OpenMP 折叠并行循环并减少答案

【问题标题】：OpenMP collapsed parallel loop with reductionOpenMP 折叠并行循环并减少
【发布时间】：2019-05-09 22:22:06
【问题描述】：

我正在尝试使用 openMP 并行化这个折叠循环，但这就是我得到的： "smooth.c:47:6: 错误：'sum' sum = 0 之前没有足够的完美嵌套循环；"

有人知道并行化这个的好方法吗？我在这个问题上被困了 2 天。

这是我的循环：

long long int sum;  
#pragma omp parallel for collapse(3) default(none) shared(DY, DX) private(dx, dy) reduction(+:sum) 
            for (y = 0; y < height; y++) {
                for (x = 0; x < width; x++) {
                     sum = 0;
                    for (d = 0; d < 9; d++) {
                        dx = x + DX[d];
                        dy = y + DY[d];
                        if (dx >= 0 && dx < width && dy >= 0 && dy < height)
                            sum += image(dy, dx);
                    }
                    smooth(y, x) = sum / 9;
                }
            }

完整代码： https://github.com/fernandesbreno/smooth_

【问题讨论】：

标签： c multithreading for-loop openmp reduction

【解决方案1】：

我正在尝试用 openMP 并行化这个折叠循环，但这就是我得到的：“smooth.c:47:6: error: not enough perfect nested loops before 'sum' sum = 0;”

您不能折叠三个循环级别，因为第三个级别没有完全嵌套在第二个级别中。有

sum = 0;

在它之前和

smooth(y, x) = sum / 9;

在中间循环之后。（我想smooth() 是一个宏，否则赋值没有意义。但是不要这样做，因为它会让人困惑。）

考虑如何利用您对问题结构和细节的了解，手动将该循环嵌套重写为等效的单个循环。我认为这样做是有挑战性的，而且结果将进一步具有不可避免的数据依赖性。但是，如果您设法在不引入依赖项的情况下做到这一点，那么瞧！你有一个平面循环可以并行化，不需要折叠。

但是，您最简单的方法可能是只折叠两个级别而不是三个级别。此外，您还想与根本不折叠进行比较，因为与仅并行化外循环相比，折叠是否会产生改进并不清楚，而且折叠甚至可能更糟。

但是，如果您必须让 OpenMP 折叠所有三个级别的嵌套，那么您需要取出我在上面调用的两行，并将它们从循环嵌套中取出。可能您可以通过完全摆脱 sum 并直接使用结果栅格来部分做到这一点。同样，这不一定会产生改进。

【讨论】：