要将程序转换为强大的OpenMP感知版本，需要做些什么？

Question

有问题的程序对单个输入数据文件和单个输出数据文件进行操作：它从输入中获取数据单元，计算数据的几个统计特征，将特征输入输出。

发现该程序受CPU限制：CPU使用率是99％，计算所需的时间比读写时间长。决定使用OpenMP将程序转换为并行处理版本，因为硬件有32个CPU可用。但是，很明显它可能导致写入竞争条件，因为多个并行线程可能希望写入单个输出。

准备此类程序以实现OpenMP感知和OpenMp安全的必要步骤是什么？是否只能通过OpenMP pragma轻松实现而无需更改代码，或者必须先实现某些锁定机制？

Answer 1

并行化代码的难度实际上取决于耗费大部分时间的例程的复杂性。

在进行任何并行计算之前，您应该做的第一件事是分析代码并确定哪个函数确切地导致大部分CPU时间。

一旦你有了这个问题，你需要问自己一些问题：

• 是否有数据依赖性？
• 如果是，我可以通过复制某些可负担得起的数据结构来摆脱它们吗？
• 如果不是，他们是读/写还是只读？
• 如果它们是可读/写的，它们的访问频率 - 根据它选择正确的锁定机制。
• 我是否有读/写全局变量？如果是的话 - 它们可以是线程本地的吗？如果没有 - 摆脱它们。
• 一旦完成所有排序，决定将输入拆分为线程的最佳方法（有关详细信息，请参阅OpenMP调度）
• 开始编写编译指示，重新排列代码，使函数成为线程安全/可重入的。
• 最后一次破产：调试，调试，调试。尝试设计可在多线程应用程序中重现的输入/输出的小例子。

回答你的上一个问题：stdio库调用都是线程安全的。他们使用内部锁定。

您的第一个#pragma omp parallel的一个提示：默认情况下，所有变量都是共享的，将它们定义为不可用，并分别为每个变量指定sharing / private。否则这是bug的常见缺陷：

#pragma omp parallel default(none)