Openmp 和 std::vector 上的縮約

Openmp and reduction on std::vector?

本文关键字：vector std Openmp      更新时间：2023-10-16

我想使这段代码并行：

std::vector<float> res(n,0);
std::vector<float> vals(m);
std::vector<float> indexes(m);
// fill indexes with values in range [0,n)
// fill vals and indexes
for(size_t i=0; i<m; i++){
  res[indexes[i]] += //something using vas[i];
}

在本文中，建议使用：

#pragma omp parallel for reduction(+:myArray[:6])

在这个问题中，评论部分提出了同样的方法。

我有两个问题：

  1. 我不知道编译时m，从这两个示例中似乎需要。是这样吗？或者，如果我可以在这种情况下使用它，那么在以下命令#pragma omp parallel for reduction(+:res[:?])中，我必须用什么替换?？ m还是n？
  2. for的指数相对于indexes和vals而不是res，特别是考虑到reduction是在后者上完成的，这是否相关？

但是，如果是这样，我该如何解决此问题？

对特定类型的C++向量执行用户声明的约简是相当直接的：

#include <algorithm>
#include <vector>
#pragma omp declare reduction(vec_float_plus : std::vector<float> : 
                              std::transform(omp_out.begin(), omp_out.end(), omp_in.begin(), omp_out.begin(), std::plus<float>())) 
                    initializer(omp_priv = decltype(omp_orig)(omp_orig.size()))
std::vector<float> res(n,0);
#pragma omp parallel for reduction(vec_float_plus : res)
for(size_t i=0; i<m; i++){
    res[...] += ...;
}

1a( 在编译时不知道m不是必需的。

1b( 您不能在 std::vector s 上使用数组部分缩减，因为它们不是数组(并且std::vector::data不是标识符(。如果可能的话，你必须使用 n ，因为这是数组部分中的元素数。

2(只要你只是阅读indexes和vals，就没有问题。

编辑：原来的initializer卡鲁斯更简单：initializer(omp_priv = omp_orig)。但是，如果原始副本没有充满零，则结果将是错误的。因此，我建议使用更复杂的初始值设定项，它总是创建零元素向量。

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