サンプルコードで知るParallel Studioの並列化機能（2/4） - HPC/並列プログラミングポータル

Parallel Composerを利用してソースコードをコンパイル

　Parallel Studioをインストールすると、Visual Studioに各ツールに対応したツールバーが追加される（図3）。プログラムのコンパイルにParallel Composerに含まれるインテル C++ コンパイラーを利用するには、ツールバーの「Use Intel C++」ボタンをクリックすればよい（図4）。

図3 Visual Studioに追加されたツールバー

図4 「Intel C++」ツールバーで使用するコンパイラを切り替えられる

　コンパイラとしてインテル C++ コンパイラーを選択すると、プロジェクトのプロパティに設定項目が追加され、インテル C++ コンパイラー特有の最適化設定や並列化設定がGUIで行えるようになる。

　今回、このようにしてParallel Composerで最大限の最適化設定（図5)でコンパイルしたプログラムと、Visual C++でコンパイルしたプログラムを比較したところ、Parallel Studioでコンパイルしたプログラムのほうが実行時間が短くなった。このようにParallel Composerを使用して単純にコンパイラを変更するだけでも、プログラムを高速化できることが分かる（表2）。

図5 Parallel Composerによる最大限の最適化設定

表2 Parallel StudioおよびVisual C++それぞれでコンパイルしたプログラムの実行時間比較

使用コンパイラ	実行時間
Parallel Studio（インテル C++ コンパイラー）	1335ミリ秒
Visual C++	1475ミリ秒

Parallel Amplifierを利用したパフォーマンスの測定

　続いて、Parallel Amplifierを利用してプログラムのパフォーマンスを測定し、どの部分がボトルネックとなっているかを調査する。Parallel Amplifierを利用するには、Parallel Amplifierツールバーで調査する内容を選択し、「Profile」ボタンをクリックするだけだ（図6)

図6 Parallel Amplifierツールバーで調査する内容を選択し、「Profile」をクリックすると調査が開始される

　調査が完了すると、図7のように調査結果が表示される。図7ではプログラム中の関数が呼び出された順に表示されており、また一覧表示されている関数名をクリックすると、そのソースコードの詳細やそれぞれのステートメントの実行時間などを表示できる（図8）。これらより、今回の調査結果ではプログラム中のsetQueen()関数での処理が多くの時間を消費しているということが分かる。