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我正在尝试使用 openmp 计算二维矩阵的平均值。这个二维矩阵实际上是一个图像。
我正在对数据进行线程分割。例如,如果我有 N
线程比我处理行/N
thread0
的行数, 等等。
我的问题是:我可以使用带有“#pragma omp parallel
”的 openmp 缩减子句吗?
#pragma omp parallel reduction( + : sum )
{
if( thread == 0 )
bla bla code
sum = sum + val;
else if( thread == 1 )
bla bla code
sum = sum + val;
}
1 Câu trả lời
是的,您可以 - 减少条款适用于整个平行区域以及单个 vì
工作共享结构。这允许例如减少在不同并行部分中完成的计算(重构代码的首选方式):
#pragma omp parallel sections private(val) reduction(+:sum)
{
#pragma omp section
{
bla bla code
sum += val;
}
#pragma omp section
{
bla bla code
sum += val;
}
}
vì
工作共享构造自动在团队中的线程之间分配循环迭代,而不是使用部分重新实现它:
#pragma omp parallel for private(val) reduction(+:sum)
for (row = 0; row < Rows; row++)
{
bla bla code
sum += val;
}
song song
区域末尾归约之前持有的值)只是部分的,不是很有用。例如,下面的串行循环不能(很容易?)通过归约操作转换为并行循环:
for (row = 0; row < Rows; row++)
{
bla bla code
sum += val;
if (sum > threshold)
yada yada code
}
yada yada code
应在每次迭代中执行一次
tổng hợp
的累积值已通过
threshold
的值.当循环并行运行时,
tổng hợp
的私有(private)值可能永远达不到
threshold
,即使他们的总和确实如此。
关于openmp - 使用 OpenMP 进行缩减,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13290245/
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