Exponenta Banner

Автоматически параллелизируйте for Циклы в сгенерированном коде

Итерации параллельного for циклы могут запуститься одновременно на нескольких ядрах на целевом компьютере. Распараллеливание раздела кода может значительно улучшить скорость выполнения сгенерированного кода. Смотрите, Как циклы parfor Улучшают Скорость Выполнения.

При генерации кода C/C++ из кода MATLAB® можно сгенерировать параллельный for циклы автоматически. Автоматическое распараллеливание является преобразованием компилятора, которое преобразует последовательный код в многопоточный код без ручного вмешательства.

Автоматическое распараллеливание for цикл поддерживает эти типы сборки для целей C/C++: MEX, статическая библиотека, динамически подключаемая библиотека и исполняемый файл.

Параллелизируйте for Циклы при помощи приложения MATLAB Coder

Включить автоматическое распараллеливание for циклы, в приложении MATLAB Coder™, на шаге Generate Code, выбирают More Settings > Speed > Enable automatic parallelization.

GUI for Enable Automatic Parallelization

Параллелизируйте for Циклы в командной строке

Можно включить распараллеливание for циклы при помощи интерфейса командной строки. Рассмотрите функцию autoparExample:

function x = autoparExample(x)
%#codegen
for i = 10:numel(x)
    x(i) = sqrt(x(i));
end
end

Автоматически сгенерировать параллельный for циклы, запустите эти команды:

cfg = coder.config('lib');
cfg.EnableAutoParallelization = 1;
x = rand(1,2000);
codegen -config cfg autoparExample -args {x} -report
Code generation successful: View report

Смотрите понимание сгенерированного кода и кода

Откройте и смотрите отчет генерации кода.

Сгенерированный код

Наблюдайте Открытую Многопроцессорную обработку (OpenMP) прагмы, сгенерированные выше for циклы.

void autoparExample(double x[2000])
{
  int i;
  if (!isInitialized_autoparExample) {
    autoparExample_initialize();
  }
#pragma omp parallel for num_threads(omp_get_max_threads()) private(i)

  for (i = 0; i < 1991; i++) {
    x[i + 9] = sqrt(x[i + 9]);
  }
}

Поле, подсвеченное в зеленом рядом с циклами, показывает часть кода, который параллелизируется.

Highlighted parallel for loops

Понимание кода

Во вкладке Code Insights, под Automatic parallelization issues, вы видите подробную информацию о for циклы, которые не были параллелизированы в сгенерированном коде.

Например, чтобы просмотреть особое понимание кода, сгенерируйте код снова для autoparExample функция, которую вы задали в предыдущем разделе. Задайте меньший размер для входных параметров.

cfg = coder.config('lib');
cfg.EnableAutoParallelization = 1;
x = rand(1,1000);
codegen -config cfg autoparExample -args {x} -report

Сгенерированный код не содержит параллельный for циклы, потому что размер входных параметров меньше, чем пороговое значение для автоматического распараллеливания. Откройте отчет и нажмите Code Insights > Automatic parallelization issues, чтобы просмотреть подробную информацию о непараллелизированной части кода.

Code insights about non-parallelized part of the code

Отключите автоматическое распараллеливание for Цикл

Вы можете хотеть отключить автоматическое распараллеливание конкретного цикла, если тот цикл выполняет лучше в последовательном выполнении. Предотвратить распараллеливание определенного for цикл, поместите coder.loop.parallelize('never') прагма сразу перед циклом в вашем коде MATLAB. Эта прагма заменяет EnableAutoParallelization установка. Кроме того, эта прагма поддерживает только тех for циклы, которые явным образом заданы в вашем коде MATLAB. Для получения дополнительной информации о явных и неявных циклах смотрите следующий раздел.

Например, генератор кода не параллелизирует этот цикл:

% Pragma to disable automatic parallelization of for-loops
coder.loop.parallelize('never');
for i = 1:n
    y(i) = y(i)*sin(i);
end

Смотрите coder.loop.parallelize.

Параллелизируйте неявный for Циклы

Функция, взятая в качестве примера, autoparExample используемый в предыдущих разделах содержит явный for цикл. Но ваш код MATLAB может также содержать неявный for циклы, которые не появляются явным образом в коде, который вы создаете. Например, функция MATLAB mtimes умножает две матрицы и поэтому должен выполнить итерации цикла неявно по элементам матрицы.

Автоматическое распараллеливание поддерживает циклы, которые неявны в вашем коде MATLAB. Например, рассмотрите эту функцию autoparExample_implicit.

function y = autoparExample_implicit(y)
%#codegen
y = y * 17; % Generates implicit for loop
end

Сгенерируйте код путем выполнения этих команд:

cfg = coder.config('lib');
cfg.EnableAutoParallelization = 1;
y = rand(1,2000);
codegen -config cfg autoparExample_implicit -args {y} -report

Откройте отчет и смотрите сгенерированный код. Сгенерированный код содержит параллельный цикл for для операции умножения.

void autoparExample_implicit(double y[2000])
{
  int i;
  if (!isInitialized_autoparExample_implicit) {
    autoparExample_implicit_initialize();
  }
#pragma omp parallel for num_threads(omp_get_max_threads()) private(i)

  for (i = 0; i < 2000; i++) {
    y[i] *= 17.0;
  }

Указания и ограничения по применению

Смотрите также

| | | | |

Похожие темы

Документация MATLAB Coder

Поддержка