OpenMP中的共享向量

Question

我試圖平行我正在使用的程序並得到以下問題。 如果多個線程需要在同一個向量上讀取/寫入但向量的不同元素，我會失去性能嗎？ 我感覺這就是我的程序在平行化時幾乎沒有得到更快的原因。 請使用以下代碼：

#include <vector> 

int main(){

    vector<double> numbers;
    vector<double> results(10);
    double x;

    //write 10 values in vector numbers
    for (int i =0; i<10; i++){
        numbers.push_back(cos(i));  
    } 

#pragma omp parallel for \
    private(x) \
    shared(numbers, results)
        for(int j = 0;  j < 10;  j++){

            x  =  2 * numbers[j]  +  5;  
#pragma omp critical  // do I need this ?
            {
                results[j]  =  x;     
            }
        }

    return 0;

}

顯然，實際的程序執行的操作要昂貴得多，但這個例子只能解釋我的問題。 那么for循環可以快速完全並行完成，還是不同的線程必須等待彼此，因為一次只有一個線程可以訪問矢量號，盡管它們都是讀取矢量的不同元素？

與寫操作相同的問題：我是否需要關鍵編譯指示或者沒有問題，因為每個線程寫入向量結果的不同元素？ 我很滿意我能得到的每一個幫助，也很高興知道是否有更好的方法來做到這一點（可能根本不使用矢量，但簡單的數組和指針等？）我也讀過矢量不是在某些情況下線程安全，建議使用指針： OpenMP和STL向量

非常感謝你的幫助！

Answer 1

我想大多數線程中的向量問題都是如果它必須調整大小，然后它將向量的全部內容復制到內存中的新位置（一個更大的已分配塊），如果你並行訪問它然后你只是試圖讀取一個已被刪除的對象。

如果你沒有調整數組的大小，那么我從來沒有遇到過對向量的並發讀寫的任何麻煩（顯然，只要我沒有寫兩次相同的元素）

至於缺乏性能提升，openmp臨界區將使程序速度降低到可能與僅使用1個線程相同（取決於在關鍵部分之外實際完成的程度）

您可以刪除關鍵部分聲明（考慮上述條件）。

Answer 2

你沒有得到加速，正是因為關鍵的sectino，這是多余的，因為相同的元素永遠不會同時被修改。 刪除關鍵部分，它會工作得很好。

您也可以使用調度策略，因為如果內存訪問不是線性的（在您給出的示例中），則線程可能會爭用緩存（在同一緩存行中編寫元素）。 OTOH如果在你的情況下給出元素的數量並且循環中沒有分支（因此它們將以大約相同的速度執行）， static ，默認的IIRC，應該最好地工作。

（順便說一句，你可以在循環中聲明x以避免private(x) ，並且shared指令暗示IIRC（我從未使用它）。）