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c语言并行程序设计的思考（一）

Joymine

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2020-03-23

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0.前言

本系列文章记录笔者关于c语言多线程编程的学习过程

平台及相关环境：Windows；MinGW64；DevC++；cmd命令行；4 CPUs

(硬件原因，没有选择Linux，原理应该差不多)

参考书籍：《并行程序设计导论》Peter S.Pacheco 著 邓倩妮 等译

以下程序理解不难，大部分不作注释

1.问题描述

如果\(A=(a_{ij})\)是一个m*n的矩阵，\(x=(x_0,x_1,...,x_{n-1})^T\)是一个n维列向量，矩阵-向量的乘积\(Ax=y\) 是个m维的列向量。\(y=(y_0,y_1,...,y_{n-1})^T\)中的第i个元素\(y_i\)是矩阵A的第i行与x的点积：

\[y_i=\sum^{n-1}_{j=0}a_{ij}x_j\]

c语言并行程序设计的思考（一）

2.串行程序

2.1 生成数据

为了与后面并行程序产生对比，利用随机数生成大量数据进行计算。为了简便，矩阵中的元素为整型，范围为[0,9]。

//generate_data.c
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
#define random(a,b) (rand()%(b-a+1)+a) //[a,b]
const int m = 20;
const int n = 20;
const int NUM_OF_MATRIX = 1000;
int main() {
	srand((unsigned)time(NULL));
	FILE *mA = fopen("matrix_A","w");
	for(int i=0; i<NUM_OF_MATRIX; ++i) {
		for(int j=0; j<m*n; ++j) {
			fprintf(mA,"%d",(int)random(1,9));
		}
		fprintf(mA,"\n");
	}
	
	FILE *mx = fopen("matrix_x","w");
	for(int i=0; i<NUM_OF_MATRIX; ++i) {
		for(int j=0; j<n; ++j) {
			fprintf(mx,"%d",(int)random(1,9));
		}
		fprintf(mx,"\n");
	}
	
	printf("Success");
}

得到matrix_A文件和matrix_x文件。（图中只显示部分）

c语言并行程序设计的思考（一）

c语言并行程序设计的思考（一）

2.2 串行计算

《程序设计导论》给出了计算例题的矩阵-乘法 串行程序伪代码：

c语言并行程序设计的思考（一）

以下代码为笔者设计的代码：

//calculate.c
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<assert.h>
#include<sys/time.h>
#include<stdint.h>
#define MAXL 100000005
const int m = 20;
const int n = 20;
const int DEBUG_MODE = 0;
int **A,*x,*y;
char bufferA[MAXL],bufferx[MAXL];
void init_storage() {
	A = (int**) malloc(m*sizeof(int*));
	for(int i=0; i<m; ++i) {
		A[i] = (int*) malloc(n*sizeof(int));
	}
	x = (int*) malloc(n*sizeof(int));
	y = (int*) malloc(m*sizeof(int));
}
void print_matrix() {
	printf("Matrix A(%d rows and %d columns):\n",m,n);
	for(int i=0; i<m; ++i) {
		for(int j=0; j<n; ++j) {
			printf("%d ",A[i][j]);
		}
		printf("\n");
	}
	printf("Matrix x(%d rows and one column):\n",n);
	for(int i=0; i<n; ++i) {
		printf("%d\n",x[i]);
	}
	printf("A*x:\n");
	for(int i=0; i<m; ++i) {
		printf("%d\n",y[i]);
	}
}
void matrix_multi() {
	for(int i=0; i<m; ++i) {
		y[i]=0;
		for(int j=0; j<n; ++j) {
			y[i]+=A[i][j]*x[j];
		}
	}

}
int64_t now() {
	struct timeval tv;
	gettimeofday(&tv, NULL);
	return tv.tv_sec * 1000000 + tv.tv_usec;
}

void work(int argc, char* argv[]) {
	FILE* mA = fopen(argv[1], "r");
	FILE* mx = fopen(argv[2], "r");
	FILE* result=fopen("result","w");
	

	while(fgets(bufferA, sizeof bufferA, mA)!=NULL) {
		if(DEBUG_MODE) printf("argv[1]:%s\n",bufferA);
		int count = 0;
		for(int i=0; i<m; ++i)
			for(int j=0; j<n; ++j)
				A[i][j]=bufferA[count++]-‘0‘;

		fgets(bufferx, sizeof bufferx, mx);
		if(DEBUG_MODE) printf("argv[2]:%s\n",bufferx);
		count=0;
		for(int i=0; i<n; ++i)
			x[i]=bufferx[count++]-‘0‘;

		matrix_multi();
		if(DEBUG_MODE) print_matrix();
		
		for(int i=0; i<m; ++i) {
			fprintf(result,"%d ",y[i]);
		}
		fprintf(result,"\n");
	}


