Parallel processing 具有for循环并行缩减功能的OpenMP

我有一个for循环来迭代大量的点（大约20000个），对于每个点，它会检查点是否在某个圆柱体内（该圆柱体对于每个点都是相同的）。 此外，我想从点集中得到最高的Y坐标。 因为我需要做很多计算，而且速度很慢，所以我想用OpenMP来并行化循环。目前我有（有所减少）：

#pragma omp parallel用于默认（共享）私有（reducedCloudSize、reducedCloud、cylinderBottom、cylinderTop）缩减（+:ptsInside、ptsinSideLarge）
对于（int i=0；itestPt.y？highestYCoord:testPt.y；
如果（气缸测试头（气缸底部、气缸顶部、气缸高度*气缸高度、气缸半径*气缸半径、测试点）！=-1）{
ptsInside++；
}
}

其中，CylTest_CapsFirst将检查该点是否位于气缸内部。 但是，此代码不起作用。如果我不考虑缩减（+：ptsInside，ptsInside更大）部分，它实际上可以工作，但比非并行版本慢得多。如果我包含了reduce子句，那么程序似乎永远不会进入for循环

我做错了什么

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谢谢

假设您的函数

CylTest\u CapsFirst

不写入任何内容（仅读取），则需要共享的变量只有

highestYCoord

和

ptsInside

。唯一需要私有的变量是

i

。您不需要明确地声明这些。 但您确实需要确保没有线程同时写入共享变量。为了有效地做到这一点，您应该制作您在并行循环中编写的

highestYCoord

和

ptsInside

的私有版本。然后，您可以将私有版本与关键部分中的共享版本合并。只要

reducedCloudSize>>线程数
，这是有效的

#pragma omp parallel
{
    double highestYCoord_private = highestYCoord;
    int ptsInside_private = 0;
    #pragma omp for
    for (int i = 0; i < reducedCloudSize; i++){
        highestYCoord_private = highestYCoord_private > testPt.y ? highestYCoord_private : testPt.y;
        if (CylTest_CapsFirst(cylinderBottom,cylinderTop,cylinderHeight*cylinderHeight,cylinderRadius*cylinderRadius,testPt) != -1) {
                ptsInside_private++;
        }
    }
    #pragma omp critical 
    {
        highestYCoord = highestYCoord_private > highestYCoord : highestYcoord_private ? highestYCoord
        ptsInside += ptsInside_private;
    }
}

#pragma omp并行
{
双高门=最高门；
int ptsInside_private=0；
#pragma omp for
对于（int i=0；itestPt.y？highestYCoord\u private:testPt.y；
如果（气缸测试头（气缸底部、气缸顶部、气缸高度*气缸高度、气缸半径*气缸半径、测试点）！=-1）{
ptsInside_private++；
}
}
#pragma-omp-critical
{
highestYCoord=highestYCoord\u private>highestYCoord:highestYCoord\u private？highestYCoord
ptsInside+=ptsInside_private；
}
}
@您有一个写入
highestYCoord
的竞态条件。用临界值或原子值修复它。您可能还想重新考虑您想要共享和私有的变量。您只向循环中的
highestYCoord
和
ptsInside
写入。这些需要分享。其他人（除了我）不重要。只有我需要是私人的（这应该是通过建设）。这假设
CylTest\u CapsFirst
只读取变量，不写入任何内容。@Zboson海报上还可以使用
reduce（max:highestYCoord）
来避免使用关键或原子代码，从而生成更干净、可能更快的代码。@pburka，这取决于OP的OpenMP版本。此外，我同意它会更干净，但我怀疑它会更快。我没有看到任何证据。非常感谢，这就是我一直在寻找的！
#pragma omp parallel
{
    double highestYCoord_private = highestYCoord;
    int ptsInside_private = 0;
    #pragma omp for
    for (int i = 0; i < reducedCloudSize; i++){
        highestYCoord_private = highestYCoord_private > testPt.y ? highestYCoord_private : testPt.y;
        if (CylTest_CapsFirst(cylinderBottom,cylinderTop,cylinderHeight*cylinderHeight,cylinderRadius*cylinderRadius,testPt) != -1) {
                ptsInside_private++;
        }
    }
    #pragma omp critical 
    {
        highestYCoord = highestYCoord_private > highestYCoord : highestYcoord_private ? highestYCoord
        ptsInside += ptsInside_private;
    }
}