在 OpenMP 中求解数组归约
在 OpenMP 中,不支持直接对数组进行归约。但是,存在替代方法可以实现类似的结果。
第一种方法:
一种方法涉及为每个线程创建数组的私有副本并在本地减少它们。在并行部分之后,使用关键部分将私有数组合并到原始数组中,以防止数据竞争。
int S[10] = {0}; #pragma omp parallel { int S_private[10] = {0}; #pragma omp for for (int n = 0; n < 10; ++n) { for (int m = 0; m <= n; ++m) { S_private[n] += A[m]; } } #pragma omp critical { for (int n = 0; n < 10; ++n) { S[n] += S_private[n]; } } }
第二种方法:
另一种方法是分配一个更大的数组,其维度等于数组大小乘以线程数。然后每个线程填充数组的其部分。并行部分之后,将值合并到原始数组中,而不使用临界区。
int S[10] = {0}; int *S_private; #pragma omp parallel { const int nthreads = omp_get_num_threads(); const int ithread = omp_get_thread_num(); #pragma omp single { S_private = new int[10 * nthreads]; for (int i = 0; i < (10 * nthreads); i++) { S_private[i] = 0; } } #pragma omp for for (int n = 0; n < 10; ++n) { for (int m = 0; m <= n; ++m) { S_private[ithread * 10 + n] += A[m]; } } #pragma omp for for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int t = 0; t < nthreads; t++) { S[i] += S_private[10 * t + i]; } } }
第二种方法更高效,特别是在涉及多个套接字的场景中,但它也需要仔细的内存处理以避免缓存问题。
以上是如何在 OpenMP 中高效地执行数组缩减?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!