用两条语句并行化 while 循环（弗洛伊德循环检测算法）

Question

我将尝试并行化以下简单 while 使用 OpenMP 循环成两个线程 （我的第一次步行尝试使用这项技术）。我尝试同时使用sections 和tasks。尽管我把它分成两个线程并产生了正确的结果，但 性能 慢得令人无法接受。

while ( tortoise != hare ) {
    tortoise = f ( tortoise );
    hare = f ( f ( hare ) );
}

注意：f 是函数对象的const &（即它有一个T operator()(const T &r)）

operator()的实现如下（d是函数对象的成员变量）：

T operator() ( const T &r ) const {
    return ( ( r % d ) * 10 );
}

我的第一个想法是创建线程的开销。所以我在封闭函数的最开始创建了team（它本身只被调用一次，而上面的while-loop本身可以有很多迭代（它是Floyd cycle detection algorithm的一部分）。

我在这里省略了我所有的 #pragma omp ... 尝试，因为它们都导致性能不佳。

编辑：

根据 @templatetypedef 的回答，我尝试了 Brent 算法。因为我需要注入一些计算弗洛伊德的第二个和第三个while-loop （构建一个预循环和循环值的数字数组，如以及使用霍纳方案计算多项式） Brent 没有给我添加此代码的任何要点。因此我更喜欢弗洛伊德。完整代码见here。

Answer 1

我认为这里的问题是您尝试并行化的代码不能很好地并行化。可以这样想：每个线程基本上需要执行十几个算术运算来推进其指针，但随后需要与另一个线程同步以确认值不相同并且不能进行任何部分进展直到两个线程都完成。简单地锁定或解锁互斥体的成本为about 17ns，这可能与评估其中一个乌龟或兔子步骤所需的时间有关。因此，每个线程最终可能完成的工作量与单个循环迭代所完成的工作量差不多——而且可能更多——所以我严重怀疑你是否会通过这种方式获得加速。

现在，可行的方法是使用像 Brent 的循环查找算法这样的算法，它比 Floyd 的算法进行的比较更少，而且通常收敛速度更快。这很可能会让您更快地找到周期。