Question

我正在使用信号矩阵，我的目标是计算一行中所有元素的总和。矩阵由以下结构表示：

typedef struct matrix {
  float *data;
  int rows;
  int cols;
  int leading_dim;
} matrix;

我必须提到矩阵以列主要顺序（http://en.wikipedia.org/wiki/Row-major_order#Column-major_order）存储，这应该解释用于检索正确索引的公式column * tan_hd.rows + row。

for(int row = 0; row < tan_hd.rows; row++) {
    float sum = 0.0;
    #pragma omp parallel for reduction(+:sum)
    for(int column = 0; column < tan_hd.cols; column++) {
        sum += tan_hd.data[column * tan_hd.rows + row];
    }
    printf("row %d: %f", row, sum);
}

如果没有OpenMP pragma，交付的结果是正确的，如下所示：

row 0: 8172539.500000 row 1: 8194582.000000

如上所述，只要添加#pragma omp...，就会返回不同的（错误的）结果：

row 0: 8085544.000000 row 1: 8107186.000000

根据我的理解，reduction(+:sum)为每个线程创建sum的私有副本，并在完成循环后，将这些部分结果相加并再次写回全局变量sum。是什么，我做错了？

感谢您的建议！

Answer 1

使用Kahan summation algorithm

它具有与天真求和相同的算法复杂度
它将大大提高求和的准确性，而无需将数据类型切换为加倍。

通过重写代码来实现它：

for(int row = 0; row < tan_hd.rows; row++) {
    float sum = 0.0, c = 0.0;
    #pragma omp parallel for reduction(+:sum, +:c)
    for(int column = 0; column < tan_hd.cols; column++) {
        float y = tan_hd.data[column * tan_hd.rows + row] - c;
        float t = sum + y;
        c = (t - sum) - y;
        sum = t;
    }
    sum = sum - c;
    printf("row %d: %f", row, sum);
}

您还可以将所有float切换为double以获得更高的精度，但由于您的数组是float数组，因此应该只有不同数量的显着数字。结束。

OpenMP并行还原会产生错误的结果

1 个答案: