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2017q1 Homework3 (compute-pi)

contributed by <xdennisx>

Reviewed by baimao8437

  • 每次新增 method 都有新的分析圖形，但不能只丟圖上來就好，應稍微解釋圖片中的現象，如: Nilakantha vs Leibniz & Euler 的 error rate 圖形看起來一模一樣，沒有其他文字解釋的話看不出差異。
  • 對於資料的抖動的情況，可以嘗試使用95%信賴區間對資料進行篩選。
  • 由於此作業對於計算
    π     會使用多種 method ，使得每新增一種，就得在 makefile 中多寫很多行，可嘗試簡化 makefile 已提升測試效率，可參考神之修改。

原始圖形

將於本 result_clock_gettime.csv 的圖形用 gunplot 輸出


OpneMP(4) 一開始都比大家高？

error rate

baseline

原始公式：











double compute_pi_baseline(size_t N)
{
    double pi = 0.0;
    double dt = 1.0 / N;                // dt = (b-a)/N, b = 1, a = 0
    for (size_t i = 0; i < N; i++) {
        double x = (double) i / N;      // x = ti = a+(b-a)*i/N = i/N
        pi += dt / (1.0 + x * x);       // integrate 1/(1+x^2), i = 0....N
    }
    return pi * 4.0;
}

OpenMP

指定要用幾個thread來執行

reduction

支援的運算元有 +, , –, &, ^, |, &&, ||，它讓各個執行緒針對指定的變數擁有一份有起始值的複本（起始值是運算元而定，像 +, – 的話就是 0， 就是 1），平行化計算時，以各自複本做運算，等到最後再以指定的運算元，將各執行緒的複本合在一起。

AVX SIMD

AVX 是一組 SIMD(Single Instruction Multiple Data)的指令集，擴展了原有的 MMX 及 Intel Streaming SIMD Extensions(Intel SSE)

支援 AVX 的硬體上會有 16 個 256-bit 的 YMM(YMM0-YMM15) 暫存器，還有一個 32-bit 的控制暫存器 MXCSR，舊有的 XMM 暫存器可以視為取 YMM 的 lower half，如下圖。

  • _mm256d : 它並不是一種暫存器，是指可以用來載入到 AVX 暫存器的 “Data type”，double precision, 64bit

  • _mm256_set1_pd(1.0)：將參數浮點數值放到 _mm256 變數的所有位置。

  • _mm256_set_pd(dt * 3, dt * 2, dt * 1, 0.0)：將dt * 3, dt * 2, dt * 1, 0.0這些參數依序放入_mm256 變數，參數順序和放進去的次序相反。
























double compute_pi_avx(size_t N)
{
    double pi = 0.0;
    double dt = 1.0 / N;
    register __m256d ymm0, ymm1, ymm2, ymm3, ymm4;
    ymm0 = _mm256_set1_pd(1.0);
    ymm1 = _mm256_set1_pd(dt);
    ymm2 = _mm256_set_pd(dt * 3, dt * 2, dt * 1, 0.0);
    ymm4 = _mm256_setzero_pd();             // sum of pi

    for (int i = 0; i <= N - 4; i += 4) {
        ymm3 = _mm256_set1_pd(i * dt);      // i*dt, i*dt, i*dt, i*dt
        ymm3 = _mm256_add_pd(ymm3, ymm2);   // x = i*dt+3*dt, i*dt+2*dt, i*dt+dt, i*dt+0.0
        ymm3 = _mm256_mul_pd(ymm3, ymm3);   // x^2 = (i*dt+3*dt)^2, (i*dt+2*dt)^2, ...
        ymm3 = _mm256_add_pd(ymm0, ymm3);   // 1+x^2 = 1+(i*dt+3*dt)^2, 1+(i*dt+2*dt)^2, ...
        ymm3 = _mm256_div_pd(ymm1, ymm3);   // dt/(1+x^2)
        ymm4 = _mm256_add_pd(ymm4, ymm3);   // pi += dt/(1+x^2)
    }
    double tmp[4] __attribute__((aligned(32)));
    _mm256_store_pd(tmp, ymm4);             // move packed float64 values to  256-bit aligned memory location
    pi += tmp[0] + tmp[1] + tmp[2] + tmp[3];
    return pi * 4.0;
}

