循环并行化答案

【问题标题】：Loop parallelization循环并行化
【发布时间】：2015-08-31 22:08:52
【问题描述】：

几个小时以来，我一直在徒劳地尝试解决以下问题： “进行必要的循环转换，以便可以并行执行”

do i=1,n
   do j=1,n
       A[i,j]=A[i-3,j-3]+A[i-4,j-4]
   end do
end do

不幸的是，我的循环转换知识很差。因此，如果可能的话，我可能需要一个详细的解释。提前感谢您的帮助！

【问题讨论】：

Stackoverflow 不是“做我的功课”网站。到目前为止，您尝试过什么吗？您是否使用特定框架进行并行执行？
好吧，我试过这些：cs.colostate.edu/~cs560/Spring2012/ClassNotes/…，stackoverflow.com/questions/23096653/…，cs.mwsu.edu/~passos/caesar/tutorial1/sld041.htm。我必须说我学到了很多东西，但我仍然无法找到解决方案。没有给出具体的框架。

标签： parallel-processing transformation nested-loops

【解决方案1】：

您的代码完全适合用于自动循环转换和局部优化的所谓多面体框架。请参阅 PLUTO 编译器，它可以自动并行化您的代码。 PLUTO 将您的代码转换为：

for (t1=0;t1<=floord(N-1,16);t1++) {
    lbp=max(0,ceild(32*t1-N+1,32));
    ubp=min(floord(N-1,32),t1);
    #pragma omp parallel for private(lbv,ubv,t3,t4)
    for (t2=lbp;t2<=ubp;t2++) {
        for (t3=32*t1-32*t2;t3<=min(N-1,32*t1-32*t2+31);t3++) {
        lbv=32*t2;
        ubv=min(N-1,32*t2+31);
        #pragma ivdep
        #pragma vector always
        for (t4=lbv;t4<=ubv;t4++) {
           A[t3][t4]=A[t3-3][t4-3]+A[t3-4][t4-4];;
        }
    }
}

您可以看到，平铺跟随倾斜有助于提取两个级别的并行性。更多细节可以在以下位置找到： http://pluto-compiler.sourceforge.net/

【讨论】：