并行减少CPU上的数组

时间:2012-02-22 17:31:09

标签: c++ c openmp parallel-processing tbb

有没有办法在C / C ++中并行减少CPU上的数组?我最近了解到使用openmp是不可能的。还有其他选择吗?

1 个答案:

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已添加:请注意,您可以按照here所述的方式使用OpenMP实施“自定义”缩减。


对于C ++:Intel's TBB中的parallel_reduce(SO标记:),可以减少复杂类型,如数组和结构。虽然与OpenMP的减少条款相比,所需代码的数量可能会大得多。

作为一个例子,让我们并行化矩阵到矢量乘法的简单实现:y=Cx。串行代码由两个循环组成:

double x[N], y[M], C[N][M];
// assume x and C are initialized, and y consists of zeros
for(int i=0; i<N; ++i)
  for(int j=0; j<M; ++j) 
    y[j] += C[i][j]*x[i];

通常,为了并行化,循环被交换以使外循环迭代独立并且并行处理它们:

#pragma omp parallel for
for(int j=0; j<M; ++j) 
  for(int i=0; i<N; ++i)
    y[j] += C[i][j]*x[i];

然而,这并不总是好主意。如果M很小并且N很大,则交换循环将不会提供足够的并行性(例如,考虑计算M维空间中N个点的加权centroid,其中C是数组点和x是权重数组。因此,减少数组(即一个点)会有所帮助。以下是如何使用TBB(抱歉,代码未经过测试,错误可能):

struct reduce_body {
  double y_[M]; // accumulating vector
  double (& C_)[N][M]; // reference to a matrix
  double (& x_)[N];    // reference to a vector

  reduce_body( double (&C)[N][M], double (&x)[N] )  : C_(C), x_(x) {
    for (int j=0; j<M; ++j) y_[j] = 0.0; // prepare for accumulation
  }
  // splitting constructor required by TBB
  reduce_body( reduce_body& rb, tbb::split ) : C_(rb.C_), x_(rb.x_) { 
    for (int j=0; j<M; ++j) y_[j] = 0.0;
  }
  // the main computation method
  void operator()(const tbb::blocked_range<int>& r) {
    // closely resembles the original serial loop
    for (int i=r.begin(); i<r.end(); ++i) // iterates over a subrange in [0,N)
      for (int j=0; j<M; ++j)
        y_[j] += C_[i][j]*x_[i];
  }
  // the method to reduce computations accumulated in two bodies
  void join( reduce_body& rb ) {
    for (int j=0; j<M; ++j) y_[j] += rb.y_[j];
  }
};
double x[N], y[M], C[N][M];
...
reduce_body body(C, x);
tbb::parallel_reduce(tbb::blocked_range<int>(0,N), body);
for (int j=0; j<M; ++j)
  y[j] = body.y_[j]; // copy to the destination array

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