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在做矩阵乘法并行化测试的时候，在利用<time.h>的clock()计时时出现了一点问题。
首先看串行的程序：
// matrix_cpu.c#include#include #include #define NUM 2048void matrixMul(float *A, float *B, float *C, int M, int K, int N){ int i, j, k; for(i = 0; i < M; i++) { for(j = 0; j < N; j++) { float sum = 0.0f; for(k = 0; k < K; k++) { sum += A[i*k+k] * B[k*N+j]; } C[i*N+j] = sum; } }}int main(int argc, char* argv[]){ float *A, *B, *C; clock_t start, finish; double duration; A = (float *) malloc (sizeof(float) * NUM * NUM); B = (float *) malloc (sizeof(float) * NUM * NUM); C = (float *) malloc (sizeof(float) * NUM * NUM); memset(A, 0, sizeof(float) * NUM * NUM); memset(B, 0, sizeof(float) * NUM * NUM); memset(C, 0, sizeof(float) * NUM * NUM); printf("Start...\n"); start = clock(); matrixMul(A, B, C, NUM, NUM, NUM); finish = clock(); duration = (double)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC; printf("Time: %fs\n", duration); return 0;}
在编译后，运行该程序，得到如下结果：
[wfshen@cu05 matrix]$ ./matrix_cpuStart...Time: 26.130000s
由于CPU是至强E5-2650，所以算得比较快（但目前仍然是串行，也就是说单核单线程），这样也要26秒了（在博主的i5-4200 ThinkPad上用时是171秒）。
加上time命令再运行一遍，结果如下：
[wfshen@cu05 matrix]$ time ./matrix_cpuStart...Time: 26.770000sreal 0m28.073suser 0m26.779ssys 0m0.019s
可以看到，时间与程序中统计的差不多，实际执行时间由于加了malloc等的时间所以长了一点，但还是合情合理的。
那么，再来看并行的OpenMP程序：
#include#include #include #define NUM 2048#define THREAD_NUM 2void matrixMul(float *A, float *B, float *C, int M, int K, int N){ int i, j, k;#pragma omp parallel for private(j,k) num_threads(THREAD_NUM) for(i = 0; i < M; i++) { for(j = 0; j < N; j++) { float sum = 0.0f; #pragma ivdep for(k = 0; k < K; k++) { sum += A[i*k+k] * B[k*N+j]; } C[i*N+j] = sum; } }}int main(int argc, char* argv[]){ float *A, *B, *C; clock_t start, finish; double duration; A = (float *) malloc (sizeof(float) * NUM * NUM); B = (float *) malloc (sizeof(float) * NUM * NUM); C = (float *) malloc (sizeof(float) * NUM * NUM); memset(A, 0, sizeof(float) * NUM * NUM); memset(B, 0, sizeof(float) * NUM * NUM); memset(C, 0, sizeof(float) * NUM * NUM); printf("Start...\n"); start = clock(); matrixMul(A, B, C, NUM, NUM, NUM); finish = clock(); duration = (double)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC; printf("Time: %fs\n", duration); return 0;}
可以看到，该OpenMP程序只使用了两个线程，那么运行时间理论上来说能减半。
在编译后，运行该程序，得到如下结果：
[wfshen@cu05 matrix]$ ./matrix_ompStart...Time: 26.550000s
这就奇怪了，明明心里面数了一下大概花了15秒，但是为什么计时还是26秒呢？
再加上time命令运行一遍：
[wfshen@cu05 matrix]$ time ./matrix_ompStart...Time: 26.440000sreal 0m13.438suser 0m26.457ssys 0m0.016s
可以看到，实际的运行时间是13秒，但是user却超过了13秒，且几乎是real的两倍。
查了一下，发现了这样的解释：
real: 墙上时间，即程序从开启到结束的实际运行时间user: 执行用户代码所花的实际时间（不包括内核调用），指进程执行所消耗的实际CPU时间sys：该程序在内核调用上花的时间
在，单线程串行的时候，只有一个线程在运行，那么user所代表的就是一个cpu的时间。然而，当到多线程的情况下，一个进程可能有多个线程并行执行，但是user把所有的线程时间都加起来了，也就是算了一个总时间，这样，user的时间也就基本上等于单线程时的user时间。
这样，我们把线程数调到4，再运行代码（大概7秒）：
[wfshen@cu05 matrix]$ ./matrix_ompStart...Time: 27.270000s[wfshen@cu05 matrix]$ time ./matrix_ompStart...Time: 27.170000sreal 0m7.486suser 0m27.176ssys 0m0.018s
可以发现，实际运行时间7秒，CPU总时间27秒，差不多：
再把线程数调到16，再运行代码（大概2秒多）：
[wfshen@cu05 matrix]$ ./matrix_ompStart...Time: 33.980000s[wfshen@cu05 matrix]$ time ./matrix_ompStart...Time: 33.530000sreal 0m2.241suser 0m33.479ssys 0m0.075s
可以发现，CPU总时间有增加的趋势，不过实际时间还是大有减少。E5-2650是8核心16线程，再往上加线程时间反而会增长。
总结：在多线程的情况下，还是用time命令看时间吧。
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亲测，使用clock（）并行计时时，随着合数增加，运行时间增加。建议使用gettimeofday().