c++ - 将 OpenMP 应用于 C++ 中的特定嵌套循环

Question

我在使用 openmp 并行化一段代码时遇到问题，我认为某些必须按顺序进行的操作存在概念问题。

else if (PERF_ROWS <= MAX_ROWS && function_switch == true)
{
    int array_dist_perf[PERF_ROWS];
    int array_dist[MAX_ROWS];

    #pragma omp parallel for collapse(2)
    for (int i = 0; i < MAX_COLUMNS;
                    i = i + 1 + (i % PERF_CLMN == 0 ? 1:0))
    {
        for (int j = 0; j < PERF_ROWS; j++) //truncation perforation
        {
            array_dist_perf[j] = abs(input[j] - input_matrix[j][i]);
        }

        float av = mean(PERF_ROWS, array_dist_perf);

        float score = score_func(av);

        if (score > THRESHOLD_SCORE)
        {
            for (int k = 0; k < MAX_ROWS; k++)
            {
                array_dist[k] = abs(input[k] - input_matrix[k][i]);
            }

            float av_real = mean(MAX_ROWS, array_dist);

            float score_real = score_func(av_real);

            rank_function(score_real, i);
        }
    }
}

错误是“折叠循环没有完美嵌套”。我在 g++-5 上使用 Clion。提前致谢

Answer 1

首先，完美嵌套循环具有以下形式:

for (init1; cond1; inc1)
{
   for (init2; cond2; inc2)
   {
      ...
   }
}

请注意，外循环的主体仅由内循环组成，没有其他内容。您的代码绝对不是这种情况 - 内部循环后面还有很多其他语句。

其次，您的外循环不符合 OpenMP 要求的规范形式。规范循环是可以轻松预先确定迭代次数和迭代步骤的循环。由于您所做的是每次 i 是 PERF_CLMN 的倍数时跳过一次迭代，因此您可以将循环重写为:

for (int i = 0; i < MAX_COLUMNS; i++)
{
    if (i % PERF_CLMN == 1) continue;
    ...
}

这将造成工作不平衡，具体取决于 MAX_COLUMNS 是否是线程数的倍数。但还有另一个来源或不平衡，即 rank_function() 的条件评估。因此，您应该使用动态调度。

现在，显然两个 array_dist* 循环都是私有(private)的，但在您的情况下它们不是私有(private)的，这将导致数据竞争。在循环体内移动数组的定义或使用 private() 子句。

#pragma omp parallel for schedule(dynamic) private(array_dist_perf,array_dist)
for (int i = 0; i < MAX_COLUMNS; i++)
{
    if (i % PERF_CLMN == 1) continue;
    ...
}

现在，对于一些未经请求的优化建议:两个内部循环是多余的，因为第一个循环基本上执行第二个循环工作的子集。您可以仅使用单个数组来优化计算并节省内存，并让第二个循环从第一个循环结束的位置继续。代码的最终版本应如下所示:

else if (PERF_ROWS <= MAX_ROWS && function_switch == true)
{
    int array_dist[MAX_ROWS];

    #pragma omp parallel for schedule(dynamic) private(array_dist)
    for (int i = 0; i < MAX_COLUMNS; i++)
    {
        if (i % PERF_CLMN == 1) continue;

        for (int j = 0; j < PERF_ROWS; j++) //truncation perforation
        {
            array_dist[j] = abs(input[j] - input_matrix[j][i]);
        }

        float av = mean(PERF_ROWS, array_dist);

        float score = score_func(av);

        if (score > THRESHOLD_SCORE)
        {
            for (int k = PERF_ROWS; k < MAX_ROWS; k++)
            {
                array_dist[k] = abs(input[k] - input_matrix[k][i]);
            }

            float av_real = mean(MAX_ROWS, array_dist);

            float score_real = score_func(av_real);

            rank_function(score_real, i);
        }
    }
}

另一个优化潜力在于 input_matrix 不是以缓存友好的方式访问的。转置后，列数据会连续存储在内存中，提高内存访问局部性。