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C++:OpenMP 共享内存保护

coder 2024-02-04 原文

如果我使用一个共享变量，比方说 double 变量，来计算程序执行过程中的某种总和。无论如何，这是否容易受到不稳定操作的影响？我的意思是，是否有可能多个内核以异步方式访问此变量并导致不稳定的结果？

例如: 这是一个全局变量:

double totalTime = 0;

在每个核心中调用一个命令:

totalTime += elapsedTime;

最后的操作/语句是通过获取 totalTime 的值，将其放入 CPU 寄存器，然后进行加法来执行的。我可以想象，多个核心会在同一时刻获取相同的值，然后添加新的 elapsedTime，然后由于延迟，存储在 totalTime 中的值将被错误的值覆盖。那可能吗？我该如何解决这个问题？

谢谢。

最佳答案

显然这个操作不是线程安全的，因为正如您自己提到的，它涉及多个汇编程序指令。事实上，openMP 甚至有针对此类操作的特殊指令。

您将需要 atomic pragma 来使其成为“原子”:

#pragma omp atomic
totalTime += elapsedTime;

请注意，atomic 仅在您对内存位置进行单个更新时才有效，例如加法、递增等。

如果你有一系列需要原子化的指令，你必须使用critical指令:

#pragma omp critical
{
    // atomic sequence of instructions
}

编辑:这里有一个来自“snemarch”的好建议:如果您在并行循环中重复更新全局变量 totalTime，您可以考虑使用 reduction 子句使流程自动化并提高效率:

double totalTime = 0;

#pragma omp parallel for reduction(+:totalTime)
for(...)
{
    ...
    totalTime += elapsedTime;
}

最后 totalTime 将正确包含本地 elapsedTime 值的总和，无需显式同步。

关于C++:OpenMP 共享内存保护，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10978012/

ampOpenMPcodetotalTimesectionc++multithreadingparallel-processingshared-memory

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