外部ループをOpenMPで最適化し、還元を

Question

私は少し苦労します。

#pragma omp parallel reduction(+:det). 

私はそれを解決する方法と失敗した理由を誰かに教えてもらえますか？

// template<class T> using vector2D = std::vector<std::vector<T>>; 

float Det(vector2DF &a, int n) 
{ 
    vector2DF m(n - 1, vector1DF(n - 1, 0)); 

    if (n == 1) return a[0][0]; 
    if (n == 2) return a[0][0] * a[1][1] - a[1][0] * a[0][1]; 

    float det = 0; 
    for (int i = 0; i < n; i++) 
    { 
    int l = 0; 
#pragma omp parallel for private(l) 
    for (int j = 1; j < n; j++) 
    { 
     l = 0; 
     for (int k = 0; k < n; k++) 
     { 
     if (k == i) continue; 
     m[j - 1][l] = a[j][k]; 
     l++; 
     } 
    } 
    det += std::pow(-1.0, 1.0 + i + 1.0) * a[0][i] * Det(m, n - 1); 
    } 

    return det; 
} 

Answer 1

あなたが外側のループを並列化した場合、この行の競合状態があります：

m[j - 1][l] = a[j][k]; 

はまた、あなたは可能性が高いだけでなくparallel reductionのparallel for reductionをしたいです。

mは、内部ループで完全に上書きされるため、必要ではないにしても、それは共有されています。常にローカルにできるだけ変数を宣言し、これは誤って共有変数、例えばの問題を回避：

float Det(vector2DF &a, int n) 
{ 
    if (n == 1) return a[0][0]; 
    if (n == 2) return a[0][0] * a[1][1] - a[1][0] * a[0][1]; 

    float det = 0; 
    #pragma omp parallel reduction(+:det) 
    for (int i = 0; i < n; i++) 
    { 
    vector2DF m(n - 1, vector1DF(n - 1, 0)); 
    for (int j = 1; j < n; j++) 
    { 
     int l = 0; 
     for (int k = 0; k < n; k++) 
     { 
     if (k == i) continue; 
     m[j - 1][l] = a[j][k]; 
     l++; 
     } 
    } 
    det += std::pow(-1.0, 1.0 + i + 1.0) * a[0][i] * Det(m, n - 1); 
    } 
    return det; 
} 

今では正しいのですが、mを割り当てることは高価なことができるので、パフォーマンスはそれぞれ、すべてでそれをやっていないから利益を得ることができます繰り返し。これは、次のようなparallelやforディレクティブを分割することによって行うことができます。

float Det(vector2DF &a, int n) 
{ 
    if (n == 1) return a[0][0]; 
    if (n == 2) return a[0][0] * a[1][1] - a[1][0] * a[0][1]; 

    float det = 0; 
    #pragma omp parallel reduction(+:det) 
    { 
    vector2DF m(n - 1, vector1DF(n - 1, 0)); 
    #pragma omp parallel for 
    for (int i = 0; i < n; i++) 
    { 
     for (int j = 1; j < n; j++) 
     { 
     int l = 0; 
     for (int k = 0; k < n; k++) 
     { 
      if (k == i) continue; 
      m[j - 1][l] = a[j][k]; 
      l++; 
     } 
     } 
     det += std::pow(-1.0, 1.0 + i + 1.0) * a[0][i] * Det(m, n - 1); 
    } 
    } 
    return det; 
} 

今、あなたはまた、単にfirstprivateとしてmを宣言することができますが、それはコピーコンストラクタは完全に独立したディープコピーを作成することを前提とし、したがって、コードになるだろう推理するのが難しい

期待される出力、実際の出力、およびminimal complete and verifiable exampleを常に含めるようにしてください。