在 C++ 中使用 openmp 对数组进行并行求和答案

【问题标题】：parallel summation of arrays with openmp in C++在 C++ 中使用 openmp 对数组进行并行求和
【发布时间】：2014-02-18 14:14:35
【问题描述】：

我在 C++ 中有一个 for 循环，它需要大量计算时间，我想使用 OpenMP 进行并行化（我有 16 个内核可用）。我的代码的其他更简单的 for 循环和 FFT 已经与 OpenMP 并行化并且工作正常。我尝试了一些选项，但结果与串行计算的结果完全不同（数量级差异）。

我的代码的相应部分基本上如下所示：

for (i1=1;i1<N;i1++){
    function(Nx, Ny, i1, k, vector_1, vector_2);
    for (i=0;i<(Nx*Ny);i++){
        vector_3[i] = I*kx[i/Ny]*vector_2[i];
    }
    for (i=0;i<(Nx*Ny);i++){
        sum[i1-1] -= vector_2[i];
    }

    fftw_execute(p_c2r_4);
    #pragma omp parallel for default(shared)
    for (i=0;i<(Nx*Ny);i++){
        vector_4[i] = vector_4[i]/norm;
    }

    for (i2=1;i2<N;i2++){
    function(Nx, Ny, i2, k, vector_1, vector_2);
        for (i=0;i<(Nx*Ny);i++){
            Trans[(i1-1)*N + (i2-1)] -= creal( vector_2[i]*vector_4[i] );
        }
    }
}

其中一个 for 循环已经并行化，所以我的目标是并行化其他循环。对于我看到其他人使用 reduction(+:sum) 的总和，但在我的情况下，sum 是一个数组，编译时出现错误。

谁能给我一个提示，因为这是我代码中的一个大瓶颈？

【问题讨论】：

你放了什么#pragmas？
好吧，我在每个循环中都尝试了#pragma omp parallel for default(shared)，但结果完全错误。然后我尝试将一些变量设为私有，例如private(i1,k,vector_1,vector_2)，但这只是一次绝望的尝试，它也没有奏效。
乱用 schedule 子句。如果您的循环计数不是动态编译的常量或引导可能会更好。

标签： c++ for-loop openmp

【解决方案1】：

第一个 for 循环应该与第三个类似。

对于 sum 的小问题是 sum[] 数组是使用第一个循环索引进行索引的，因此似乎会使编译器感到困惑。为了让机器更方便，您可以尝试：

double subsum=0.0;
#pragma omp parallel for default(shared) reduction(+:subsum)
for (i=0;i<(Nx*Ny);i++){
    subsum += vector_2[i];
}
sum[i1-1] -= subsum;

第四个你可能会使用类似的技巧。

【讨论】：

初始化double subsum=0.0是否需要在#pragma ...之后for循环之前完成？
很抱歉引入了语法错误，变量当然必须在 omp 指令使用之前声明。并在每个外部 for 循环期间设置为 0。