我有以下代码。
for (i = 0; i < n; ++i) {
++cnt[offset[i]];
}
其中offset 是一个大小为n 的数组，其中包含[0, m) 范围内的值，cnt 是一个大小为m 的数组，初始化为0。我使用OpenMP 对其进行并行化，如下所示。
#pragma omp parallel for shared(cnt, offset) private(i)
for (i = 0; i < n; ++i) {
++cnt[offset[i]];
}
根据这个post的讨论，如果offset[i1] == offset[i2]换成i1 != i2，上面这段代码可能会导致cnt不正确。我该怎么做才能避免这种情况？
【问题讨论】：
标签： c++ c multithreading parallel-processing openmp
这段代码：
#pragma omp parallel for shared(cnt, offset) private(i)
for (i = 0; i < n; ++i) {
++cnt[offset[i]];
}
在数组cnt 更新期间包含竞争条件，要解决它，您需要保证这些更新的互斥。这可以通过（例如）#pragma omp atomic update 来实现，但正如 cmets 中已经指出的那样：
但是，这解决了正确性问题，并且可能非常糟糕 由于严重的缓存争用和同步需求，效率低下 （包括虚假分享）。那么唯一的解决方案就是让每个 线程它的私有副本 cnt 并在最后减少这些副本。
另一种解决方案是拥有一个私有数组 per 线程，并在并行区域结束时手动将所有这些数组归为一个。这种方法的一个例子可以在here找到。
幸运的是，通过 OpenMP 4.5，您可以使用专用 pragma 减少数组，即：
#pragma omp parallel for reduction(+:cnt)
您可以查看this example，了解如何应用该功能。
值得一提的是，关于数组的减少与@Jérôme Richard 指出的原子方法：
请注意，仅当数组不是很大时（基于原子的 在关于平台的这种特定情况下，解决方案可能会更快 如果值不冲突）。所以这是 m
一如既往地分析是关键！;因此，您应该使用上述方法测试您的代码，以找出最有效的方法。
【讨论】：