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我正在尝试在 C++ 中与 OpenMP 并行处理链表数据。我对 OpenMP 很陌生,对 C++ 很生疏。我想做的是让几个线程打散链表,并输出特定范围内的节点数据。我不关心输出发生的顺序。如果我能让它正常工作,我想用对节点数据的一些实际处理来替换简单的输出。
我在互联网上找到了一些东西(包括这个网站上的一些问题),根据我的发现,我拼凑了一个这样的代码:
#include <iostream>
#include <omp.h>
// various and sundry other stuff ...
struct Node {
int data;
Node* next;
};
int main() {
struct Node *newHead;
struct Node *head = new Node;
struct Node *currNode;
int n;
int tid;
//create a bunch of Nodes in linked list with "data" ...
// traverse the linked list:
// examine data
#pragma omp parallel private(tid)
{
currNode = head;
tid=omp_get_thread_num();
#pragma omp single
{
while (currNode) {
#pragma omp task firstprivate(currNode)
{
cout << "Node data: " << currNode->data << " " << tid << "\n";
} // end of pragma omp task
currNode = currNode->next;
} // end of while
} //end of pragma omp single
} // end of pragma omp parallel
// clean up etc. ...
} // end of main
所以我跑:
>: export OMP_NUM_THREADS=6
>: g++ -fopenmp ll_code.cpp
>: ./a.out
输出是:
Node data: 5 0
Node data: 10 0
Node data: 20 0
Node data: 30 0
Node data: 35 0
Node data: 40 0
Node data: 45 0
Node data: 50 0
Node data: 55 0
Node data: 60 0
Node data: 65 0
Node data: 70 0
Node data: 75 0
因此,tid 始终为 0。这意味着,除非我真的误解了什么,否则只有一个线程对链表执行任何操作,因此根本不会并行遍历链表。
当我去掉 single
时,代码因段错误而失败。我尝试将一些变量移入和移出 OpenMP 指令范围,但没有任何变化。更改线程数无效。如何让它发挥作用?
第二个问题:有些网站说 firstprivate(currNode)
是必需的,而其他网站说 currNode
默认是 firstprivate
。谁是对的?
最佳答案
您当然可以使用多个线程遍历链表,但实际上它会比仅使用单个线程慢。
原因是,要知道节点 N != 0
的地址,您必须知道节点 N-1
的地址。
假设现在您有 N
个线程,每个线程负责“从 i
位置开始”。上面的段落暗示线程 i
将取决于线程 i-1
的结果,而线程 i-1
又将取决于线程 i-2< 的结果
,等等。
无论如何,您最终得到的是串行遍历。但是现在,您还必须同步线程,而不仅仅是一个简单的 for
,这使得事情本质上变慢了。
但是,如果您正在尝试执行一些可以从并行运行中获益的繁重处理,那么是的,您将采用正确的方法。您可以更改获取线程 ID 的方式:
#include <iostream>
#include <omp.h>
struct Node {
int data;
Node* next;
};
int main() {
struct Node *head = new Node;
struct Node *currNode = head;
head->data = 0;
for (int i=1;i<10;++i) {
currNode->next = new Node;
currNode = currNode->next;
currNode->data = i;
}
// traverse the linked list:
// examine data
#pragma omp parallel
{
currNode = head;
#pragma omp single
{
while (currNode) {
#pragma omp task firstprivate(currNode)
{
#pragma omp critical (cout)
std::cout << "Node data: " << currNode->data << " " << omp_get_thread_num() << "\n";
}
currNode = currNode->next;
}
}
}
}
可能的输出:
Node data: 0 4
Node data: 6 4
Node data: 7 4
Node data: 8 4
Node data: 9 4
Node data: 1 3
Node data: 2 5
Node data: 3 2
Node data: 4 1
Node data: 5 0
最后,对于更惯用的方法,请考虑使用 std::forward_list :
#include <forward_list>
#include <iostream>
#include <omp.h>
int main() {
std::forward_list<int> list;
for (int i=0;i<10;++i) list.push_front(i);
#pragma omp parallel
#pragma omp single
for(auto data : list) {
#pragma omp task firstprivate(data)
#pragma omp critical (cout)
std::cout << "Node data: " << data << " " << omp_get_thread_num() << "\n";
}
}
关于c++ - 尝试与 OpenMP 并行处理链表数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49801820/
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