Question

我使用此版本的Pi计算线程安全功能

rand_r

但是，与使用

的顺序程序相比，并行运行此程序时，它似乎更慢（并且答案是错误的）

rand()

这不是线程安全的。看来这种使用方式也不是线程安全的。但是我不明白为什么，因为我已经阅读了很多关于线程安全的PRNG的问题并且了解到rand_r应该足够安全。

#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
#include "omp.h"
#include <stdlib.h>

using namespace std;

unsigned seed;

int main()
{
double start = time(0);

int i, n, N;
double x, y;



N = 1<<30;
n = 0;

double pi;



#pragma omp threadprivate(seed)
#pragma omp parallel private(x, y) reduction(+:n) 
{

for (i = 0; i < N; i++) {
seed = 25234 + 17 * omp_get_thread_num();
    x = rand_r(&seed) / (double) RAND_MAX;
    y = rand_r(&seed) / (double) RAND_MAX;

    if (x*x + y*y <= 1)
        n++;
}
}

pi = 4. * n / (double) (N);

cout << pi << endl;

double stop = time(0);

cout << (stop - start) << endl;

return 0;
}

P.S。顺便说一下，

中的神奇数字是什么

seed = 25234 + 17 * omp_get_thread_num();

？我从一些答案中偷走了他们。

编辑：吉尔斯的评论帮助了我。决议是： 1.切换for循环和种子初始化的行。 2.为

添加#pragma omp

修改后的代码读取

#pragma omp parallel private(x, y, seed)
{
seed = 25234 + 17 * omp_get_thread_num();

#pragma omp for reduction(+:n)
for (int i = 0; i < N; i++) {

    x = (double) rand_r(&seed) / (double) RAND_MAX;
    y = (double) rand_r(&seed) / (double) RAND_MAX;

    if (x*x + y*y <= 1)
       n++;
}

}

问题已解决。

Answer 1

显然rand_r（）中有更多的指令与rand（）相比。以下是从一个实现复制的。因此，rand_r（）比rand（）花费更多时间来完成一轮是合理的。

int
rand_r(unsigned int *ctx)
{
    u_long val = (u_long) *ctx;
    int r = do_rand(&val);

    *ctx = (unsigned int) val;
    return (r);
}


static u_long next = 1;

int
rand()
{
    return (do_rand(&next));
}

由于rand（）不是线程安全的，如果并行使用rand（），输出可能不正确。更糟糕的是，您仍然会得到一个结果，并且不知道它是否在小规模测试中是正确的。

线程安全并行RNG比连续rand慢（）

1 个答案: