Question

我是C语言中的新手。我用它在函数中并行我的for循环，但结果表明它与单线程情况相比大大减慢了for循环。例如，对于每个点（光环），for循环可以在10s左右完成，但是使用OpenMP需要几分钟。

在这个函数中，我试图计算每个点（晕）的许多壳的密度，通过计算壳内的粒子，然后将它们分解成一个数组。有512 ^ 3个粒子，我想要计算大约200个点（光环）。我想分割不同线程的点（晕圈）以使其更快。

t1.copy(emp = None) == t2.copy(emp = None) && t1.emp.getOrElse(false) == t2.emp.getOrElse(false)

}

有人可以帮我解决这个问题吗？我知道这是一个非常频繁的问题，但我没有找到其他帖子的任何解决方案。我在一个有32个线程的集群上运行它，如果有帮助的话。

谢谢！

Answer 1

感谢@DavidSchwartz和@ tim18。

halo_rad和par_posx之类的变量在并行之前声明，这意味着隐式假定它们是公共的。因此它减慢了速度，因为所有线程都在争夺使用它们的权利。解决此问题的一种方法是将所有变量添加到private（）。但我认为更好的方法是在并行中声明变量，如下所示：

void halo_shell_rho(float boxsize, float *halo_pos, float *halo_R, int halo_number, int halo_start, int halo_end, float *par_pos, long long par_number, int shell_bins, float rmax_fac, float *out_shell_den){

    int dim=3;
    int i=0, ini_j=0, vol_j=0, a=0, b=0;
    long long k=0;

    #pragma omp parallel for private(i, ini_j, vol_j, a, b, k)
    for(i=halo_start; i<=halo_end; i++){
            printf("halo %d\n", i);

            float halo_posx, halo_posy, halo_posz, halo_rad;
            float count[shell_bins];
            float volume[shell_bins];

            for(ini_j=0; ini_j<shell_bins; ini_j++){
                    count[ini_j] = 0;
                    volume[ini_j] = 0; }

            halo_posx = ArrayAccess2D_n2(halo_pos, dim, halo_number, 0, i);
            halo_posy = ArrayAccess2D_n2(halo_pos, dim, halo_number, 1, i);
            halo_posz = ArrayAccess2D_n2(halo_pos, dim, halo_number, 2, i);
            halo_rad = halo_R[i];

            for(vol_j=0; vol_j<shell_bins; vol_j++){

                    volume[vol_j] = shell_volume((vol_j+1)*halo_rad*rmax_fac/(shell_bins*1000), vol_j*halo_rad*rmax_fac/(shell_bins*1000)); }


            for(k=0; k<par_number; k++){
                    float par_posx, par_posy, par_posz, dist;

                    par_posx = ArrayAccess2D_n2(par_pos, par_number, dim, k, 0);
                    par_posy = ArrayAccess2D_n2(par_pos, par_number, dim, k, 1);
                    par_posz = ArrayAccess2D_n2(par_pos, par_number, dim, k, 2);

                    dist = pb_distance(boxsize*1000, halo_posx, halo_posy, halo_posz, par_posx, par_posy, par_posz); //1000 for boxsize in Mpc

                    if(dist <= 2*rmax_fac*halo_rad){

                            for(a=0; a<shell_bins; a++){

                                    if((dist <= halo_rad*(a+1)*rmax_fac/shell_bins) && (dist >= halo_rad*a*rmax_fac/shell_bins)){

                                            count[a] += 1; }
                            }
                    }
            }

            for(b=0; b<shell_bins; b++){

            out_shell_den[(i-halo_start+0*(1+halo_end-halo_start))*shell_bins+b] = count[b]/volume[b]; //out_shell_den has shape (2, halo_number, shell_bins), 0 for edge, 1 for density
            out_shell_den[(i-halo_start+1*(1+halo_end-halo_start))*shell_bins+b] = (2*b+1)*rmax_fac/(shell_bins*2);
            }
    }
}

C OpenMP并行for循环使它比单线程慢得多

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