क्या ओपनएम के साथ सरणी में कमी करना संभव है?

Question

क्या ओपनएमपी एक चर के अनुपात में कमी का समर्थन करता है जो एक सरणी का प्रतिनिधित्व करता है?

यह निम्नलिखित की तरह कुछ काम करेगा ...

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] 

आदर्श रूप में, वहाँ के लिए एक omp समानांतर के लिए कुछ इसी तरह होगा, और यह समझ बनाने के लिए के लिए आप धागे का एक बड़ा पर्याप्त संख्या है, संचय बाइनरी पेड़ के माध्यम से होगा।

Answer 1

केवल ओपनएमपी 3.0 में फोरट्रान में, और शायद कुछ निश्चित कंपाइलरों के साथ। अब

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

Answer 2

ओपनएमपी सरणी या संरचना प्रकार चर पर कटौती नहीं कर सकता (restrictions देखें)।

आप private और shared क्लॉज पर भी पढ़ना चाहेंगे। private एक चर को प्रत्येक थ्रेड के लिए निजी घोषित करता है, जहां shared सभी धागे के बीच एक चर को साझा करने की घोषणा करता है। मुझे ओपनएमपी और एरे के संबंध में इस question का उत्तर भी बहुत उपयोगी पाया गया।

Answer 3

नवीनतम OpenMP 4.5 कल्पना C/C++ सरणियों की कमी का समर्थन करता है है:

पर पिछले उदाहरण (उदाहरण 3) देखें। http://openmp.org/wp/2015/11/openmp-45-specs-released/

और नवीनतम जीसीसी 6.1 भी इस सुविधा का समर्थन किया है। http://openmp.org/wp/2016/05/gcc-61-released-supports-openmp-45/

लेकिन मैंने अभी तक यह कोशिश नहीं की है। इच्छा है कि दूसरों को इस सुविधा का परीक्षण कर सकते हैं।

Answer 4

सी और सी ++ के लिए ओपनएमपी 4.5 के साथ अब्रे कमी अब संभव है। यहाँ एक उदाहरण है:

#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; 
    } 
} 

आउटपुट:

100 
100 
100 
100 
100 
100 

मैं जीसीसी 6.2 के साथ इस संकलित। आप देख सकते हैं जो आम संकलक संस्करणों यहाँ OpenMP 4.5 सुविधाओं का समर्थन: है कि ऊपर टिप्पणियों से http://www.openmp.org/resources/openmp-compilers/

नोट जबकि इस सुविधाजनक वाक्य रचना है, यह प्रत्येक थ्रेड के लिए प्रत्येक सरणी खंड की प्रतियां बनाने से ओवरहेड्स का एक बहुत आह्वान कर सकते हैं।

Answer 5

ओपनएमपी ओपनएमपी 4.5 और जीसीसी 6.3 (और संभवतः निचला) के रूप में इस ऑपरेशन को निष्पादित कर सकता है। एक उदाहरण कार्यक्रम इस प्रकार है:

#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; 
} 

ध्यान दें कि omp_out और omp_in विशेष चर रहे हैं और कि declare reduction के प्रकार वेक्टर आप पर कम करने के लिए योजना बना रहे हैं मेल खाना चाहिए।