Matrix OpenMP中局部矩阵加法的并行for循环

我有n个矩阵的本地副本，比如说“本地”，在n个线程中。我想更新一个全局共享矩阵“s”，它的元素是所有局部矩阵对应元素的总和。 例如s[0][0]=local_1[0][0]+local_2[0][0]+…+local_n[0][0]

我编写了以下循环来实现它-

#pragma omp parallel for
for(int i=0;i<rows;i++)
{   
    for(int j=0;j<cols;j++)
        s[i][j]=s[i][j]+local[i][j];
}  

#pragma omp parallel for
对于（int i=0；i在整个回答过程中，我假设您已在每个线程上正确创建了
local
的私有版本，如您的问题和示例所示，而不是您的代码片段所示

在编写代码时，变量
i
是
private
，即每个线程都有自己的副本。因为它是最外层循环的迭代变量，所以每个线程将获得自己的一组值来处理。假设有3个线程和3行，那么线程
0
将获得
i
值
0
，线程
1
将获得
1
，依此类推。显然（或不）在每个线程上迭代更多行将获得更多的
i
值。在所有情况下，每个线程将获得
i
所获得的所有值集合的不相交子集

但是，如果线程
0
仅获取
i==0
来进行计算

s[i][j]=s[i][j]+local[i][j];

将只在线程
0
上的
0
本地
的
0
第行工作。在我使用的示例中，在线程
0
上，决不等于
1
，因此线程
0
上的
1
本地
第行中的值决不会添加到
s
的
第1行

在它们之间，3个线程将更新
s
的3行，但每个线程只会添加自己版本的
local
中自己的行

至于如何做你想做的，看看你正在尝试一个数组的减少，因为解释的原因，在C或C++中不直接支持。
 < P>这应该是对答案的最后一段的评论，如果我被允许这样做的话。
参考问题中的第一种方法是并行化数组填充，而不是并行化数组缩减。根据规范（v4 p122）：

关键构造将关联结构化块的执行限制为
一次一个线程。

每个线程都会减少数组中自己的部分，但只能一个接一个地减少，本质上代码是串行运行的。求和循环位于并行区域内的唯一原因是数组对每个线程都是局部的，这只有在填充数组时才有意义。它是做什么的？变量是如何定义的d？结果应该是什么样子？准备一个完整的例子。我用一个例子更新了这个问题。正如我提到的，变量“local”是线程的本地变量，变量“s”是共享的。它做什么，显示你的结果！将声明添加到代码中。阅读，否则你的问题将被关闭和删除。永远不要使用“它不起作用"在一个好问题中，请始终解释它的作用。我在您的代码中没有看到任何
private
，您如何确保它是本地的？我实际上在计算协方差矩阵，每个线程都包含一个单独的数据块。将本地副本相加以获得最终共享矩阵的过程是最后一步。我提取了详细信息to使问题更简单。我已在#pragma omp parallel指令（问题中未显示）中将“local”声明为private，将“s”声明为shared。我没有粘贴整个代码，因为它非常庞大。谢谢
s[i][j]=s[i][j]+local[i][j];