Question

我有以下代码：

for (int i = 0; i < veryLargeArraySize; i++){
   int value = A[i];
   if (B[value] < MAX_VALUE) {
     B[value]++;
   }
 }

我想在这里使用OpenMP工作共享构造，但我的问题是B数组上的同步 - 所有并行线程都可以访问数组B的任何元素，这是非常大的（因为我需要使用锁很困难）太多了）

#pragma omp critical 是一个严重的开销。由于if。

，因此无法使用原子

有人对我如何做到这一点有很好的建议吗？

Answer 1

这是我发现并完成的事情。

我在一些论坛上读到并行直方图计算通常是一个坏主意，因为它可能比顺序计算更慢，效率更低。

但是，我需要这样做（作业），所以我做的是以下内容：

并行处理A数组（图像）以确定实际值范围（直方图 - B数组） - 找到A [i]的MIN和MAX

int min_value, max_value;
#pragma omp for reduction(min:min_value), reduction(max:max_value)
for (i = 0; i < veryLargeArraySize; i++){
     const unsigned int value = A[i];
     if(max_value < value) max_value = value;
     if(min_value > value) min_value = value;
}

int size_of_histo = max_value - min_value + 1;`

这样，我们可以（可能）将实际直方图大小从例如1M元素（在数组B中分配）减少到50K元素（在sharedHisto中分配）

分配共享数组，例如：

int num_threads = omp_get_num_threads();
int* sharedHisto = (int*) calloc(num_threads * size_of_histo, sizeof(int));

每个线程都分配了sharedHisto的一部分，并且可以在没有同步的情况下更新它

int my_id = omp_get_thread_num();
#pragma omp parallel for default(shared) private(i)
for(i = 0; i < veryLargeArraySize; i++){
    int value = A[i];
    // my_id * size_of_histo positions to the begining of this thread's
    // part of sharedHisto .
    // i - min_value positions to the actual histo value
    sharedHisto[my_id * size_of_histo + i - min_value]++;
}

现在，执行缩减（如此处所述：Reducing on array in OpenMp）

#pragma omp parallel
{
   // Every thread is in charge for part of the reduced histogram
   // shared_histo with the size: size_of_histo
   int my_id = omp_get_thread_num();
   int num_threads = omp_get_num_threads();
   int chunk = (size_of_histo + num_threads - 1) / num_threads;
   int start = my_id * chunk;
   int end = (start + chunk > histo_dim) ? histo_dim : start + chunk;

   #pragma omp for default(shared) private(i, j)
   for(i = start; i < end; i++){
       for(j = 0; j < num_threads; j++){
           int value = B[i + minHistoValue] + sharedHisto[j * size_of_histo + i];

           if(value > MAX_VALUE) B[i + min_value] = MAX_VALUE;
           else B[i + min_value] = value;
       }
    }
 }

OpenMP - 如何有效地同步字段更新

1 个答案: