Como mitigar a "penalidade de desempenho" multi-core

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Eu tenho feito alguns cálculos em casa e no trabalho e notei alguns problemas inesperados de desempenho. A máquina de trabalho é um pouco mais "séria" do que a máquina doméstica, mas às vezes a máquina doméstica supera a máquina de trabalho. Estou curioso para saber qual é a dinâmica - por que isso deveria acontecer e se posso ajustá-la.

Em última análise, em ambas as máquinas, os cálculos são apenas uma grande quantidade de cálculos de álgebras inteiras lineares de grande precisão arbitrária (baseados na biblioteca de multiprecisão do GNU). Reduzindo muitas matrizes inteiras esparsas mas "grandes", encontrando os vértices no limite dos poliedros de alta dimensão, e assim por diante.

No meu computador de casa (que tem dois núcleos), se eu executar um cálculo padrão em apenas um núcleo (o segundo núcleo quase inativo), serão necessários 282s.

No computador doméstico executando dois cálculos paralelos idênticos (o mesmo cálculo acima), são necessários aproximadamente 320 segundos em cada núcleo.

No computador do meu escritório, com todos os núcleos essencialmente ociosos, exceto por um núcleo executando esse cálculo, são necessários 196s.

No computador do meu escritório, se eu tiver todos os 8 núcleos em execução total e um dos núcleos estiver fazendo o cálculo acima, serão necessários 356s no núcleo que está executando a computação.

Aqui estão os detalhes no meu computador doméstico:

 cat /proc/cpuinfo
processor   : 0
vendor_id   : GenuineIntel
cpu family  : 6
model       : 15
model name  : Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU     T7700  @ 2.40GHz
stepping    : 10
cpu MHz     : 800.000
cache size  : 4096 KB
physical id : 0
siblings    : 2
core id     : 0
cpu cores   : 2
apicid      : 0
initial apicid  : 0
fpu     : yes
fpu_exception   : yes
cpuid level : 10
wp      : yes
flags       : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush dts acpi mmx fxsr sse sse2 ss ht tm pbe syscall nx lm constant_tsc arch_perfmon pebs bts rep_good aperfmperf pni dtes64 monitor ds_cpl vmx est tm2 ssse3 cx16 xtpr pdcm lahf_lm ida tpr_shadow vnmi flexpriority
bogomips    : 4787.65
clflush size    : 64
cache_alignment : 64
address sizes   : 36 bits physical, 48 bits virtual
power management:

processor   : 1
vendor_id   : GenuineIntel
cpu family  : 6
model       : 15
model name  : Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU     T7700  @ 2.40GHz
stepping    : 10
cpu MHz     : 800.000
cache size  : 4096 KB
physical id : 0
siblings    : 2
core id     : 1
cpu cores   : 2
apicid      : 1
initial apicid  : 1
fpu     : yes
fpu_exception   : yes
cpuid level : 10
wp      : yes
flags       : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush dts acpi mmx fxsr sse sse2 ss ht tm pbe syscall nx lm constant_tsc arch_perfmon pebs bts rep_good aperfmperf pni dtes64 monitor ds_cpl vmx est tm2 ssse3 cx16 xtpr pdcm lahf_lm ida tpr_shadow vnmi flexpriority
bogomips    : 4787.98
clflush size    : 64
cache_alignment : 64
address sizes   : 36 bits physical, 48 bits virtual
power management:

rybu@rybu-laptop:~/prog/regina/exercise/4M-census/rank1/t$ 

e meu computador do escritório:

gato / proc / cpuinfo processador: 0 vendor_id: GenuineIntel cpu family: 6 modelo: 26 nome do modelo: CPU Intel (R) Core (TM) i7 950 a 3,07 GHz revisão: 5 CPU MHz: 1600.000 tamanho do cache: 8192 KB ID Físico: 0 irmãos: 8 id do core: 0 núcleos de cpu: 4 apicid: 0 apicid inicial: 0 fpu: sim fpu_exception: sim nível de cpuid: 11 wp: sim flags: fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush dts acpi mmx fxsr sse sse2 ss ht tm pbe syscall nx rdtscp lm constant_tsc arch_perfmon pebs bts rep_good xtopologia nonstop_tsc aperfmperf pni dtes64 monitor ds_cpl vmx est tm2 ssse3 cx16 xtpr pdcm sse4_1 sse4_2 popcnt lahf_lm ida tpr_shadow vnmi flexprioridade ept vpid bogomips: 6147.45 tamanho clflush: 64 cache_alignment: 64 tamanhos de endereço: físico de 36 bits, virtual de 48 bits gerenciamento de energia:

processador: 1 vendor_id: GenuineIntel cpu family: 6 modelo: 26 nome do modelo: CPU Intel (R) Core (TM) i7 950 a 3,07 GHz revisão: 5 CPU MHz: 1600.000 ca

    
por Ryan Budney 21.08.2010 / 01:58

1 resposta

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O Gridengine não faz o que você quer. Isso é para processadores que não compartilham um barramento de memória, como suas máquinas SMP fazem.

Você tem a idéia certa sobre a tentativa de manter a memória da sua tarefa em cache. Você faz isso com todos os acessos de memória tão próximos uns dos outros quanto possível, tanto para instruções quanto para dados. Não pule de uma área para outra.

Os sistemas SMP são realmente otimizados para taxa de transferência em vez de latência. Se a latência é realmente importante para você, é melhor dividi-la em uma tarefa para cada processador.

    
por 21.08.2010 / 03:50