Question

我正在努力平行我正在使用的程序并得到以下问题。如果多个线程需要在同一个向量上读取/写入但向量的不同元素，我会失去性能吗？我感觉这就是我的程序在平行化时几乎没有得到更快的原因。请使用以下代码：

#include <vector> 

int main(){

    vector<double> numbers;
    vector<double> results(10);
    double x;

    //write 10 values in vector numbers
    for (int i =0; i<10; i++){
        numbers.push_back(cos(i));  
    } 

#pragma omp parallel for \
    private(x) \
    shared(numbers, results)
        for(int j = 0;  j < 10;  j++){

            x  =  2 * numbers[j]  +  5;  
#pragma omp critical  // do I need this ?
            {
                results[j]  =  x;     
            }
        }

    return 0;

}

显然，实际程序执行的操作要昂贵得多，但这个例子应该如此只解释我的问题。因此，for循环可以快速完全并行完成，或者不同的线程是否必须等待彼此，因为一次只有一个线程可以访问矢量编号，尽管它们都是读取矢量的不同元素？

与写操作相同的问题：我是否需要关键编译指示或者没有问题，因为每个线程写入向量结果的不同元素？我很满意我能得到的每一个帮助，也很高兴知道是否有更好的方法来做到这一点（可能根本不使用向量，但简单的数组和指针等？）我也读过在某些情况下矢量不是线程安全的，建议使用指针：OpenMP and STL vector

非常感谢你的帮助！

Answer 1

我认为多线程中向量的大多数问题都是如果它必须调整大小，然后它将向量的整个内容复制到内存中的新位置（更大的已分配块），如果您正在访问它这个并行然后您只是尝试读取已删除的对象。

如果你没有调整数组的大小，那么我从来没有遇到过对向量的并发读写问题（显然，只要我没有写两次相同的元素）

至于缺乏性能提升，openmp临界区将使你的程序速度降低到可能只是使用1个线程（取决于在关键部分之外实际完成的程度）

您可以删除关键部分声明（考虑上述条件）。

Answer 2

由于关键的sectino是多余的，因此不会加速，因为相同的元素永远不会同时被修改。删除关键部分，它将正常工作。

您也可以使用调度策略，因为如果内存访问不是线性的（在您给出的示例中），则线程可能会争用缓存（在同一缓存行中写入元素）。 OTOH如果在你的情况下给出了元素的数量并且循环中没有分支（因此它们将以大约相同的速度执行），static（默认为IIRC）应该最好地工作。

（顺便说一句，你可以在循环中声明x以避免private(x)而隐含shared指令是IIRC（我从未使用过它）。）

OpenMP中的共享向量

2 个答案: