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• 작성자 가야인 작성시간12.04.27 안녕하세요.
  fout << dev << "\t\t\t" << first_dev[i] << "\t\t\t" << second_dev[i] << endl; <-- 이부분에서 hotspot이 나올 수 있겠네요.
  IO관련 된 부분에서 시간을 많이 잡아요.. 그래도. 어쩔 수 없이.적용해야 한다면.. 그대로 진행해야 겠죠.. ^^
  혹시 openmp parallel for를 적용해 보셨나요? 데이터 레이싱이 나올 것 같은데요..
  for문을 단순화 시키는 것도 하나의 방법인데요.. 혹시, advisor를 사용해 보셨나요?
  (컴파일 할 수 있는 전체 소스가 공개가 가능하면 다른들분이 분석하기 좀 쉽게 진행 할 수 있을 것 같아요. )
  

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• 작성자 가야인 작성시간12.04.27
  아래와 같이 데이터 분할이 가능한지 테스트 해보는 것도 좋은 방법입니다.
  값이 틀리다면 데이터 레이싱을 의심 해야 합니다.
  
  #pragma omp parallel sections{
  #pragma omp section
  {
  for(long i =0; i < Max_steps-1/2; i++)
  {
  ~~~~
  }
  
  }
  #pragma omp section
  {
  for(long i=Max_steps-1/2 =; i < Max_steps-1; i++)
  
  {
  ~~~~
  
  }
  }
  
  }
  
  

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• 작성자 바람의기사 작성자 본인 여부 작성자 작성시간12.04.30 안녕하세요. race condition 문제보다는 이게 보통의 parallel for 를 하면 task가 분할되니 처음쪽을 제외하고는 전부 0이 나오네요.(디버깅 해보니.) 즉 first_dev[i+1]은 first_dev[i]를 알아야 되는 구조인지라..
  그리고 source code올렸습니다. IDE는 VS2010, complier는 intel c++ 12.0 cpu는 i7-2600입니다.

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• 작성자 가야인 작성시간12.05.11 안녕하세요. 이제서야 소스 코드를 보았습니다.
  
  예를 했지만, fout << dev << "\t\t\t" << first_dev[i] << "\t\t\t" << second_dev[i] << endl; --> 이부분의 대부분의 CPU 시간을 잡고 있더군요.
  I/O 부분을 있는 곳을 잘 못 병렬화 하면, 병렬화의 효과를 못 보고, 더 속도가 느려질 수 있습니다.
  
  제가 이부분을 제외하고 간단한 실험을 했는데, 의외로 계산 소스 코드 부분 보다(for), 시리얼 부분의 시간이 많이 걸려서, 병렬화의 효과가 없었습니다.
  여기 지면이 작으니, 정리가 되는데로 게시판에 다시 설명을 하도록 하겠습니다.
  

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