8、多线程数值代码中可调参数的暴露与LU分解优化

多线程数值代码中可调参数的暴露与LU分解优化

在多线程数值计算领域，如何优化代码性能一直是研究的重点。本文将探讨多线程数值代码中可调参数的暴露，以及在Cell Broadband Engine上进行LU分解优化的相关内容。

多线程数值代码的并行化与搜索空间

在多线程数值代码中，并行化和分块是提高性能的重要手段。对于mgrid和swim这两个程序，并行化搜索空间的维度明显少于分块搜索空间。

• mgrid的并行化 ：考虑对resid和psinv子程序中三维循环嵌套的每一层循环进行并行化，并且针对每个变体，探索了使用2、4和8个线程的实现。从图6(a)可以看出，在Conroe、Kentsfield和Nehalem平台上，不同并行变体的性能有所不同。一般来说，并行化最外层循环通常是最有利的，但也有例外，例如在Conroe平台上，并行化中间循环的变体性能最佳。在线程数量方面，将线程数设置为可用核心数通常效果最好，但同样存在例外，如在Kentsfield平台上，使用2个线程的P1T2变体性能最佳。
  | 平台 | 最佳并行变体 | 线程数 |
  | ---- | ---- | ---- |
  | Conroe | 并行化中间循环 | - |
  | Kentsfield | P1T2 | 2 |
  | Nehalem | - | - |

• swim的并行化 ：考虑并行化initial、calc1、calc2和calc3例程的内外层循环。但由于并行化内层维度的运行速度总是比顺序版本慢几个数量级，所以在图6(b)中未展示相关