}

int main(int argc, char* argv[]) {

	assert(argc==3);
	init_storage();

	int64_t start = now();

	work(argc,argv);
	
	int64_t end = now();
	double sec = (end-start)/1000000.0;
	printf("%f sec\n", sec);
}

2.3 操作步骤

可直接在DevC++软件中编译，将calculate.cpp编译生成calculate.exe，然后在cmd命令行传参数

c语言并行程序设计的思考（一）

在result文件中可查看结果：

c语言并行程序设计的思考（一）

3.并行程序

3.1 设计思路

通过把工作分配给各个各个线程将程序并行化，一种分配方法是将线程外层的循环分块，每个线程计算y的一部分。

只需要编写每一个线程的代码，确定每个线程计算哪一部分的y。为了简化代码，假设m与n都能被t（线程数量）整除，每个线程能分配到m/t行的运算数据，线程0处理第一部分的m/t行，线程1处理第二部分的m/t行，以此类推。所以第q个线程处理的矩阵行是：

第一行：\(q*\frac{m}{t}\)

最后一行：\((q+1)*\frac{m}{t}-1\)

伪代码：

c语言并行程序设计的思考（一）

3.2 并行计算

//thread_calculate.c
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<assert.h>
#include<pthread.h>
#include<sys/time.h>
#include<stdint.h>
#define ll long long
#define MAXL 100000005
const int m = 1e3;
const int n = 1e3;
const int DEBUG_MODE = 0;
char bufferA[MAXL],bufferx[MAXL];
int **A,*x,*y;
int thread_count;
void init_storage() {
	A = (int**) malloc(m*sizeof(int*));
	for(int i=0; i<m; ++i) {
		A[i] = (int*) malloc(n*sizeof(int));
	}
	x = (int*) malloc(n*sizeof(int));
	y = (int*) malloc(m*sizeof(int));
}
void print_matrix() {
	printf("Matrix A(%d rows and %d columns):\n",m,n);
	for(int i=0; i<m; ++i) {
		for(int j=0; j<n; ++j) {
			printf("%d ",A[i][j]);
		}
		printf("\n");
	}
	printf("Matrix x(%d rows and one column):\n",n);
	for(int i=0; i<n; ++i) {
		printf("%d\n",x[i]);
	}
	printf("A*x:\n");
	for(int i=0; i<m; ++i) {
		printf("%d\n",y[i]);
	}
}

int64_t now() {
	struct timeval tv;
	gettimeofday(&tv, NULL);
	return tv.tv_sec * 1000000 + tv.tv_usec;
}

void* Pth_mat_vect(void* rank) {
	ll my_rank = (ll) rank;
	int local_m = m/thread_count;
	int my_first_row=my_rank*local_m;
	int my_last_row = (my_rank+1)*local_m-1;
	for(int i=my_first_row; i<=my_last_row; ++i) {
		y[i]=0;
		for(int j=0; j<n; ++j) {
			y[i]+=A[i][j]*x[j];
		}
	}
	return NULL;
}

void work(int argc, char* argv[]) {
	FILE* mA = fopen(argv[1], "r");
	FILE* mx = fopen(argv[2], "r");
	FILE* result=fopen("result","w");


	ll thread;
	pthread_t* thread_handles;
	thread_count = strtol(argv[3],NULL,10);


	while(fgets(bufferA, sizeof bufferA, mA)!=NULL) {
	
		if(DEBUG_MODE) printf("argv[1]:%s\n",bufferA);
		int count = 0;
		for(int i=0; i<m; ++i)
			for(int j=0; j<n; ++j)
				A[i][j]=bufferA[count++]-‘0‘;

		fgets(bufferx, sizeof bufferx, mx);
		if(DEBUG_MODE) printf("argv[2]:%s\n",bufferx);
		count=0;
		for(int i=0; i<n; ++i)
			x[i]=bufferx[count++]-‘0‘;

		thread_handles = (pthread_t *)malloc(thread_count*sizeof(pthread_t));
		for(thread = 0; thread<thread_count; thread++) {
			pthread_create(&thread_handles[thread],NULL,
			               Pth_mat_vect,(void*) thread);
		}
//		printf("Hello from the main thread\n");
		for(thread = 0; thread<thread_count; thread++) {
			pthread_join(thread_handles[thread],NULL);
		}
		free(thread_handles);

		if(DEBUG_MODE) print_matrix();

		for(int i=0; i<m; ++i) {
			fprintf(result,"%d ",y[i]);
		}
		fprintf(result,"\n");
	}

