Determining Overheads for Short Loops in OpenMP in Hindi - OpenMP में छोटे लूप के ओवरहेड्स की गणना


OpenMP में छोटे लूप के ओवरहेड्स की गणना (Determining Overheads for Short Loops in OpenMP)

OpenMP समानांतर प्रोग्रामिंग (Parallel Programming) को सरल बनाता है, लेकिन छोटे लूप (Short Loops) को समानांतर करते समय ओवरहेड (Overhead) का ध्यान रखना आवश्यक होता है।

ओवरहेड का अर्थ है वह अतिरिक्त समय जो थ्रेड निर्माण, कार्य विभाजन और समन्वय में व्यतीत होता है। यदि लूप छोटा है, तो ओवरहेड समानांतर निष्पादन (Parallel Execution) से प्राप्त लाभों से अधिक हो सकता है, जिससे प्रदर्शन में सुधार के बजाय गिरावट आ सकती है।

OpenMP में छोटे लूप के ओवरहेड्स के प्रमुख कारण

ओवरहेड प्रकार विवरण
थ्रेड निर्माण (Thread Creation Overhead) नए थ्रेड बनाने में लगने वाला समय।
थ्रेड सिंक्रोनाइज़ेशन (Thread Synchronization Overhead) थ्रेड्स के बीच समन्वय और डेटा साझा करने का समय।
शेड्यूलिंग ओवरहेड (Scheduling Overhead) कार्य को विभिन्न थ्रेड्स में वितरित करने में लगने वाला अतिरिक्त समय।
मेमोरी कैश मिस (Cache Miss Overhead) एकाधिक थ्रेड्स द्वारा डेटा एक्सेस करने से कैश मिस की संभावना बढ़ जाती है।

छोटे लूप में ओवरहेड्स की गणना कैसे करें?

1. सीरियल और पैरेलल निष्पादन समय की तुलना

OpenMP से पहले लूप को सीरियल रूप में चलाकर निष्पादन समय की गणना करें और फिर समानांतर रूप में चलाकर तुलना करें।


#include <stdio.h>
#include <omp.h>

#define N 10

int main() {
    int i;
    double start, end;

    // सीरियल निष्पादन समय
    start = omp_get_wtime();
    for (i = 0; i < N; i++) {
        printf("Serial Loop: %d
", i);
    }
    end = omp_get_wtime();
    printf("Serial Execution Time: %f seconds
", end - start);

    // पैरेलल निष्पादन समय
    start = omp_get_wtime();
    #pragma omp parallel for
    for (i = 0; i < N; i++) {
        printf("Parallel Loop: %d
", i);
    }
    end = omp_get_wtime();
    printf("Parallel Execution Time: %f seconds
", end - start);

    return 0;
}

यदि पैरेलल निष्पादन समय सीरियल निष्पादन समय से अधिक है, तो यह इंगित करता है कि थ्रेड ओवरहेड लूप के लिए लाभदायक नहीं है।

2. OpenMP प्रोफाइलिंग टूल्स का उपयोग

  • gprof: OpenMP लूप के निष्पादन समय को मापने के लिए।
  • perf: Linux पर हार्डवेयर प्रदर्शन विश्लेषण के लिए।
  • Intel VTune Profiler: OpenMP कोड प्रोफाइलिंग के लिए।

gcc -fopenmp -pg program.c -o program
./program
gprof program gmon.out > profiling_report.txt

छोटे लूप में ओवरहेड को कम करने के तरीके

1. स्टेटिक शेड्यूलिंग का उपयोग करें

छोटे लूप्स के लिए schedule(static) शेड्यूलिंग नीति अधिक प्रभावी होती है क्योंकि यह शेड्यूलिंग ओवरहेड को कम करता है।


#pragma omp parallel for schedule(static)
for (int i = 0; i < N; i++) {
    process(i);
}

2. थ्रेड निर्माण को कम करें

थ्रेड बनाने में लगने वाला समय कम करने के लिए OpenMP की parallel directive को लूप से बाहर रखें।


#pragma omp parallel
{
    #pragma omp for schedule(static)
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        process(i);
    }
}

3. लूप फ्यूज़न (Loop Fusion) करें

छोटे लूप्स को जोड़कर (Fuse) एक बड़ा लूप बनाने से ओवरहेड कम किया जा सकता है।


// बिना लूप फ्यूज़न
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < N; i++) { A[i] = B[i] + C[i]; }

#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < N; i++) { D[i] = E[i] * F[i]; }

// लूप फ्यूज़न के साथ
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < N; i++) {
    A[i] = B[i] + C[i];
    D[i] = E[i] * F[i];
}

4. लूप अनरोलिंग (Loop Unrolling) करें

छोटे लूप्स में ओवरहेड कम करने के लिए लूप अनरोलिंग तकनीक का उपयोग करें।


#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < N; i += 4) {
    A[i] = B[i] + C[i];
    A[i+1] = B[i+1] + C[i+1];
    A[i+2] = B[i+2] + C[i+2];
    A[i+3] = B[i+3] + C[i+3];
}

निष्कर्ष

छोटे लूप्स में OpenMP का उपयोग करते समय थ्रेड निर्माण, शेड्यूलिंग और सिंक्रोनाइज़ेशन के ओवरहेड्स को ध्यान में रखना आवश्यक होता है। ओवरहेड्स को कम करने के लिए:

  • स्टेटिक शेड्यूलिंग नीति का उपयोग करें।
  • थ्रेड निर्माण को लूप से बाहर रखें।
  • लूप फ्यूज़न और लूप अनरोलिंग तकनीकों का उपयोग करें।
  • प्रोफाइलिंग टूल्स से निष्पादन समय की जांच करें।

यदि ओवरहेड बहुत अधिक है, तो OpenMP का उपयोग करना फायदेमंद नहीं हो सकता, और सीरियल निष्पादन बेहतर विकल्प हो सकता है।

Related Post

Comments

Comments