Question

我正在尝试使用OMP线程并行化程序。

我正在做的事情如下，它工作得很好：

 #pragma omp parallel num_threads(threadnum) \
default(none) shared(scoreBoard, nDiag, qlength, dlength) private(nEle, i, si, sj, ai, aj, max)
        {
            for (i = 1; i < nDiag; ++i)
            {
                if (i <= qlength && i <= dlength) nEle = i;
                else if(i <= findmax(qlength, dlength)) nEle = findmin(qlength, dlength);
                else nEle = 2*findmin(qlength, dlength) - i + abs(qlength - dlength);
                calcfirstele(%si, %sj);

                #pragma omp for
                for (j = 1; j <= nEle; ++j)
                {
                    ai = si - j + 1;
                    aj = sj + j - 1

                    max = searchmax(ai,aj);
                    scoreBoard[ai][aj] = max;
                }
            }
        }

但是不等于：

        for (i = 1; i < nDiag; ++i)
        {
            if (i <= qlength && i <= dlength) nEle = i;
            else if(i <= findmax(qlength, dlength)) nEle = findmin(qlength, dlength);
            else nEle = 2*findmin(qlength, dlength) - i + abs(qlength - dlength);
            calcfirstele(%si, %sj);
             #pragma omp parallel num_threads(threadnum) \
            default(none) shared(scoreBoard) private(nEle, i, si, sj, ai, aj, max)
            #pragma omp for
            for (j = 1; j <= nEle; ++j)
            {
                ai = si - j + 1;
                aj = sj + j - 1

                max = searchmax(ai,aj);
                scoreBoard[ai][aj] = max;
            }
        }

为什么当我使用第二个程序时，我的程序比串行程序花更多的时间，而在第一种情况下，它比串行程序快得多？无法理解它们之间的区别

Answer 1

您的第二个代码错误，并且行为未定义。这样做的原因是，通过声明nEle，si和sj private，您可以创建这些变量的某些本地（每线程）版本，而无需赋予它们任何值。因此，nEle（即您的for循环的上限）可以具有任何值，可能会大大增加计算时间。

为了修复您的代码，您给出的代码段应如下所示（有一些简化，没有经过明显测试）：

for (int i = 1; i < nDiag; ++i) {
    if (i <= qlength && i <= dlength)
        nEle = i;
    else if(i <= findmax(qlength, dlength))
        nEle = findmin(qlength, dlength);
    else
        nEle = 2*findmin(qlength, dlength) - i + abs(qlength - dlength);
    calcfirstele(%si, %sj); // not sure what this suppose to mean...

    #pragma omp parallel for num_threads(threadnum) private(ai, aj, max)
    for (int j = 1; j <= nEle; ++j) {
        ai = si - j + 1;
        aj = sj + j - 1

        max = searchmax(ai,aj);
        scoreBoard[ai][aj] = max;
    }
}

使用omp线程的2种并行方式之间的实际差异

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