Question

我正在尝试为我的C ++ / OpenMP程序使用任务构造：

#pragma omp parallel
    {
        typename ClusterNormal<DIM>::VectorMean ResultMeanThread;
        ResultMeanThread.setZero();
        #pragma omp single
        for(list<unsigned int>::const_iterator it=IDLeft.cbegin(); it!=IDLeft.cend(); it++)
        {
            #pragma omp task
            {
                ResultMeanThread += Data[*it];
            }
        }
}

此代码计算IDLeft中指示的数据元素的某些VectorMean（它不介意它们是什么，但它们有运算符+已定义）的总和。

每个线程都使用全零来初始化VectorMean。我的问题是在for循环之后，ResultMeanThread仍然是由全零组成的。

执行任务时，会正确计算总和，但在执行任务后，ResultMeanThread始终会重新初始化为零。

我该如何解决？我正在使用任务，因为列表，但我的代码不起作用。

Answer 1

我发现问题是ResultMeanThread声明私有变量。我尝试了这段代码，声明了ResultMeanThread的向量，就像共享变量一样（向量的长度是线程的数量），所以每个线程只能访问向量的一个元素（没有竞争条件）。

在前面的代码中，由于ResultMeanThread构造，每个task都为零。每次执行task时，私有变量都会设置为其初始值。由于task

，我必须使用list构造

以下是代码：

vector<typename ClusterNormal<DIM>::VectorMean> ResultMeanThread;
typename ClusterNormal<DIM>::VectorMean ResultMeanFinal;

//here i set initial values to zero, and number of vector elements equal to total number of threads

#pragma omp parallel
{
    #pragma omp single
    for(list<unsigned int>::const_iterator it=IDLeft.cbegin(); it!=IDLeft.cend(); it++)
    {
        #pragma omp task
        {
            ResultMeanThread[omp_get_thread_num()] += Data[*it];
        }
    }
    #pragma omp taskwait

    // Final sum
    #pragma omp critical
    {
        ResultMeanFinal+=ResultMeanThread[omp_get_thread_num()];
    }
}

OpenMP任务＆amp;数据环境

1 个答案: