Question

我希望并行化此代码以获得最佳性能。 “直方图”存储某种颜色的服饰数量（有10种不同的颜色，因此直方图的大小为10）。 “img”是存储特定图像信息的阵列。在img的每个索引中存储一个颜色（int值，范围0..9）。这是代码：

for( i=0; i<N1; i++ ){
  for( j=0; j<N2; j++ ){
    histogram[ img[i][j] ]  = histogram[ img[i][j] ] + 1;
  }
}

我尝试了这个，但性能非常糟糕（比串行执行更糟糕）：

#pragma omp parallel for schedule(static, N1/nthreads) private(i,j)
for(i=0; i<N1; i++){
  for(j=0; j<N2; j++)
  {
    #pragma omp atomic
    histogram[img[i][j]]++;
  }
}

有什么建议吗？谢谢。

Answer 1

使用OpenMP 4.5，您只需在C：

中使用数组缩减

int histogram[BINS] = {0};
#pragma omp parallel for reduction(+:hist)
for(i=0; i<N1; i++) {
   for(j=0; j<N2; j++) {    
       histogram[img[i][j]]++;
   }
}

Answer 2

我已经详细介绍了如何解决这个问题 Fill histograms (array reduction) in parallel with OpenMP without using a critical section

它与数组缩减相同。 OpenMP在C / C ++中没有内置支持（但它在Fortran中支持），所以你必须自己做。

简单的解决方案是创建直方图的私有版本，并行填充它们，然后将它们合并到临界区中的一个直方图中。在你的情况下，你可以这样做：

int i, histogram[10];
for(i=0; i<10; i++) histogram[i] = 0;
#pragma omp parallel
{
    int i, j, histogram_private[10];
    for(i=0; i<10; i++) histogram_private[i] = 0;
    #pragma omp for nowait
    for(i=0; i<N1; i++) {
       for(j=0; j<N2; j++) {    
           histogram_private[img[i][j]]++;
       }
    }      
    #pragma omp critical 
    {
        for(i=0; i<10; i++) histogram[i] += histogram_private[i];
    }
}

也可以并行合并，但这更复杂。请参阅我提到的第一个链接以获取更多详细信息。

Answer 3

你想要创建一种“减少”，所以每个线程都应该有自己的直方图数组，你必须在第二个循环中合并所有组件....参见下面的伪代码：

histogram = new int[256];
histogram_thread = new int[nbthread * 256];

#pragma omp parallel 
for(i=0; i<N1; i++){
  current_thread_id = omp_get_thread_num();
  for(j=0; j<N2; j++)
  {
    histogram_thread[current_thread_id*256 + img[i][j]]++;
  }
}

//merge
for(unsigned int ui = 0 ; ui < 256 ; ++ui)
{ 
   for(int t=0; t<nbthread ; ++t) 
   {
      histogram [i] += histogram_thread[t * 256 + i];
   }
}

delete [] histogram_thread;

使用OpenMP计算直方图

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