用户定义减少不同大小的矢量

时间:2015-04-14 17:16:52

标签: c++ vector openmp

我试图在问题this answerReducing on array in OpenMP之后定义我自己的复数< float>向量的缩减。

但是我的向量的大小在编译时没有修复,所以我不确定如何在declare reduction pragma中为向量定义初始值设定项。也就是说,我不能

initializer( omp_priv=TComplexVector(10,0) )

但是矢量需要初始化器。

如何在运行时传递我需要的向量大小的初始化子句?我到目前为止的内容如下:

typedef std::vector<complex<float>> TCmplxVec;

void ComplexAdd(TCmplxVec & x,TCmplxVec & y){
  for (int i=0;i<x.size();i++) 
  {
      x.real()+= y.real();
      //... same for imaginary part and other operations
  }

}

#pragma omp declare reduction(AddCmplx: TCmplxVec: \
ComplexAdd(&omp_out, &omp_in)) initializer( \
omp_priv={TCmplxVec(**here I want a variable length**,0} )

void DoSomeOperation ()
{
    //TCmplxVec vec is empty and anotherVec not

    //so each thread runs the inner loop serially
  #pragma omp parallel for reduction(AddCmplx: vec) 
  for ( n=0 ; n<10 ; ++n )
    {
      for (m=0; m<=someLength; ++m){
        vec[m] += anotherVec[m+someOffset dependend on n and else];
      }
    }
}

1 个答案:

答案 0 :(得分:7)

你现在必须挖掘一下才能在网上找到它,但是在OpenMP Standard的2.15部分中讨论了用户声明的缩减,你会发现&#34;特殊的标识符omp_orig也可以出现在initializer子句中,它将引用要减少的原始变量的存储。&#34;

因此,您可以使用initializer (omp_priv=TCmplxVec(omp_orig.size(),0))initalizer ( omp_priv(omp_orig) )初始化缩减中的向量。

所以下面的工作(注意你不需要编写自己的例程;你可以使用std :: transform和std :: plus来添加你的向量;你也可以使用std :: valarray而不是向量,取决于你如何使用它们,它们已经定义了operator +:

#include <complex>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <iostream>
#include <omp.h>

typedef std::vector< std::complex<float> > TCmplxVec;

#pragma omp declare reduction( + : TCmplxVec : \
        std::transform(omp_in.begin( ),  omp_in.end( ), \
                       omp_out.begin( ), omp_out.begin( ), \
                       std::plus< std::complex<float> >( )) ) \
                       initializer (omp_priv(omp_orig))

int main(int argc, char *argv[]) {

    int size;

    if (argc < 2)
        size = 10;
    else
        size = atoi(argv[1]);

    TCmplxVec result(size,0);

    #pragma omp parallel reduction( + : result )
    {
        int tid=omp_get_thread_num();

        for (int i=0; i<std::min(tid+1,size); i++) 
            result[i] += tid;
    }

    for (int i=0; i<size; i++) 
        std::cout << i << "\t" << result[i] << std::endl;

    return 0;
}

运行此功能

$ OMP_NUM_THREADS=1 ./reduction 8
0   (0,0)
1   (0,0)
2   (0,0)
3   (0,0)
4   (0,0)
5   (0,0)
6   (0,0)
7   (0,0)

$ OMP_NUM_THREADS=4 ./reduction 8
0   (6,0)
1   (6,0)
2   (5,0)
3   (3,0)
4   (0,0)
5   (0,0)
6   (0,0)
7   (0,0)

$ OMP_NUM_THREADS=8 ./reduction 8
0   (28,0)
1   (28,0)
2   (27,0)
3   (25,0)
4   (22,0)
5   (18,0)
6   (13,0)
7   (7,0)