交換

Question

私はここでの問題は、私のコードは、のA+=B部分に多くの計算を行っているということである。この

#pragma omp parallel shared(vector1) private(i,j) 
{ 
#pragma omp for schedule(dynamic) 
    for (i = 0; i < vector1.size(); ++i){ 

     //some code here 

     for (j = 0; j < vector1.size(); ++j){ 

      //some other code goes here 
     #pragma omp critical 
     A+=B; 
     } 
    C +=A; 
    } 
} 

のように動作し、ネストされたループ上のOpenMPを使用していますコード。したがって、それを重要なものにすることによって、私はスピードアップを達成していません。 （実際には、プログラムの実行に時間がかかり、それが順番に書かれているので、オーバーヘッドがあるようです。

私はこれはしかし、実行時間をスピードアップし、それは私がAの同じ結果を得ていないおりますのでcritical句のような競合状態の世話をしていないようだ

#pragma omp reduction private(B) reduction(+:A) 
    A+=B 

を使用してみました

これに代わる方法はありますか？

Answer 1

Vector3クラスをスレッドセーフにするか、std::atomic<Vector3>で使用するために操作を書き直したい場合を除き、どちらもパフォーマンスの問題を抱えています（ただし、クリティカルセクションを使用するほど深刻ではありません）これはあなたの「いくつかのコード」のコメントの中に読み取るためAにアクセスしないことを前提としていることを

#pragma omp parallel // no need to declare variables declared outside/inside as shared/private 
{ 

    Vector3 A{}, LocalC{}; // both thread-private 

    #pragma omp for schedule(dynamic) 
    for (i = 0; i < vector1.size(); ++i){ 

     //some code here 

     for (j = 0; j < vector1.size(); ++j){ 

      //some other code goes here 

      A += B; // does not need a barrier 
     } 
     LocalC += A; // does not need a barrier 
    } 

    #pragma omp critical 
    C += LocalC; 
} 

NBができますが、あなたは今までreductionを使用して考えていない、とにかく必要がある場合：、あなたが実際にbehaviour of OpenMP reductionを模倣することができます句。