并行计算实验.docx

实验（一）多线程计算n性能分析

、实验内容及原理:

通过多线程方法，

用C语言实现。采用积分法，由如下公式求n：

兀项Lx

01+x2

0-aN1+-

分析性能:

并通过双向比较，

1） 计算量相同，线程数不同。例如，个线程时所需要的时间。

2） 线程数相同，计算量不同。例如分别取不同的数值。

N取1000,000，测试使用1、2、3、4

只考察单线程和双线程的性能对比，N

开始

1=

iN

KNUM

jN

结束

结束

第i个线程-执行的函数开始

二、程序流程图

返叵

Thread[i]=thread[i]+4/(1+(i+0.5)/NNM*(i+0.5)/NUM)

线程数=N

处理数据数=NUM

线程数组 thread[N]

Pi=0

输出结果

等待第i个线程结束

k=k+N

i=i+1

j=j+1

创建第i个线程

解锁

加锁

Pi=pi+thread[i]

K=IThread[i]=0

j=0

三、实验结果:

（1）数据图表：

□N=1000000

2）线程数相同，计算量不同。thread_num=2,N取不同的数值。

□threadnum=2

□threadnum=2

thrEad_auin=4

thrEad_auin=4

3.14159270.0372^60000

（2）效果图：

1）计算量相同，线程数不同。N=1000,000，thread_num=1,2,3,4,5性能对比。

[usErU4y5ualyms]?./a.outthrEad_auin=l

a.0700520000

thread_num=2

3.1415927

0.0551270000

thread_num=5

3.1415927

0.0429790000

N=1000000thread_nun=2

N=1000000thread_nun=23.14159270.0547810000

thread_nwn=3

3.1415927

0.0399170000

2）线程数相同，计算量不同。thread_num=2，N取不同的数值。

N=50000

thread_num=2

3.1415927

0.00364C0000

N=100000thrEBd_num=2

0.005^340000

N=5000000thEEad_num=2

0.2736450000

N=500000

thread_nim=2

3.1415927

0.0281420000

四、 理论性能分析

首先，考虑单线程多个N的情况，随着N的加大，计算量加大，计算时间必然也会随着增加。其次，考虑多线程固定N的情况，随着线程数增加，同时计算的数量在增加，计算时间必然会相应减少，但是会有一个极限值，不会随着线程数的增加而无限制的减少。（值得注意的是，时间采用clock（）计算精度不高。）

五、 实验结果分析

如上面截图所示，在单线程计算量不同的情况下，计算时间会随着计算量的增加而增加。在多线程计算量相同的情况下，计算时间会相应减少。

六、 总结展望

对于大量的重复式计算，我们可以利用所学习的并行知识解决问题，尤其像这种可以进行域分解的算法，我们完全可以创建多线程来减少计算时间，提高效率，相信以后的学习和工作中，并行会给我们带来更多的方便。

实验题目二：3PCF计算多线程实现

一、实验内容

已知：点集D、R。

定义D中的点为气^。，R中的点为bieRo

距离：r、r、r、err

求：满足以下条件的三元组（空间中三角形）的数目

a,二、实验原理「|a-b|=r±err且|a-b|=r±err

a,二、实验原理「

im1 in2 mn3

对于R中所有点，判断两两之间是否满足距离r3,若满足，保存点对。在D中每个点都和点对做比较，判断是否满足一边距离为r1，另一边距离为r2，若满足则累加。

三、程序流程图

开始拓：3祢

打开玄件R32打开成功让Air圮康

开始

拓：3祢

打开玄件R32

打开成功

让Air圮康2鞍揭

ArTaynum=O

lt=4J

剧捌布中策‘‘、曲曜瞄中的第」个点时宠#滞足「LE斜T

threadk]=thrcarJfk]

第J个点招普是

保衍职戳组中

AtTByruim?+

ReRult-thrend?kl

J-j+1

i_i+i

四、实验结果：

（1）数据图表：

1）线程数相同，计算量不同

35

30

25

20

15

口线程数为4

10

datasize=32

datasize=256datasize=512

datasize1024

datasize=2048

（2）效果图：

1）线程数相同，计算量不同

2）计算量相同，线程数不同

thrEad_n