Parallel processing OpenMP中的共享阵列 我试图将一段C++代码与OpenMP并行化，但我面临一些问题。 事实上，我的并行代码并不比串行代码快。 我想我已经明白了原因，但我无法解决它

我的代码结构如下所示：

int vec1 [M];
int vec2 [N];

...initialization of vec1 and vec2...

for (int it=0; it < tot_iterations; it++) {

if ( (it+1)%2 != 0 ) {

   #pragma omp parallel for

   for (int j=0 ; j < N ; j++) {

  ....code involving a call to a function to which I'm passing as a parameter vec1.....

if (something) { vec2[j]=vec2[j]-1;}

}
}
else {
   # pragma omp parallel for

   for (int i=0 ; i < M ; i++) {

  ....code involving a call to a function to which I'm passing as a parameter vec2.....

 if (something) { vec1[i]=vec1[i]-1;}

 }
 }

 }

intvec1[M]；
int-vec2[N]；
…vec1和vec2的初始化。。。
for（int it=0；it

我认为我的并行化代码可能比较慢，因为多个线程想要访问同一个共享阵列，而一个线程必须等到另一个线程完成，但我不确定事情到底是如何进行的。但是我不能让vec1和vec2私有，因为在其他迭代中看不到更新。。。

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如何改进？？？

当您谈到使用多线程访问同一阵列时的问题时，这称为“错误共享”。除非您的数组很小，否则它不应该是这里的瓶颈，因为

pragma omp parallel for

在默认实现中使用静态调度（至少使用gcc），因此每个线程都应该访问大部分数组，而无需一致性，除非您的“…代码涉及调用我作为参数vec2传递到的函数…”确实可以访问数组中的很多元素

案例1：在这部分代码中，您不能访问数组中的大多数元素

• M是否足够大以使并行性变得有用
• 你能移动外环上的平行度吗？（一个循环仅用于vec1，另一个循环仅用于vec2）
• 尝试移动并行区域代码：

  int vec1 [M];
  int vec2 [N];
  
  ...initialization of vec1 and vec2...
  #pragma omp parallel
  for (int it=0; it < tot_iterations; it++) {
  
      if ( (it+1)%2 != 0 ) {
          #pragma omp for
          for (int j=0 ; j < N ; j++) {
          ....code involving a call to a function to which I'm passing as a parameter vec1.....
  
              if (something) { vec2[j]=vec2[j]-1;}
  
          }
      }
  else {
      # pragma omp for
      for (int i=0 ; i < M ; i++) {
      ....code involving a call to a function to which I'm passing as a parameter vec2.....
  
          if (something) { vec1[i]=vec1[i]-1;}
  
      }
  }
  

  intvec1[M]；
  int-vec2[N]；
  …vec1和vec2的初始化。。。
  #pragma-omp并行
  for（int it=0；it

这应该不会有太大的变化，但某些实现会产生昂贵的并行区域创建

案例2：使用每个线程访问每个元素

我想说，如果您执行更新，您不能这样做，否则，您可能会有一致性问题，因为您在循环中有顺序依赖关系