Question

当我试图在我的系统centos中运行以下代码时，我正在获得正确的输出，但是当我试图在紧凑型超级计算机“Param Shavak”上运行相同的代码时，我得到的输出不正确....：（

#include<stdio.h>
#include<omp.h>
int main()
{
  int p=1,s=1,ti
  #pragma omp parallel private(p,tid)shared(s)    
  {
    p=1;
    tid=omp_get_thread_num();    
    p=p+tid;    
    s=s+tid;    
    printf("Thread %d P=%d S=%d\n",tid,p,s);    
  }    
  return 0;    
}

Answer 1

如果你的程序在一台机器上正确运行，那一定是因为它实际上并没有在那台机器上并行运行。

您的程序在s=s+tid;代码行中遇到竞争条件。 s是一个共享变量，因此多个线程同时尝试更新它，这会导致数据丢失。

您可以通过将该行代码转换为原子操作来解决问题：

#pragma omp atomic
 s=s+tid;

这样一次只有一个线程可以读取和更新变量s，并且竞争条件不再存在。

在更复杂的程序中，您应该仅在必要时使用原子操作或关键区域，因为您在这些区域中没有并行性并且会损害性能。

编辑：正如用户高性能标记所建议的那样，我必须注意上面的程序由于原子操作而效率很低。进行这种计算的正确方法（在循环的所有迭代中添加相同的变量）是实现减少。通过使用reduction子句，OpenMP使其变得简单：

#pragma omp reduction(operator : variables)

尝试此版本的程序，使用还原：

#include<stdio.h>
#include<omp.h>
int main()
{
     int p=1,s=1,tid;
     #pragma omp parallel reduction(+:s) private(p,tid)
     {
          p=1;
          tid=omp_get_thread_num();
          p=p+tid;
          s=s+tid;
          printf("Thread %d P=%d S=%d\n",tid,p,s);
     }
     return 0;
}

以下链接以更详细的方式解释关键部分，原子操作和缩减：http://www.lindonslog.com/programming/openmp/openmp-tutorial-critical-atomic-and-reduction/

不同机器中不同的OpenMP输出

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