時間處理與 time 函式使用

clock()

clock_gettime()

Wall-clock time vs. CPU time

Wall-clock time

顧名思義就是掛鐘時間，也就是現實世界中實際經過的時間，是由 kernel 裡的 xtime 來紀錄，系統每次啟動時會先從設備上的 RTC 上讀入 xtime。

struct timespec xtime __attribute__ ((aligned (16)));
struct timespec {
    __kernel_time_t tv_sec; /* seconds */
    long tv_nsec;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; /* nanoseconds */
};

這個值是自 1970-01-01 起經歷的秒數，另外 Linux 核心也會決定每秒要發生幾次中斷 (透過常數 HZ) ，每次 timer interrupt，就會去更新 xtime。

另外注意，有時系統要與網絡中某個節點時間同步，那這個 Wall-clock time 可能會和 NTP 伺服器、時區、日光節約時間同步或使用者自己調整。所以「通常」不建議拿來量測程式時間，因為它不是一個穩定的時間，用專業一點的用語講，Wall-clock time 不一定是單調遞增 (monotonic)。

CPU time

指的是程序在 CPU 上面運行消耗 (佔用) 的時間，clock() 就是很典型用來計算 CPU time 的時間函式，但要注意的是，如果有多條 threads，那 CPU time 算的是「每條 thread 的使用時間加總」，所以如果我們發現 CPU time 竟然比 Wall-clock time 還大！這可能是個很重要的原因。

另外很多時候只計算 CPU time 是不夠的，因為執行時間可能還包括 I/O time、 communication channel delay、synchronization overhead…等等。

  • real time : 也就是 Wall-clock time，當然若有其他程式同時在執行，必定會影響到。
  • user time : 表示程式在 user mode 佔用所有的 CPU time 總和。
  • sys time : 表示程式在 kernel mode 佔用所有的 CPU time 總和 ( 直接或間接的系統呼叫 )。

其他計算 pi 的方式

Leibniz formula for π

考慮以下分解：

image alt

對兩邊從0到1去做積分

當

時，除積分項以外的項收斂到萊布尼茨級數。同時，積分項收斂到0：

所以這便證明了萊布尼茨公式。












double compute_pi_leibniz(size_t N)
{
    double pi = 0.0;
    int tmp = 1;
    for (size_t i =0; i < N; i++) {
        pi += tmp / (2.0 * (double)i + 1.0);
        tmp *= (-1);
    }
    pi *= 4; 
    return pi;
}

Euler


通式
π26 =
∑i=1n1n2










double compute_pi_euler(size_t N)
{
    double pi = 0.0;
    for (size_t i = 1; i <= N; i++) {
        pi += (1 / pow(i, 2.0));
    }
    pi *= 6; 
    return sqrt(pi);
}


Nilakantha 級數

π = 3 + 4/(234) - 4/(456) + 4/(678) - 4/(8910) + 4/(101112) - (4/(121314) …

通式大概長這樣
π = 3+

∑i=2n4∗(−1)n(2n)(2n−1)(2n−2)













double compute_pi_nilakantha(size_t N)
{
    double pi = 0.0;
    int tmp = 1;
    for(size_t i=2; i <= N; i++){
        pi += tmp / ((2.0 * (double)i)*(2.0*(double)i-1)*(2.0*(double)i-2));
        tmp *= (-1);
    }
    pi *= 4.0;
    pi += 3;
    return pi;
}

某個資料說這個比萊布尼茨快，結果好像沒有，可能是環境或是其他因素


Reference

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徐銘宏
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