blocks|key|2160304|text|OpenMP包含用于测量定时性能(docs+here)的函数omp_get_wtime()和omp_get_wtick()，我建议您使用这些函数。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|2160305|否则，请尝试使用分析器。我更喜欢google+CPU+profiler，它可以在here上找到。|2160306|还有this+answer中描述的手动方式。|2160307|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://gcc.gnu.org/onlinedocs/libgomp/Runtime-Library-Routines.html#Runtime-Library-Routines|1|http://code.google.com/p/google-perftools/|2|https://stackoverflow.com/questions/375913/what-can-i-use-to-profile-c-code-in-linux/378024#378024^0|H|9|0|0|14|4|1|0|2|4|2|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|T|8|@]|9|@$A|U|B|V|1|W]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|X|8|@]|9|@$A|Y|B|Z|1|10]]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|11|8|@]|9|@$A|12|B|13|1|14]]|C|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|15|8|@]|9|@]|C|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|C|$N|O]]|P|$5|K|L|M|C|$N|Q]]|R|$5|K|L|M|C|$N|S]]]]

OpenMP includes the functions omp_get_wtime() and omp_get_wtick() for measuring timing performance (<a href="http://gcc.gnu.org/onlinedocs/libgomp/Runtime-Library-Routines.html#Runtime-Library-Routines" rel="nofollow noreferrer">docs here</a>), I would recommend using these.

Otherwise try a profiler. I prefer the google CPU profiler which can be found <a href="http://code.google.com/p/google-perftools/" rel="nofollow noreferrer">here</a>.

There is also the manual way described in <a href="https://stackoverflow.com/questions/375913/what-can-i-use-to-profile-c-code-in-linux/378024#378024">this</a> answer.

blocks|key|312495|text|Scalasca是一个很好的分析OpenMP+(和MPI)代码并分析结果的工具。Tau也非常好用，但使用起来要难得多。英特尔的工具，如vtune，也很好，但非常昂贵。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|312496|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.scalasca.org/|1|http://www.cs.uoregon.edu/Research/tau/news.php|2|http://software.intel.com/en-us/articles/intel-vtune-amplifier-xe/^0|0|8|0|14|3|1|1V|5|2|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@$A|Q|B|R|1|S]|$A|T|B|U|1|V]|$A|W|B|X|1|Y]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]|N|$5|G|H|I|C|$J|O]]]]

<a href="http://www.scalasca.org/" rel="nofollow">Scalasca</a> is a nice tool for profiling OpenMP (and MPI) codes and analyzing the results. <a href="http://www.cs.uoregon.edu/Research/tau/news.php" rel="nofollow">Tau</a> is also very nice but much harder to use. The intel tools, like the <a href="http://software.intel.com/en-us/articles/intel-vtune-amplifier-xe/" rel="nofollow">vtune</a>, are also good but very expensive.

blocks|key|4059143|text|Arm+MAP具有OpenMP和pthread分析功能--无需插入指令或修改源代码即可工作。您可以看到同步问题以及线程花费时间到源代码行级别的位置。OpenMP+profiling的博客文章值得一读。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|4059144|MAP被广泛用于高性能计算，因为它还分析多进程应用程序，如MPI。|4059145|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://www.arm.com/products/development-tools/hpc-tools/cross-platform/forge/map|1|https://community.arm.com/tools/b/blog/posts/profiling-openmp-allinea-map-50^0|0|7|0|22|G|1|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@$A|Q|B|R|1|S]|$A|T|B|U|1|V]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|W|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|X|8|@]|9|@]|C|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|C|$L|M]]|N|$5|I|J|K|C|$L|O]]]]

<a href="https://www.arm.com/products/development-tools/hpc-tools/cross-platform/forge/map" rel="nofollow noreferrer">Arm MAP</a> has OpenMP and pthreads profiling - and works without needing to instrument or modify your source code. You can see synchronization issues and where threads are spending time to the source line level. The <a href="https://community.arm.com/tools/b/blog/posts/profiling-openmp-allinea-map-50" rel="nofollow noreferrer">OpenMP profiling</a> blog entry is worth reading.

MAP is widely used for high performance computing as it is also profiles multiprocess applications such as MPI.

blocks|key|311342|text|还有ompP工具，在过去的十年中我已经使用了很多次。我发现它对于识别和量化负载不平衡和并行/串行区域非常有用。这个网页现在似乎已经关闭了，但我也在今年早些时候的网络档案中找到了它。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|311343|编辑:已更新的主目录|311344|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.karlfuerlinger.com/projects.html#ompp^0|2|4|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|R|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|S|8|@]|9|@]|C|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|C|$L|M]]]]

There is also the <a href="http://www.karlfuerlinger.com/projects.html#ompp" rel="nofollow noreferrer">ompP</a> tool which I have used a number of times in the last ten years. I have found it to be really useful to identify and quantify load imbalance and parallel/serial regions. The web page seems to be down now but I also found it on web archive earlier this year.
edit: updated home directory

I have a loop that has been parallelized by OpenMP, but due to the nature of the task, there are 4 <code>critical</code> clauses.

What would be the best way to profile the speed up and find out which of the critical clauses (or maybe non-critical(!) ) take up the most time inside the loop?

I use Ubuntu 10.04 with g++ 4.4.3

How to profile OpenMP bottlenecks

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我有一个被OpenMP并行化的循环，但是由于任务的性质，有4个critical子句。分析加速并找出哪些关键子句(或非关键子句(！))在循环中占用的时间最多，最好的方法是什么？我使用Ubuntu10.04和g++ 4.4.3

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