}

int main(int argc, char* argv[]) {


	assert(argc==4);
	init_storage();

	int64_t start = now();

	work(argc,argv);

	int64_t end = now();
	double sec = (end-start)/1000000.0;
	printf("%f sec\n", sec);
}

3.3 操作步骤

和2.3类似，这里多设置了一个参数即线程数量。

c语言并行程序设计的思考（一）

可以对比，使用多线程数量耗时竟然还长。笔者也有点慌。不急，先假设不是代码思路的锅，而是数据规模过小，导致创建多线程等所耗的时间要多得多。

因此，重新生成数据，扩大规模试一波：

4.改良设计

4.1测试

c语言并行程序设计的思考（一）

测试到这一步，后知后觉的笔者知道了前面并行计算的设计一定出了问题。反反复复的创建、销毁多线程耗费了太多时间。

因此将矩阵数量设置为1，扩大矩阵规模，再进行测试：

c语言并行程序设计的思考（一）

终于让笔者看到了希望，多线程不是假的。

4.2 改良

现在情况应该比较明朗了，创建一次多线程即可，每个线程函数要处理多个矩阵的某一部分计算。这也许需要预先保存多个矩阵。（可以理解为化在线为离线了吧）

同时，前面的代码测试的时间都包括了读数据、写数据等。为了更好的对比时间的花费，将上面的两份代码都转化为离线的并且仅测试矩阵乘法部分。

4.3 串行计算（离线）

//calculate2.c
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<assert.h>
#include<sys/time.h>
#include<stdint.h>
#define MAXL 100000005
const int m = 20;
const int n = 20;
const int num_of_matrix = 1e5;
int ***A,**x,**y;
char bufferA[MAXL],bufferx[MAXL];
void init_storage() {

	A = (int***) malloc(num_of_matrix*sizeof(int**));
	for(int i=0; i<num_of_matrix; ++i) {
		A[i] = (int**) malloc(m*sizeof(int*));
		for(int j=0; j<m; ++j) {
			A[i][j] = (int*)malloc(n*sizeof(int));
		}
	}

	x = (int**) malloc(num_of_matrix*sizeof(int*));
	for(int i=0; i<num_of_matrix; ++i) {
		x[i] = (int*) malloc(n*sizeof(int));
	}

	y = (int**) malloc(num_of_matrix*sizeof(int*));
	for(int i=0; i<num_of_matrix; ++i) {
		y[i] = (int*) malloc(m*sizeof(int));
	}

}
void matrix_multi(int k) {
	for(int i=0; i<m; ++i) {
		y[k][i]=0;
		for(int j=0; j<n; ++j) {
			y[k][i]+=A[k][i][j]*x[k][j];
		}
	}

}
int64_t now() {
	struct timeval tv;
	gettimeofday(&tv, NULL);
	return tv.tv_sec * 1000000 + tv.tv_usec;
}

void work(int argc, char* argv[]) {
	FILE* mA = fopen(argv[1], "r");
	FILE* mx = fopen(argv[2], "r");
	FILE* result=fopen("result","w");
	
	int k = 0;
	while(fgets(bufferA, sizeof bufferA, mA)!=NULL) {
		int count = 0;
		for(int i=0; i<m; ++i)
			for(int j=0; j<n; ++j)
				A[k][i][j]=bufferA[count++]-‘0‘;

		fgets(bufferx, sizeof bufferx, mx);
		count=0;
		for(int i=0; i<n; ++i)
			x[k][i]=bufferx[count++]-‘0‘;

		k++;
	}
	
	
	int64_t start = now();
	for(k=0;k<num_of_matrix;++k)
	matrix_multi(k);
	int64_t end = now();
	double sec = (end-start)/1000000.0;
	printf("%f ms\n", 1000*sec);
	
	printf("k:  %d\n",k);
	for(k=0; k<num_of_matrix; ++k) {
		for(int i=0; i<m; ++i) {
			fprintf(result,"%d ",y[k][i]);
		}
		fprintf(result,"\n");
	}

}

int main(int argc, char* argv[]) {

	assert(argc==3);
	init_storage();

	work(argc,argv);
		
}

4.4 并行计算（离线）

//thread_calculate.c
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<assert.h>
#include<pthread.h>
#include<sys/time.h>
#include<stdint.h>
#define ll long long
#define MAXL 100000005
const int m = 20;
const int n = 20;
const int num_of_matrix = 1e5;
char bufferA[MAXL],bufferx[MAXL];
int ***A,**x,**y;

int thread_count;
void init_storage() {

	A = (int***) malloc(num_of_matrix*sizeof(int**));
	for(int i=0; i<num_of_matrix; ++i) {
		A[i] = (int**) malloc(m*sizeof(int*));
		for(int j=0; j<m; ++j) {
			A[i][j] = (int*)malloc(n*sizeof(int));
		}
	}

	x = (int**) malloc(num_of_matrix*sizeof(int*));
	for(int i=0; i<num_of_matrix; ++i) {
		x[i] = (int*) malloc(n*sizeof(int));
	}

	y = (int**) malloc(num_of_matrix*sizeof(int*));
	for(int i=0; i<num_of_matrix; ++i) {
		y[i] = (int*) malloc(m*sizeof(int));
	}

}
int64_t now() {
	struct timeval tv;
	gettimeofday(&tv, NULL);
	return tv.tv_sec * 1000000 + tv.tv_usec;
}

void* Pth_mat_vect(void* rank) {
	ll my_rank = (ll) rank;
	int local_m = m/thread_count;
	int my_first_row=my_rank*local_m;
	int my_last_row = (my_rank+1)*local_m-1;

	for(int k=0; k<num_of_matrix; ++k) {
		for(int i=my_first_row; i<=my_last_row; ++i) {
			y[k][i]=0;
			for(int j=0; j<n; ++j) {
				y[k][i]+=A[k][i][j]*x[k][j];
			}
		}
	}
	return NULL;
}

void work(int argc, char* argv[]) {
	FILE* mA = fopen(argv[1], "r");
	FILE* mx = fopen(argv[2], "r");
	FILE* result=fopen("result","w");

	int k = 0;
	while(fgets(bufferA, sizeof bufferA, mA)!=NULL) {
		int count = 0;
		for(int i=0; i<m; ++i)
			for(int j=0; j<n; ++j)
				A[k][i][j]=bufferA[count++]-‘0‘;

		fgets(bufferx, sizeof bufferx, mx);
		count=0;
		for(int i=0; i<n; ++i)
			x[k][i]=bufferx[count++]-‘0‘;

		k++;
	}

	ll thread;
	pthread_t* thread_handles;
	thread_count = strtol(argv[3],NULL,10);

	int64_t start = now();
	thread_handles = (pthread_t *)malloc(thread_count*sizeof(pthread_t));
	for(thread = 0; thread<thread_count; thread++) {
		pthread_create(&thread_handles[thread],NULL,
		               Pth_mat_vect,(void*) thread);
	}
	
	for(thread = 0; thread<thread_count; thread++) {
		pthread_join(thread_handles[thread],NULL);
	}
	int64_t end = now();
	double sec = (end-start)/1000000.0;
	printf("%f ms\n", 1000*sec);
	
	free(thread_handles);
	
	printf("k:  %d\n",k);
	for(int k=0; k<num_of_matrix; ++k) {
		for(int i=0; i<m; ++i) {
			fprintf(result,"%d ",y[k][i]);
		}
		fprintf(result,"\n");
	}

	
}

int main(int argc, char* argv[]) {
	assert(argc==4);
	init_storage();

	work(argc,argv);
	
}

4.5 耗时对比

c语言并行程序设计的思考（一）

可以发现多线程不是开玩笑的（废话）。由于笔者电脑是有4个cpu，所以线程数为4的时候表现最好

5.后记

以上数据均为测试多次取平均值（有时候嫌计算麻烦取了中位数）

初入并行程序设计，不当之处在所难免

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本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。在本文中，我们将用C语言从头开始实现一个基本的神经网络框架。在C语言中实现反向传播实际上会让我们更详细地了解改变权重和偏差是如何改变网络的整体行为的。我们的目标是建立一个通用的框架，其中的层数和神经元将由用户

cetrolchen 2020-08-14

学C语言好还是Python好？

Python学习如何使用常用库应该在实际项目中... 你自己不精通C，学Python可以上 Python3入门 看一下那个Python学C，再学Python。无论是C，还是Python。作为开发语言，很多人都会说有优劣之分，其实作为高级语言来讲，其应用层

GuoSir 2020-08-07
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