Question

在我之前的问题中 Shared vectors in OpenMP 据说，只要有人可以让不同的线程在共享向量上进行读写不同的线程访问向量的不同元素。如果不同的线程必须读取向量的所有（有时是相同的）元素，如下例所示，该怎么办？

#include <vector> 

int main(){

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

//write 25 values in vector numbers
for (int i =0; i<25; i++){
    numbers.push_back(cos(i));  
} 

#pragma omp parallel for default(none) \
shared(numbers, results) \
private(x)
    for (int j = 0;  j < 10;  j++){
        for(int k = 0; k < 25; k++){
            x += 2 * numbers[j] * numbers[k] + 5 * numbers[j * k / 25];
        }
        results[j]  =  x;     
    }

    return 0;

}

这种并行化是否会很慢，因为一次只有一个线程可以读取向量的任何元素，或者不是这种情况？我可以使用firstprivate(numbers)条款解决问题吗？

创建一个向量数组是否有意义，以便每个线程都有自己的向量？

例如：

vector<double> numbersx[**-number of threads-**];

Answer 1

从多个线程读取相同向量的元素不是问题。您的代码中没有同步，因此可以同时访问它们。

使用您正在使用的向量大小，您也不会遇到任何缓存问题，但是对于较大的向量，由于缓存访问模式，您可能会遇到一些缓慢的问题。在这种情况下，数字数据的单独副本将提高性能。

Answer 2

更好的方法：

#include <vector> 

int main(){

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

//write 25 values in vector numbers
for (int i =0; i<25; i++){
    numbers.push_back(cos(i));  
} 

#pragma omp parallel for
    for (int j = 0;  j < 10;  j++){
        double x = 0; // make x local var
        for(int k = 0; k < 25; k++){
            x += 2 * numbers[j] * numbers[k] + 5 * numbers[j * k / 25];
        }
        results[j]  =  x; // no race here     
    }

    return 0;

}

由于没有太多的工作要分享

，它会很慢

OpenMP 2中的共享向量

2 个答案: