OpenMP：

Question

我对代码进行了如下编辑：

#pragma omp parallel for private(i, piold, err) shared(threshold_err) reduction(+:pi) schedule (static)
{
  for (i = 0; i < 10000000000; i++){ //1000000000//705035067
        piold = pi;
        pi += (((i&1) == false) ? 1.0 : -1.0)/(2*i+1);
        err = fabs(pi-piold);
        if ( err < threshold_err){
#pragma omp cancel for
        }

  }
}
  pi = 4*pi;

我用LLVM3.9/Clang4.0编译它。当我使用一个线程运行它时，我就会使用杂注取消操作获得预期的结果(与非语用取消版本进行检查，会导致更快的运行)。

但是当我使用线程>=2运行它时，程序会进入循环。我正在NUMA机器上运行代码。这是怎么回事？也许取消的条件是不满意的！但是，代码比单线程非实用化取消版本花费的时间更长！！FYI，它运行文件时，OMP_CANCELLATION=false。

我有以下OpenMP代码。我正在使用LLVM-3.9/Clang-4.0编译这段代码。

#pragma omp parallel private(i, piold, err) shared(pi, threshold_err)
{
#pragma omp for reduction(+:pi) schedule (static)
  for (i = 0; i < 10000000 ; i++){
        piold = pi;
        pi += (((i&1) == false) ? 1.0 : -1.0)/(2*i+1);
        #pragma omp critical
        {
        err = fabs(pi-piold);// printf("Err: %0.11f\n", err);
        }
        if ( err < threshold_err){
                printf("Cancelling!\n");
                #pragma omp cancel for
        }

  }
}

不幸的是，我认为#pragma omp cancel for并没有终止整个for循环。最后，我打印出了err值，但同样由于并行性，打印哪个值令人困惑。err的最终值小于threshold_err。打印取消是打印，但在一开始的程序，这是令人惊讶的。在那之后，程序一直在运行！

如何确保这是正确的实现？顺便说一下，OMP_CANCELLATION设置为true，一个小测试程序返回相应函数omp_get_cancellation()的'1‘。

Answer 1

据我所知，omp取消只是一个中断信号，它会发出通知，以便以后不会创建线程。仍在运行的线程将一直持续到结束。见http://bisqwit.iki.fi/story/howto/openmp/和http://jakascorner.com/blog/2016/08/omp-cancel.html

事实上，在我看来，我认为你的程序产品是可以接受的。但是，一些变量可以保持在较小的范围内。这是我的建议

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <iomanip>

int main() {

    long double pi = 0.0;
    long double threshold_err = 1e-7;
    int cancelFre = 0;

#pragma omp parallel shared(pi, threshold_err, cancelFre)
    {
#pragma omp for reduction(+:pi) schedule (static)
        for (int i = 0; i < 100000000; i++){
            long double piold = pi;
            pi += (((i&1) == false) ? 1.0 : -1.0)/(2*i+1);
            long double err = std::fabs(pi-piold);
            if ( err < threshold_err){

#pragma omp cancel for
               cancelFre++;
            }

        }
    }

    std::cout << std::setprecision(10) << pi * 4 << " " << cancelFre;

    return 0;
}

Answer 2

好吧，所以我解决了。在我上面的代码中，问题就在这里：

err = fabs(pi-piold);

在上面的行中，如果条件发生更改，则在以下条件之前更改pi。同时，多个线程也会这样做。据我所知，这使得程序陷入僵局。

我解决了这个问题，只强制一个线程，主人，做这个检查：

if(omp_get_thread_num()==0){
err = fabs(pi-piold);
if ( err < threshold_err){
#pragma omp cancel for
        }
}

我本可以使用#pragma omp single，但它给嵌套的语用带来了错误。

在这里，线程数量少(1-4个线程比正常的顺序代码差)，性能就会受到影响。在那之后，性能提高了。这不是最好的解决办法，而且肯定有人可以改进这一解决办法。