Question

我读过这篇文章：Parallel Programming in Fortran 95 using OpenMP 在第11页和第12页上读到的内容：

real(8) :: A(1000), B(1000) 
! $OMP PARALLEL DO
do i = 1, 1000 
   B(i) = 10 * i 
   A(i) = A(i) + B(i) 
enddo
! $OMP END PARALLEL DO

可能无效，因为在B之前无法确保矩阵! $OMP END (PARALLEL) DO的值。对我来说这是至关重要的。我有一些循环，有许多语句依赖于do循环中的先前语句，我认为这很自然。我得到B(j)在迭代i中无法确保i/=j但是在同一次迭代中我认为它是给定的。我纠正还是误解了？如果是这样的话，是否有命令确保至少在迭代中为下一个之前的每个语句更新变量值？

我尝试了一些似乎正常工作的简单循环，就好像它是串行代码一样，但我有一些其他代码似乎有点随机：使用/ O3而不是/ O0，代码相当很大，有点难读，所以我不会在这里发布...）

Answer 1

看起来很奇怪。如果您将看到使用OpenMP的大多数代码都不符合要求。你会在我的代码库中看到类似这样的东西，我相信这个说法是虚假的。不幸的是，没有直接引用相关的规范部分，很难找到想到的内容。

我甚至会说像public function ajaxSend(){ if( Request::ajax() ){ return Response::json(['success' => 1]); } }和atomic部分这样的功能会失去意义，如果它是作者所声称的那样。

如果您没有看到随机的代码，我们就无法说出任何内容，如果您不打算展示它，最好也不要提及它。

Answer 2

引用文章中的陈述是错误的。

查看文章“The OpenMP Memory Model”，它很好地解释了OpenMP内存模型。

允许每个线程在内存的共享部分上拥有自己的“临时视图”，并且“视图”和“内存”之间的两个方向上的流可能会被延迟（尽管可以通过{强制更新） {1}}来电等）。但在同一视图中没有限制。并且由于每个迭代都保证只由一个线程执行，因此您可以在单次迭代中获得正常行为。因此，保证给定的示例按预期工作。

并行变量是否确保循环更新？

2 个答案: