具有特定线程的 OpenMP for 循环

Question

我是并行编程的新手。 我正在尝试使点云处理过程并行。 我在下面分享我的程序结构。 首先，我将点云分成部分云。 我的目标是每个线程都必须分别调用 fillFrustumCloud() function。

int num_threads = 12;

std::vector<CloudColored::Ptr> vector_colored_projected_clouds(num_threads);
std::vector<Cloud::Ptr> vector_projected_clouds(num_threads);

omp_set_num_threads(num_threads);

// private( ) shared()
#pragma omp parallel  shared(vector_colored_projected_clouds,vector_projected_clouds)
{
    
    for(int i=0; i<num_threads; i++)
    {

        #pragma omp critical
        {
            std::cout << "Thread id: " << omp_get_thread_num() << " loop id: " << i <<  std::endl;
        }

        const unsigned int  start_index = cloud_in->size()/num_threads*i;
        const unsigned int  end_index = cloud_in->size()/num_threads*(i+1);

        Cloud::Ptr partial_cloud(new Cloud);

        if(i==num_threads-1)
        {
            partial_cloud->points.assign(cloud_in->points.begin()+start_index, cloud_in->points.end());
        }else{
            partial_cloud->points.assign(cloud_in->points.begin()+start_index, cloud_in->points.begin()+end_index);
        }

            LidcamHelpers::fillFrustumCloud(partial_cloud, mat_point_transformer, img_size, vector_colored_projected_clouds,
                                            vector_projected_clouds, i, interested_detections, id, reshaped_img);
    }
}

但 output 是：

Thread id: 0 loop id: 0
Thread id: 1 loop id: 0
Thread id: 2 loop id: 0
Thread id: 3 loop id: 0
Thread id: 0 loop id: 1
Thread id: 1 loop id: 1
Thread id: 2 loop id: 1
Thread id: 3 loop id: 1
Thread id: 0 loop id: 2
Thread id: 3 loop id: 2
Thread id: 2 loop id: 2
Thread id: 1 loop id: 2
Thread id: 3 loop id: 3
Thread id: 1 loop id: 3
Thread id: 2 loop id: 3
Thread id: 0 loop id: 3

根据我的目标，它应该是这样的：

Thread id: 0 loop id: 0
Thread id: 1 loop id: 1
Thread id: 2 loop id: 2

请注意：我通过引用将 vector_colored_projected_clouds 和 vector_projected_clouds 传递到 function 以存储结果。 我想它们应该是共享变量。

Answer 1

这个#pragma omp parallel构造函数将创建一个并行区域，其中包含您设置的尽可能多的线程。 因此，当您这样做时：

#pragma omp parallel
{
    for(int i=0; i<num_threads; i++)
    {
       ... 
    }
}

并行区域中的每个线程都将执行循环的所有迭代。 这就是为什么你有 16 行输出（即4 个线程 x 4 个循环迭代）。

如果要在线程之间分配循环的迭代，则应使用#pragma omp for代替。 因此，在您的代码中，您可以执行以下操作：

#pragma omp parallel
{
    #pragma omp for
    for(int i=0; i<num_threads; i++)
    {
       ... 
    }
}

或者

#pragma omp parallel for
for(int i=0; i<num_threads; i++)
{
   ... 
}

由于您只想在线程之间分配循环的迭代，因此可以使用后者（即#pragma omp parallel for ）。

看起来好像您正在使用

#pragma omp critical
{
    std::cout << "Thread id: " << omp_get_thread_num() << " loop id: " << i <<  std::endl;
}

用于调试目的。 但是请记住，即使使用critical区域，线程 output 的顺序也是不确定的。 如果您希望线程确定性地使用 output，请使用#pragma omp ordered而不是critical。 ordered构造函数将强制它包裹的代码块将按照与顺序执行代码相同的顺序执行。