OpenMP使用任务进行矩阵乘法 所以，为了在C++中实践一些OpenMP，我试图在不使用的情况下编写一个矩阵乘法。 #pragma-omp并行

这是我试图添加任务的矩阵乘法框架

#include <omp.h>
#include <cstdio>

void process(double **a, double **b, double **c, int i) {
  for(int j=0;j<1024;j++)
    for(int k=0;k<1024;k++)
      c[i][j] += a[i][k]*b[k][j];
}

void matrix_mult(double **a, double **b, double **c) {

  omp_set_num_threads(4);

  /* do I need to modify some storage attributes here? shared, private etc? */
  #pragma omp parallel 
  {  
    for(int i=0;i<1024;i++) {

      #pragma omp task 
      {
        process(a,b,c,i);
      }
    }
  }
}

#包括
#包括
作废流程（双**a、双**b、双**c、int i）{
对于（int j=0；j我现在没有OpenMP 3.0编译器，但我建议您遇到的大多数问题都来自c[I][j]上的累加问题

在执行+=之前，每个线程堆栈可能存储了不同的c[i][j]值，从而导致错误的累积

类似问题的答案如下：

本质上，您需要更改累加，以便复制某些行，然后将结果合并到关键部分。
您有一个逻辑错误：您不会生成1024个任务，而是生成（#线程）* 1024个线程，因为每个线程在<强>平行<强>区域内运行<<强> > C++。只需在<强>单< /强>区域内将< <强> > < <强> >。英特尔有一个非常详细的文档，描述如何使用Strassen算法和使用OMP任务来做矩阵矩阵倍数。这不是C++。如果你在C++中使用它们，C++有特定的模板类型，如果你在C++中使用它们，C就有真正的2D矩阵，你不应该使用像这些矩阵那样的假矩阵。对于问题本身，你应该把块分成好的块，这样，任何代码“< >代码>代码>只会被触摸（读写）。同一个任务，而不是几个任务。