如何将openMP的外循环与串行内循环并行化以添加数组

How to parallellize an outer loop with openMP with serial inner loop for array addition

本文关键字：循环 并行化 数组 添加 openMP      更新时间：2023-10-16

以下C++函数片段最初是作为串行代码编写的。为了用计数器"jC"并行化外循环，我只添加了一行"#pragma omp parallel for private（jC）"。尽管这种天真的方法已经帮助了我很多次，但我怀疑它是否足以并行化jC循环，因为相对于原始代码，执行时间似乎没有变化。有人提出一些建议来确保以下代码有效地转换为（正确的）并行代码吗？

提前感谢，如果我的问题提出得不好，我很抱歉（这是我在这个论坛上的第一篇帖子）。

代码片段是：

#include "omp.h"
void  addRHS_csource_to_pcellroutine_par(
             double *srcCoeff, double *srcVal, int nPc,
             double *adata, double *bdata, int elsize
             )
{   int elamax = elsize*elsize;
    int jC;
    #pragma omp parallel for private(jC)
    for (int jC=0; jC<nPc; jC++) {
         for (int el=0; el<elamax; el++) {
              adata[el + jC*elamax]    = adata[el + jC*elamax] - srcCoeff[el + jC*elamax];
         }
         for (int el=0; el<elsize; el++) {
              bdata[el + jC*elsize]    = bdata[el + jC*elsize] + srcVal[el + jC*elsize];
         }
    }
}

附加说明：一种（可能不是最优雅的？）解决方法是将代码更改为

void  addRHS_csource_to_pcellroutine_parFunction(int jC, int elamax,
             double *srcCoeff, double *srcVal, int nPc,
             double *adata, double *bdata, int elsize
             )
{   
    for (int el=0; el<elamax; el++) {
         adata[el + jC*elamax]    -= srcCoeff[el + jC*elamax];
    }
    for (int el=0; el<elsize; el++) {
         bdata[el + jC*elsize]  += srcVal[el + jC*elsize];
    }
}
void  addRHS_csource_to_pcellroutine_par(
             double *srcCoeff, double *srcVal, int nPc,
             double *adata, double *bdata, int elsize
             )
{   int elamax = elsize*elsize;  
    #pragma omp parallel for  
    for (int jC=0; jC<nPc; jC++) {
         addRHS_csource_to_pcellroutine_parFunction(jC, elamax, srcCoeff, srcVal, nPc, adata, bdata, elsize);
    }
}

如您所见（第55页）您的内部循环不是并行的。只有外层是

int jC;
#pragma omp parallel for private(jC)
for (int jC=0;......

您已经定义了两个名为jC的变量。你打算做的是正确的，但你应该决定一个解决方案：

int jC;
#pragma omp parallel for private(jC)
for(jC = 0;....

或

#pragma omp parallel for
for(int jC = 0;....

关于：

我怀疑将jC循环并行化是否足够，因为执行时间似乎以相对于原始代码保持不变。

充分性取决于你必须做的迭代次数（由nPc给出）和你提供的线程数量（在四核8线程上合理）。您甚至可以获得较慢的并行化循环。这是因为创建新线程的开销非常高（加上一些其他额外的东西，比如破坏线程）。

因此，您必须通过并行化循环获得比创建线程所需更多的时间。

希望这能回答你的问题。

如果你仍然需要一个更快的Programm，你可以考虑一种算法来并行内部循环（例如，通过分割迭代空间和使用openmp约简结构）

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