如何在while循环中的嵌套for循环上使用OpenMP？答案

【问题标题】：How to use OpenMP on nested for loops in a while loop?如何在while循环中的嵌套for循环上使用OpenMP？
【发布时间】：2017-04-20 10:02:02
【问题描述】：

我最近接触了 OpenMP 和并行编程，但在正确使用它时遇到了一些问题。

我想在以下代码上实现 OpenMP 以使其运行得更快。

int m = 101;
double e = 10;

double A[m][m], B[m][m];
for (int x=0; x<m; x++){
    for (int y=0; y<m; y++){
        A[x][y] = 0;
        B[x][y] = 1;
    }
}

while (e >= 0.0001){
    for (int x=0; x<m; x++){
        for (int y=0; y<m; y++){
            A[x][y] = 0.25*(B[x][y] - 0.2);
        }
    }
    e = 0;
    for (int x=0; x<m; x++){
        for (int y=0; y<m; y++){
            e = e + abs(A[x][y] - B[x][y]);
        }
    }    
}

我想同时运行循环而不是一个接一个地运行以加快运行时间。我相信下面的代码应该可以工作，但我不确定我是否正确使用了 OpenMP。

int m = 101;
double e = 10;

double A[m][m], B[m][m];
#pragma omp parallel for private(x,y) shared(A,B) num_threads(2)
for (int x=0; x<m; x++){
    for (int y=0; y<m; y++){
        A[x][y] = 0;
        B[x][y] = 1;
    }
}

while (e >= 0.0001){
    #pragma omp parallel for private(x,y) shared(A,B) num_threads(2)
    for (int x=0; x<m; x++){
        for (int y=0; y<m; y++){
            A[x][y] = 0.25*(B[x][y] - 0.2);
        }
    }
    // I want to wait for the above loop to finish computing before starting the next
    #pragma omp barrier  
    e = 0;
    #pragma omp parallel for private(x,y) shared(A,B,e) num_threads(2)
    for (int x=0; x<m; x++){
        for (int y=0; y<m; y++){
            e = e + abs(A[x][y] - B[x][y]);
        }
    }    
}

我是否有效且正确地使用 OpenMP？另外，我不确定是否可以将 OpenMP 用于我的 while 循环，因为它需要先计算内部循环，然后才能确定是否需要再次运行。

【问题讨论】：

标签： c multithreading for-loop parallel-processing openmp

【解决方案1】：

假设代码有效，您可以进行以下改进：

int m = 101;
double e = 10;

double A[m][m], B[m][m];

#pragma omp parallel num_threads(2) shared(A, B)
{

    #pragma omp for
    for (int x=0; x<m; x++){
        for (int y=0; y<m; y++){
            A[x][y] = 0;
            B[x][y] = 1;
       }
    }

   while (e >= 0.0001){
    #pragma omp for
    for (int x=0; x<m; x++){
        for (int y=0; y<m; y++){
            A[x][y] = 0.25*(B[x][y] - 0.2);
        }
    }
    
    #pragma omp single
    e = 0;

    #pragma omp for reduction (+:e)
    for (int x=0; x<m; x++){
        for (int y=0; y<m; y++){
            e = e + abs(A[x][y] - B[x][y]);
        }
    }    
  }
}

您不必每次都创建parallel region，而是只为整个代码创建一个来改进。此外，由于您只使用2 线程，因此不会出现很多负载平衡问题，但是如果您要增加线程数，您可能会通过使用static 调度来获得更好的性能chunk = 1.

您不需要创建循环变量x 和y private，OpenMP 会为您完成。在您的最后一个嵌套循环中，您有e = e + abs(A[x][y] - B[x][y]);，因此您可能希望线程具有添加“e”的结果，因此您应该使用reduction (+:e) 来减少线程间的变量“e”。

【讨论】：