c++ - 编译器优化消除了错误共享的影响。如何？

Question

正如Tim Mattson在 OpenMP 介绍中所解释的那样，我正在尝试使用 OpenMP 复制虚假共享的效果。

我的程序执行一个简单的数值积分（有关数学细节，请参阅链接），我已经实现了两个版本，第一个版本应该是缓存友好的，让每个线程保留一个局部变量来累积其索引空间的一部分,

const auto num_slices = 100000000; 
const auto num_threads = 4;  // Swept from 1 to 9 threads
const auto slice_thickness = 1.0 / num_slices;
const auto slices_per_thread = num_slices / num_threads;

std::vector<double> partial_sums(num_threads);

#pragma omp parallel num_threads(num_threads)
{
  double local_buffer = 0;
  const auto thread_num = omp_get_thread_num();
  for(auto slice = slices_per_thread * thread_num; slice < slices_per_thread * (thread_num + 1); ++slice)
    local_buffer += func(slice * slice_thickness); // <-- Updates thread-exclusive buffer
  partial_sums[thread_num] = local_buffer; 
}
// Sum up partial_sums to receive final result
// ...

而第二个版本让每个线程更新共享中的一个元素std::vector<double>，导致每次写入都使所有其他线程上的缓存行无效

// ... as above
#pragma omp parallel num_threads(num_threads)
{
  const auto thread_num = omp_get_thread_num();
  for(auto slice = slices_per_thread * thread_num; slice < slices_per_thread * (thread_num + 1); ++slice)
    partial_sums[thread_num] += func(slice * slice_thickness); // <-- Invalidates caches
}
// Sum up partial_sums to receive final result
// ...

问题是我无法看到任何虚假共享的影响，除非我关闭优化。

使用没有优化 (-O0) 的 GCC 8.1 编译我的代码（它必须考虑比上面的代码片段更多的细节）会产生我天真的预期的结果，而使用完全优化 (-O3) 消除了性能方面的任何差异两个版本，如图所示。

对此有何解释？编译器是否真的消除了虚假共享？如果不是，为什么运行优化后的代码效果那么小？

我在使用 Fedora 的 Core-i7 机器上。该图显示平均值，其样本标准差不会向该问题添加任何信息。

标签： c++loopsopenmpcompiler-optimizationfalse-sharing

Answer 1

tl; dr：编译器将您的第二个版本优化为第一个版本。

考虑第二个实现的循环中的代码——暂时忽略它的 OMP/多线程方面。

你在一个 - 中有一个值的增量，std::vector它必须位于堆上（好吧，直到并包括在 C++17 中）。编译器看到你在循环中添加到堆上的值；这是一个典型的优化候选：它将堆访问从循环中取出，并使用寄存器作为缓冲区。它甚至不需要从堆中读取，因为它们只是添加 - 所以它基本上是你的第一个解决方案。

在 GodBolt 上看到这种情况（带有一个简化的示例） - 注意bar1()和的代码bar2()几乎相同，在寄存器中发生累积。

现在，涉及多线程和 OMP 的事实并没有改变上述情况。如果您要使用，比如说，std::atomic<double>而不是double，那么它可能已经改变（如果编译器足够聪明，甚至可能不会改变）。

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笔记：

• 感谢@Evg 注意到此答案先前版本的代码中存在明显错误。
• 编译器必须能够知道这func()也不会改变你的向量的值——或者为了加法的目的而决定这并不重要。
• 这种优化可以看作是强度降低——从堆上的操作到寄存器上的操作——但我不确定这个术语是否适用于这种情况。