c++ - punto - ¿Es posible hacer una reducción en una matriz con openmp?

paralelizar en c

Question

¿OpenMP soporta nativamente la reducción de una variable que representa una matriz?

Esto funcionaría algo como lo siguiente ...

float* a = (float*) calloc(4*sizeof(float));
omp_set_num_threads(13);
#pragma omp parallel reduction(+:a)
for(i=0;i<4;i++){
a[i] += 1; // Thread-local copy of a incremented by something interesting
}
// a now contains [13 13 13 13]

Idealmente, habría algo similar para un omp paralelo, y si tiene un número suficientemente grande de hilos para que tenga sentido, la acumulación se producirá a través de un árbol binario.

Answer 1

Ahora la última especificación de openMP 4.5 tiene soporte para la reducción de arreglos C / C ++. http://openmp.org/wp/2015/11/openmp-45-specs-released/

Y el último GCC 6.1 también ha soportado esta característica. http://openmp.org/wp/2016/05/gcc-61-released-supports-openmp-45/

Pero no lo intenté todavía. Deseo que otros puedan probar esta característica.

Answer 2

La reducción de matrices ahora es posible con OpenMP 4.5 para C y C ++. Aquí hay un ejemplo:

#include <iostream>
int main()
{
int myArray[6] = {};
#pragma omp parallel for reduction(+:myArray[:6])
for (int i=0; i<50; ++i)
{
double a = 2.0; // Or something non-trivial justifying the parallelism...
for (int n = 0; n<6; ++n)
{
myArray[n] += a;
}
}
// Print the array elements to see them summed
for (int n = 0; n<6; ++n)
{
std::cout << myArray[n] << " " << std::endl;
}
}

Salidas:

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Compilé esto con GCC 6.2. Puede ver qué versiones comunes de compiladores admiten las características de OpenMP 4.5 aquí: http://www.openmp.org/resources/openmp-compilers/

Note en los comentarios anteriores que, si bien esta es una sintaxis conveniente, puede invocar muchos gastos generales al crear copias de cada sección de matriz para cada subproceso.

Answer 3

OpenMP no puede realizar reducciones en las variables de tipo de matriz o estructura (ver restrictions ).

También es posible que desee leer sobre cláusulas private y shared . private declara que una variable es privada para cada subproceso, mientras que como shared declara que una variable se comparte entre todos los subprocesos. También encontré la respuesta a esta question muy útil con respecto a OpenMP y matrices.

Answer 4

OpenMP puede realizar esta operación a partir de OpenMP 4.5 y GCC 6.3 (y posiblemente inferior) lo admite. Un programa de ejemplo se ve como sigue:

#include <vector>
#include <iostream>
int main(){
std::vector<int> vec;
#pragma omp declare reduction (merge : std::vector<int> : omp_out.insert(omp_out.end(), omp_in.begin(), omp_in.end()))
#pragma omp parallel for default(none) schedule(static) reduction(merge: vec)
for(int i=0;i<100;i++)
vec.push_back(i);
for(const auto x: vec)
std::cout<<x<<"/n";
return 0;
}

Tenga en cuenta que omp_out y omp_in son variables especiales y que el tipo de declare reduction debe coincidir con el vector que está planeando reducir.

Answer 5

Solo en Fortran en OpenMP 3.0, y probablemente solo con ciertos compiladores.

Vea el último ejemplo (Ejemplo 3) en:

http://wikis.sun.com/display/openmp/Fortran+Allocatable+Arrays