以下代码是有效的 OpenMP 并行程序吗？答案

【问题标题】：Is the following code a valid OpenMP parallel program?以下代码是有效的 OpenMP 并行程序吗？
【发布时间】：2020-12-05 18:27:49
【问题描述】：

我现在正在准备考试，其中一个练习题是编写一段代码，该代码在 SMP 计算机上实现数组所有元素的并行求和。我之前写过一些 OpenMP 程序，它们很大，但没有真正利用子句和指令，我遇到了 reduce 子句，所以我想知道下面的部分是否是一个并行程序，因为我想知道如何是否可以将程序简化为但仍保留并行化？

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <omp.h>


int main(int argc, char ** argv){

    int n = atoi(argv[1]);
    double * X;
    X = malloc(n * sizeof(double));
    for(int i = 0; i < n; i++){ X[i] = 2.0; }

    int i = 0;
    double sum = 0.0;

    omp_set_num_threads(atoi(argv[2]));

    #pragma omp parallel for private(i), shared(X) reduction(+: sum)
    for(i = 0; i < n; i++){
        sum += X[i];
    }

    printf("Sum is : %0.2f\n", sum);

    return 0;
}

【问题讨论】：

标签： c multithreading parallel-processing openmp

【解决方案1】：

我遇到了减少条款，所以我想知道是否下面是一个并行程序

来自#pragma omp parallel 上的 OpenMP 标准：

当一个线程遇到一个并行结构时，一组线程被创建来执行并行区域。遇到的线程并行构造成为新团队的主线程，在新并行区域的持续时间内线程数为零。新团队中的所有线程，包括主线程，都执行地区。创建团队后，团队中的线程数在该平行区域的持续时间内保持不变。

所以是的，只要您在方法上明确设置的线程数，它就是一个并行程序：

omp_set_num_threads(atoi(argv[2]));

大于 1。

在：

#pragma omp parallel for private(i), shared(X) reduction(+: sum)

私有i 可以省略，因为它在并行循环中用作index，OpenMP 会将其设为私有。

【讨论】：

【解决方案2】：

为什么不直接运行它并进行测试。您也可以在笔记本电脑/台式机上运行类似的东西。是的，此代码中的归约操作是并行的（求和计算）。但是，将数组X 的元素设置为2.0 是顺序的。您可能需要#pragma omp parallel for 而不是for(int i = 0; i < n; i++){ X[i] = 2.0; }，以使程序真正并行。否则，将适用阿姆达尔定律。

【讨论】：