C++ OpenMP返回错误的结果

下面的代码应该使用4个线程来计算0到1000之间所有数字的总和。它应该返回499500，但每次执行时返回的值不同

#include <omp.h>
#include <iostream>

using namespace std;

int main (int argc, char *argv[])
{
        int nthreads, i, tid;
        float total;

        #pragma omp parallel num_threads(4) 
        {
            tid = omp_get_thread_num();
            if (tid == 0) {
                nthreads = omp_get_num_threads();
                cout << "Número de threads = " << nthreads <<endl;
            }
           #pragma omp barrier

           total = 0.0;
           #pragma omp for schedule(dynamic,10) private(i)
           for (i=0; i<1000; i++)
               total = total + i*1.0;
        } 
        cout << "Total = " <<total << endl;
        return 0;
}

#包括
#包括
使用名称空间std；
int main（int argc，char*argv[]）
{
int nthreads，i，tid；
浮动总额；
#pragma omp并行num_线程（4）
{
tid=omp_get_thread_num（）；
如果（tid==0）{
nthreads=omp_get_num_threads（）；
cout代码中发生的情况是，您有多个线程同时修改变量
total
的值。要解决此问题，您可以使用OpenMP
reduce
子句，该子句从一个可以读取：

reduce子句可用于执行某些形式的重复
并行计算（…）。用于并行计算和工作共享
构造时，将创建每个列表项的私有副本，每个列表项对应一个副本
隐式任务，就好像使用了private子句。（…）
然后按照上面的指定初始化私有副本
为其指定缩减子句的区域，原始列表
项目通过将其原始值与最终值相结合进行更新
使用指定的
还原标识符

关于减损条款如何工作的更详细的解释，请看下面的例子

因此，要解决代码中的竞争条件，只需将其更改为：

        #pragma omp for schedule(dynamic,10) private(i) reduction(+:total)
        for (i=0; i<1000; i++)
             total = total + i*1.0;

只需将其设置在平行区域之前

关于变量tid本身还有另一个争用条件，它在线程之间共享，并在并行区域内同时更新：

total = 0.0;

tid = omp_get_thread_num();

这可以通过将
tid
设置为每个线程的私有来解决，例如：

int tid = omp_get_thread_num();

旁注

在OpenMP中，由
#pragma omp for
包围的最外层循环的索引变量（
i
）已经是私有的，因此
private（i）
子句实际上是不必要的

另一点是
时间表（动态，10）
；除非您只是在玩，否则它实际上更有意义（性能方面）使用调度
静态
，因为该代码不会导致负载平衡问题。
动态
调度有额外的开销，在运行时将任务分配给线程，而
静态
调度中的分配是在编译时执行的

最后，以下是：

    tid = omp_get_thread_num();
    if (tid == 0) {
        nthreads = omp_get_num_threads();
        cout << "Número de threads = " << nthreads <<endl;
    }

    #pragma omp master
    {
        nthreads = omp_get_num_threads();
        cout << "Número de threads = " << nthreads <<endl;
    }

#include <omp.h>
#include <iostream>

using namespace std;

int main (int argc, char *argv[])
{
        float total = 0.0;

        #pragma omp parallel num_threads(4) 
        {
           #pragma omp master
           {
                int nthreads = omp_get_num_threads();
                cout << "Número de threads = " << nthreads <<endl;
           }
           #pragma omp barrier

           #pragma omp for reduction(+:total)
           for (int i=0; i < 1000; i++)
               total = total + i*1.0;
        } 
        cout << "Total = " <<total << endl;
        return 0;
}

Número de threads = 4
Total = 499500