OpenMP 中的同步答案

【问题标题】：Synchronization in OpenMPOpenMP 中的同步
【发布时间】：2015-10-14 05:07:49
【问题描述】：

我正在尝试使用 OpenMP 实现并行算法。原则上，我应该有许多线程以异步方式写入和读取共享向量的不同组件。有一个 FOR 循环，其中线程循环，当线程在循环的行 A 中时，它写入共享向量的随机分量，而当它在行 B 中时，它读取循环的随机分量相同的共享向量。一个线程可能会尝试读取共享向量的一个组件，而该组件是由另一个线程编写的。如何避免不一致？

我阅读了有关锁和临界区的信息，但我认为这不是解决方案。例如，我可以围绕线程在共享向量中写入的 A 行设置锁定，但是如果 B 行中的线程同时尝试读取该组件，这是否可以防止不一致？

【问题讨论】：

向量不是线程安全的，因此您的数据竞争情况可能会发生。我认为最好的解决方案（如果可能的话）是将向量简单地分成多个部分并将这些部分分配给不同的线程。这样，您就不需要任何锁或原子，因为每个线程都有自己的个人向量子部分。
“假设循环的 A 行它写在共享向量的随机分量上，而当它在 B 行时，它读取同一共享向量的随机分量”：与可能的不一致，您的算法对此有弹性吗？我的意思是，对“共享向量的随机分量”进行读写操作的顺序是否会对最终结果产生严重影响？如果是的话，也许你的算法毕竟不是可并行的（这种方式）。如果没有，可能有一个解决方案。只需发布一个有效的顺序版本，我们就会看到。
请显示minimal but working example of what you want to do。至少显示标量代码。

标签： c++ multithreading parallel-processing synchronization openmp

【解决方案1】：

如果向量修改是非常简单的单值赋值操作并且实际上不是函数调用，那么您需要的可能是原子读取和写入。使用原子操作，从同时写入的数组元素中读取将返回新值或先前值；它永远不会返回某种旧值和新值的混合。 OpenMP 为此提供了atomic 构造。在某些架构（包括 x86）上，原子比临界区轻得多。

对于更复杂的修改，您必须使用关键部分。这些可以是命名的或匿名的。后者是使用

创建的

#pragma omp critical
code block

匿名临界区都映射到同一个同步对象，无论结构在源代码中的位置如何，因此不相关的代码部分可能会与所有可能的不良影响同步，例如性能下降甚至意外僵局。这就是为什么建议总是使用命名的关键部分。例如，以下两个代码段将不同步：

// -- thread i --                  // -- thread j --
...                                ...
#pragma omp critical(foo)  <       #pragma omp critical(foo)
do_something();            <       do_something;
...                                ...
#pragma omp critical(bar)          #pragma omp critical(bar)  <
do_something_else();               do_something_else();       <
...                                ...

（每个线程当前正在执行的代码标有<）

请注意，临界区绑定到程序的所有线程，而不考虑线程所属的团队。这意味着即使是在不同并行区域中执行的代码（这种情况主要在使用嵌套并行时出现）也会被同步。

【讨论】：