使用 OpenMP 并行化嵌套循环

Question

我尝试使用 OpenMP 并行化嵌套循环，但我不确定这是否是正确的方法。 这是具有嵌套循环的代码部分。 这只是一个通用代码。 我给 noofrecords 为 50k，即使在并行化之后也需要很多时间。 有人可以提出更好的想法来并行化代码。 我只是在下面的代码中并行化外循环。

int ctd=0;
#pragma omp parallel for default(none), private(j,k,l), shared(A,B,C,D,ctd)
for(int j=0; j <noofrecords; j++)
{
    for( int k=0; k<noofrecords; k++)
    {
        for( int l=0; l<noofrecords; l++)
        {
            if(condition)
            {
D[ctd].a1=A[i].a1;
ctd++;
              }}}}

Answer 1

您可以使用 collapse 子句，在您的情况下，您有 3 个连续的 for 循环，因此类似于：#pragma omp parallel for default(none), private(j,k,l), shared(A,B,C, D,ctd)崩溃(3)

如果 for 循环是连续的并且代码在最内层循环中（在您发布的代码中就是这种情况），它将起作用。 noofrecords 比您的最大线程数大得多，加速不会令人印象深刻。 如果即使并行也很慢，则可能意味着瓶颈不是您的处理能力（更可能是内存已经在 100% 下工作）。

另外，我不太确定你真的想要那个 private(j,k,l)...

Answer 2

1. 创建一个D.a1类型的a1临时数组，其元素数等于ctd预期最大值。
2. 为每个线程创建一个a1的临时数组a2 。
3. 并行填充a2 ，用ctd2统计a2的大小
4. 从a2按顺序填充数组a1并将ctd2添加到ctd
5. 从 a1 并行写入 D.a1

像这样的东西

int ctd=0;
double *a1 = malloc(sizeof *a1 * N);                       //Step 1
#pragma omp parallel
{
  int ctd2 = 0;
  double *a2 = malloc(sizeof *a2 * N);                     //step 2

  #pragma omp for nowait
  for(int j=0; j<noofrecords; j++)
  for(int k=0; k<noofrecords; k++)
  for(int l=0; l<noofrecords; l++)
    if(condition) a2[ctd2++] = A[i].a1;                    //step 3

  #pragma omp for schedule(static) ordered
  for(int i=0; i<omp_get_num_threads(); i++)
    #pragma omp ordered
    memcpy(&a1[ctd], a2, sizeof *a1 * ctd2), ctd += ctd2;  //step 4

  #pragma omp for
  for(int j=0; j<ctd; j++) D[j].a1 = a1[j];                // step 5
  free(a2);
}
free(a1);

N应该是您期望 ctd 具有的最大大小。 这种方法的一个内存效率低下是a2也分配了大小N ，这可能太大了。 像 C++ 中的std::vector或 glib 中的GArray这样的动态向量会更有效地使用内存。