正しい合計が得られない - openmp

Question

私はこのコードを実行すると答えとして2542199.979500が得られます。ただし、正解は1271099.989750です。誰かがエラーがどこにあるのか教えていただけますか？

これはバグが含まれているコードです：

さらに

#include <omp.h> 
#define N 1000 

main() 
{ 
    int i, nthreads; 
    int chunk = 10; 
    float a[N], b[N], c[N], d[N]; 
    double result; 
    #pragma omp parallel 
    { 
     nthreads = omp_get_num_threads(); 
     printf("no of threads %d", nthreads);  
     #pragma for shared(a,b,c,d,result) private(i) schedule(static,chunk) 
     for (i=0; i < N; i++){ 
      a[i] = i * 1.5; 
      b[i] = i + 22.35; 
     } 
     #pragma for shared(a,b,c,d,result) private(i) schedule(static,chunk) 
     for(i=0; i < N; i++){ 
      result = result + (a[i]+b[i]); 
     } 
    } 
    printf("value is %f", result); 
} 

スレッドの数が3であるとき、私は結果が使用されるスレッドの数に依存 3813299.969250

を取得します。これはopenmpのバグでしょうか、間違っていますか？最終的なプラグマの

Answer 1

私は、少なくとも次の二つの変更... resultの宣言の

を示唆...

// result should be initialized 
double result = 0; 

...

// specify the "reduction" 
#pragma omp parallel for reduction(+:result) 

指定せず"reduction"の場合、resultへの合計はresultが各スレッドで独立して変更されるため無効です。その結果、rac状態。

は、コメントをインラインでご覧くださいhttp://en.wikipedia.org/wiki/OpenMP#Reduction

---

#include <stdio.h> 
#include <omp.h> 
#define N 1000 

int main() 
{ 

int i, nthreads; 
int chunk = 10; 
float a[N], b[N], c[N], d[N]; 
double result=0; 

#pragma omp parallel 
nthreads = omp_get_num_threads(); 
printf("no of threads %d\n", nthreads); 

#pragma omp parallel for 
for (i=0; i < N; i++){ 
    a[i] = i * 1.5; 
    b[i] = i + 22.35; 
} 

#pragma omp parallel for reduction(+:result) 
for(i=0; i < N; i++){ 
result = result + (a[i]+b[i]); 
} 

printf("value is %f", result); 

return 0; 
} 

Answer 2

を参照してください。 cc -fopenmp -std=gnu99 openmp.cを用い

// openmp.c 
#include <stdio.h> 
#include <omp.h> 

#define N 1000 

// main should return a int 
int main(){ 
    int i, nthreads; 
    float a[N], b[N]; 
    // give result a initial value ! 
    double result = 0; 

#pragma omp parallel 
{ 
    nthreads = omp_get_num_threads(); 
    // just print numthreads ONCE 
#pragma omp single 
    printf("no. of threads %d\n", nthreads); 

#pragma omp for 
    for (int i = 0; i < N; i++) { 
     a[i] = i *1.5; 
     b[i] = i + 22.35; 
    } 

#pragma omp for 
    for (int i = 0; i < N; i++) { 
     double sum = a[i] + b[i]; 
// atomic operation needed ! 
#pragma omp atomic 
     result += sum; 
    } 

#pragma omp single 
    printf("result = %f\n", result); 
} 
    return 0; 
} 

コンパイル、出力は：OpenMPの一

no. of threads 4 
result = 1271099.989750 

Answer 3

一方が可能であるために十分なこの場合には、並列領域を最小限に抑えるように試みるべきです。ここには単純なC++バージョンがあります。

#include <iostream> 
#include <iomanip> 
#include <omp.h> 

const int N=1000; 

int main() 
{ 
    const double A = 22.35; 
    const double B = 1.5; 

    double a[N], b[N], c[N], d[N]; 
    double result=0; 

#pragma omp parallel 
    { // begin parallel region 
#pragma omp master 
    std::cout << "no of threads: " << omp_get_num_threads() << std::endl; 

    // this loop and the following could be merged and the arrays avoided. 
#pragma omp for 
    for(int i=0; i<N; ++i) { 
     a[i] = i * B; 
     b[i] = i + A; 
    } 
#pragma omp for reduction(+:result) 
    for(int i=0; i<N; ++i) 
     result += a[i]+b[i]; 
    } // end parallel region 

    double answer = N*(A+0.5*(B+1)*(N-1)); 

    std::cout << "computed result = " << std::setprecision(16) << result 
      << '\n' 
      << "correct answer = " << std::setprecision(16) << answer 
      << std::endl; 

    return 0; 
} 

私がする（Mac OS X 10.6.8上でGCC 4.6.2を使用して）取得：

no of threads: 2 
computed result = 1271099.999999993 
correct answer = 1271100