Question

我刚刚开始了解OpenMP，并且在下面找到了这段代码

#pragma omp parallel for
for (int i = 1; i < N; i++) { A[i] = B[i] – A[i – 1]; }

我想知道是否可以并行化此循环？

Answer 1

这里的等效代码仅从1个数组中读取：

auto a = A[ 0 ];
for( int i = 1; i < N; i++ )
{
    a = B[ i ] - a;
    A[ i ] = a;
}

如您所见，相邻循环之间存在数据依赖性，即结果取决于上一个迭代步骤。通常，无法并行化此类算法。

顺便说一句，如果您的值是浮点数，整数或以同样快的速度计算operator -的值，则代码的速度可能受RAM带宽的限制，而不是受计算的限制。并行化无济于事。

Answer 2

我会说不（至少不会以它值得的方式）。考虑使用两个线程进行基础并行化的方法：

// thread # 1
for(int i = 1; i < N / 2; i++) { A[i] = B[i] – A[i – 1]; }

// thread # 2
for(int i = N / 2; i < N; i++) { A[i] = B[i] – A[i – 1]; }

线程将并行工作，因此第二个线程将基于第一个线程可能尚未计算的A [N / 2-1]计算A [N / 2]。如果您找到一种方法来预先计算“相邻”项目（例如，在我们的示例中为N / 2-1），那么它就可以工作。但是，为此，您应该遍历所有元素直到N /2。您可能还可以做一些算术技巧来预先计算一些元素，但是随后您应该有另一个循环，这会使并行化无效...

如何使用OpenMP并行化此循环？

2 个答案: