C++ OpenMP for循环全局变量问题

Question

我是 OpenMP 的新手，从我读到的有关 OpenMP 2.0(Microsoft Visual Studio 2010 的标准配置)的内容来看，在并行编程中使用全局变量被认为是麻烦且容易出错的。我也一直有这种感觉，因为我发现很少关于如何有效地处理全局变量和静态全局变量，或者根本没有发现。

我有这段代码在运行，但由于在并行 block 中创建的局部变量，我没有得到我正在寻找的答案。我得到 8 个不同的打印输出(因为我的 PC 上有多少个线程)而不是 1 个答案。我知道这是因为在并行 block 中创建了局部变量“list”，但如果我移动“list”变量并将其设为全局变量，则此代码将不会运行。实际上代码确实运行了，但它从来没有给我回复。这是我想修改为使用全局“列表”变量的示例代码:

#pragma omp parallel
{
    vector<int> list;
#pragma  omp for
    for(int i = 0; i < 50000; i++) 
    {
        list.push_back(i);
    }
    cout << list.size() << endl;
}

输出:

6250
6250
6250
6250
6250
6250
6250
6250

他们加起来是 50000，但我没有得到 50000 的答案，而是将其分开。

解决方法:

    vector<int> list;
    #pragma omp parallel
{
    #pragma  omp for
    for(int i = 0; i < 50000; i++) 
    {
        cout << i << endl;
    #pragma omp critical
        {
            list.push_back(i);
        }
    }
}
cout << list.size() << endl;

Answer 1

根据MSDN Documentation平行从句

Defines a parallel region, which is code that will be executed by multiple threads in parallel.

并且由于列表变量是在本节中声明的，所以每个线程都有自己的列表。

另一方面，for pragma

Causes the work done in a for loop inside a parallel region to be divided among threads.

所以 50000 次迭代将在线程之间拆分，但每个线程都有自己的列表。我认为你正在尝试做的事情可以通过以下方式实现:

1. 将列表定义放在“并行”部分之外。
2. 用 critical section 保护 list.push_back 语句.

试试这个:

vector<int> list;
#pragma omp parallel
{
#pragma  omp for
    for(int i = 0; i < 50000; i++) 
    {
#pragma omp critical
        {
            list.push_back(i);
        }
    }
}
cout << list.size() << endl;

在这种情况下，我认为您不应该从 OpenMP 获得任何加速，因为将存在对关键部分的争用。一个更快的解决方案(如果你不关心元素的顺序)是让每个线程都有自己的列表，并在循环完成后合并这些列表。在这种情况下，使用 std::list 而不是 std::vector 的实现看起来会更干净(因为您不必复制数组)。

有些应用受内存限制而不是计算限制。底线:检查您是否真的从 OpenMP 获得了加速。