Multithreading 使用openmp崩溃处理可能的线程数 int-DIMENSION=4，totalPair=0； #pragma omp并行专用（sx、dy、dx） 对于（sy=0；syaddreduce（+:totalPair）到每个pragmaThanks获取答案。实际

使用openmp崩溃处理可能的线程数

int-DIMENSION=4，totalPair=0；
#pragma omp并行专用（sx、dy、dx）
对于（sy=0；syadd
reduce（+:totalPair）
到每个pragmaThanks获取答案。实际上，我的目标是确保所有线程都在每个值上运行一次（使用特定的组合（sy=0，sx=0，dy=0，dx=0），假设分配给线程0）因此，使用collapse，是否有可能使线程重叠（sy=0，sx=0，dy=0，dx=0），同时分配给两个线程）。使用reduce，我无法在本例中进行检查。但是，它给出了256的正确答案。如果希望所有线程都执行相同的任务，请不要使用
for
构造。此构造将单个循环的迭代分布在线程之间，当使用collapse`（
collapse（2））时，它将扩展到多个循环
将仅并行化
sx
和
sy
维度。如果希望所有线程分别生成
totalPair=256
，则使用单个
#pragma omp parallel
。在您的示例中，您的程序具有竞争条件（循环的结果不确定），这是使用
reduce
指令解决的。另一个问题出现了，我发现collapse适用于最多16个嵌套循环。在16个嵌套循环中，此子句以0次迭代运行所有循环。
int DIMENSION = 4, totalPair = 0;
#pragma omp parallel for private(sx,dy,dx) 
 for(sy=0; sy<DIMENSION; sy++)
  for(sx=0; sx<DIMENSION; sx++)
   for(dy=0; dy<DIMENSION; dy++)
     for(dx=0; dx<DIMENSION;dx++){ 
    totalPair++;                                                                 
 }

int DIMENSION = 4, totalPair =0;
#pragma omp parallel for collapse(4) private(dx) 
 for(sy=0; sy<DIMENSION; sy++)
  for(sx=0; sx<DIMENSION; sx++)
   for(dy=0; dy<DIMENSION; dy++)
    for(dx=0; dx<DIMENSION;dx++){ 
    totalPair++;                                                                 
 }

int DIMENSION = 4, totalPair =0;
#pragma omp parallel for collapse(2) private(dy,dx) 
 for(sy=0; sy<DIMENSION; sy++)
  for(sx=0; sx<DIMENSION; sx++)
   for(dy=0; dy<DIMENSION; dy++)
    for(dx=0; dx<DIMENSION;dx++){ 
    totalPair++;                                                                 
 }