C 为什么这个OpenMP程序每次都给我不同的答案？

我正在尝试使用多个线程运行此程序

#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <omp.h>

#define NUM_THREADS 4
static long num_steps = 1000000000;

int main()
{
  int i;
  double x, pi, sum = 0.0;
  double step = 1.0/(double)num_steps;

  clock_t start = clock(), diff;
  #pragma omp parallel for num_threads(NUM_THREADS) reduction (+:sum)   
  for (i = 0; i < num_steps; i++)
  {
    x = (i+0.5)*step;
    sum += 4.0/(1.0 + x*x);
  }
  #pragma omp ordered
  pi = step*sum;
  printf("pi = %.15f\n %d iterations\n", pi, num_steps);

  diff = clock() - start;
  int msec = diff * 1000 / CLOCKS_PER_SEC;
  printf("Time taken %d seconds %d milliseconds", msec/1000, msec%1000);

  return 0;
}

#包括
#包括
#包括
#定义NUM_线程4
静态长步数=100000000；
int main（）
{
int i；
双x，π，和=0.0；
双步长=1.0/（双）个步长；
时钟开始=时钟（），差异；
#pragma omp parallel for num_线程（num_线程）缩减（+:sum）
对于（i=0；i

通过添加num_线程的

#pragma omp parallel（num_线程）缩减（+:sum）

。我也在for循环之后订购了

#pragma omp

，我认为我实际上不需要它，因为在所有线程都完成for循环之前，任何线程都不应该继续。这是正确的吗？这也是为什么与作为单线程程序运行相比，我的性能只提高了大约一秒的原因吗？这是6秒，而我只有7秒

---

我无法回答的是，为什么每次运行该程序时，它都会给我一个不同的pi答案？

您的问题来自于您忘记声明

x

private

。 如果将OpenMP指令更改为：

#pragma omp parallel for num_threads(NUM_THREADS) reduction(+:sum) private(x)

您的代码将生效

然而，这里仍然存在两个问题：

#pragma omp ordered

没有任何意义，因为您没有进入

并行

区域。你应该移除它

在多线程代码中使用

clock（）

测量时间是危险的，这不是因为该函数不是线程安全的，而是因为它返回当前线程及其子线程的CPU时间，而不是经过的时间。因此，无论是否激活OpenMP，您通常都会得到几乎相同的结果，人们会纳闷为什么他们的代码没有公开任何加速。。。因此，除非您有很好的理由使用

clock（）

，否则请使用

omp\u get\u wtime（）

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除了Gilles指出的bug之外，这里还有一个更基本的问题

并行线程之间的缩减不一定是确定的。每线程贡献的组合顺序可以随着代码的每次执行而改变。如果您不知道为什么这很重要，请阅读“

如果你没有得到这一点，那么，考虑三个线程在十进制算术机上做一个和减少，它支持三位数的精度。 假设我们对集合（100，-100，0.1）进行累加，如果我们按这个顺序加，我们将得到100-100=0+0.1=0.1，但是如果我们按这个顺序加（100，0.1，-100），我们将得到100+0.1=100（三个有效数字，记住！）-100==0

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如果您使用的是英特尔编译器，则可以设置一个环境变量来请求确定性缩减（

KMP\u deterministic\u reduce

），但是，该环境变量仅在使用相同数量的线程时才强制执行确定性。它不会在具有不同线程数的运行之间强制执行它。（这样做需要对每个线程贡献的累积执行一个命令，这将需要不同的代码生成和一些线程间同步）。

我在vs2015中测试了您的程序，它每次都给我相同的pi值，这很奇怪。只是复制粘贴了一次，然后运行了两次。第一次是3.141737761473218，第二次是3.141576654805244。如果这有什么意义的话，我就在Windows上。也许我应该在Linux上试试。我得到了所有时间3.141592653589971，这似乎很好。注意，OP使用的是Windows。MSVC和MinGW（而不是MinGW-w64）使用的Microsoft C运行时库

clock（）

返回墙时间。但我同意通常最好使用

omp\u get\u wtime（）

。