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关于 OpenMp,我基本上有三个问题。
Q1。OpenMp 是否提供共享变量的互斥?考虑以下具有三个嵌套循环的简单矩阵乘法代码,使用 C++ 中的 OpenMp 进行并行化。这里A、B、C是动态空间分配的double**类型的变量。线程计数被适本地分配了一个值。
#pragma omp parallel
{
int tid = omp_get_thread_num();
int fraction = (n/threadCount);
int start = tid * fraction;
int end = (tid+1) * fraction;
for (int start = 0; i < end; i++)
{
for (int j = 0; j < N; j++)
{
C[i][j] = 0;
for (int k = 0; k < N; k++)
C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
}
}
}
这里的问题是,从 A 和 B 读取和向 C 写入的互斥是不必要的。但是如果因为A、B、C上的mutex而产生了额外的开销,那么解除A、B、C的mutex是有利的。如何实现?
Q2。考虑在上述代码中引入两个私有(private)变量tempA和tempB,如下所示。
double **tempA, **tempB;
#pragma omp parallel private(tempA, tempB)
{
int tid = omp_get_thread_num();
int fraction = (n/threadCount);
int start = tid * fraction;
int end = (tid+1) * fraction;
tempA = A;
tempB = B;
for (int start = 0; i < end; i++)
{
for (int j = 0; j < N; j++)
{
C[i][j] = 0;
for (int k = 0; k < N; k++)
C[i][j] += tempA[i][k] * tempB[k][j];
}
}
}
这个策略会在计算中解除 A 和 B 的互斥量吗?我的意思是,尽管所有线程都访问相同的位置(由 A 和 tempA,以及 B 和 tempB 引用),但它们通过不同的局部变量引用它们。
Q3。另外,我想知道在并行代码段内声明变量 tempA 和 tempB 与在外部声明它们的区别。当然,这样我们就不需要指令中的 private 子句了。还有其他显着差异吗。
最佳答案
默认情况下不提供同步机制。但是 OpenMP 提供了明确使用此类机制的可能性。使用 #pragma omp atomic
、#pragma omp atomic read
、#pragma omp atomic write
用于此类目的。使用临界区的另一个选项:#pragma omp critical
- 更通用和更强大的选项,但并非总是必需的。
通过不同的变量访问相同的内存位置不会改变并发访问的任何内容。您应该使用原子来提供保证。
如果在 pragma omp parallel
中声明变量 - 它们对于线程来说是私有(private)的。参见 this和 this帖子以获取更多信息。
此外,如果您使用的是 C++11,则可以使用 std::atomic
变量。
关于c++ - 并发读/写 OpenMp 中的共享变量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44691157/
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