Numba的prange给出错误的结果

Question

使用prange与range相比，更新prange循环中的列表会产生错误的结果。

from numba import jit, prange
import numpy as np
@jit(parallel=True)
def prange_test(A):
    s = [0,0,0,0]
    b = 0.
    for i in prange(A.shape[0]):
        s[i%4] += A[i]
        b += A[i]
    return s,b

def range_test(A):
    s = [0,0,0,0]
    b = 0.
    for i in range(A.shape[0]):
        s[i%4] += A[i]
        b += A[i]
    return s,b

A = np.random.random(100000)

print(prange_test(A))
print(range_test(A))

b之和是相同的，但是s中的部分和是错误的：

(array([7013.98962611, 6550.90312863, 7232.49698366, 7246.53627734]), 49955.32870429267)
([12444.683249345742, 12432.449908902432, 12596.461028432543, 12481.734517611982], 49955.32870429247)

Answer 1

尽管在文档中有些不清楚，但是当您从prange并行循环的不同迭代中写入相同的数据元素时，您不能安全地累积到类似数组的对象中。我今年早些时候实际提交的github issue询问了这个特定问题。

再次提出这一事实，使我想起我想向numba文档提交PR来澄清这一点。