使用循环平铺和 OpenMP 进行优化

Question

下面是我尝试使用 OpenMP 和循环平铺（又名循环阻塞）优化的功能。但是，在我应用下面的循环平铺后，我的 out 输出当前给出了错误的值。有人可以查看我的代码，并指出它出错的原因。非常感谢

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include "utils.h"
const long BLOCK_SIZE = 8*DIM;
int i, j, k,ii,jj,kk, dim = DIM-1;

long compute, out = 1.0, we_need, gimmie;

void work_it_par(long *old, long *new)
{
 we_need = need_func();
 gimmie = gimmie_func();

 #pragma omp parallel for private(i,j,k,ii,jj,kk, compute)      firstprivate(we_need, gimmie, dim,old,BLOCK_SIZE) reduction(+:out)   num_threads(omp_get_num_procs())
for (ii=1; ii<dim-BLOCK_SIZE; ii+=BLOCK_SIZE) {
  for (jj=1; jj<dim-BLOCK_SIZE; jj+=BLOCK_SIZE) {
    for (kk=1; kk<dim-BLOCK_SIZE; kk+=BLOCK_SIZE) {
      for (i=ii; i<ii+BLOCK_SIZE; i++) {
        for (j=jj; j<jj+BLOCK_SIZE; j++) {
          for (k=kk; k<kk+BLOCK_SIZE; k++) {
            //int temp = i*DIM*DIM+j*DIM+k;
            compute = old[i*DIM*DIM+j*DIM+k] * we_need;
            out += compute / gimmie;
          }
        }
      }

    }
  }
}

printf("AGGR:%ld\n",out);

}

Answer 1

首先，const long BLOCK_SIZE = 8*DIM; 对我来说似乎很可疑... 也许用/ 替换* 会更符合您的要求？

但即便如此，您仍然必须通过检查 i、j 和 k 索引是否超出其限制来处理限制。我让你弄清楚如何实现这一目标。

算法的最后一点：你确定你的循环必须从索引 1 开始吗？

最后，关于 OpenMP 正确性的几点说明：

• 虽然我看不出有什么问题，但声明firstprivate(we_need, gimmie, dim,old,BLOCK_SIZE) 并没有多大意义。这些可以愉快地留下shared。
• 我真的不知道num_threads(omp_get_num_procs()) 是否正确。我的感觉是它确实是有效的，但只是为了“安全”，我倾向于将函数调用与指令分开（通过首先调用函数并将其结果存储在一个常量中，然后在指令中使用它） ，或在parallel 指令之前调用omp_set_num_threads()）
• 当您的算法固定后，您可能需要考虑添加一些 collapse 指令来提高您在此处实现的并行度...

祝你的代码好运。