Zależność funkcji openMP

Question

Mam 5 funkcji A, B, C, D, E.

Aby wykonać DI potrzebuję B, C do wykonania, do wykonania EI potrzeba A, D do wykonania.

Próbowałem tego

int main()
{
    #pragma omp parallel num_threads(5) 
    {
        long t1 = clock();
        int a = 0, b = 0, c = 0, d = 0, e = 0;
        int th = omp_get_thread_num();
        if (th == 0) {
            a += A();
            printf("A is finished after %d\n", clock() - t1);
        }
        if (th == 1) {
            b += B();
            printf("B is finished after %d\n", clock() - t1);
        }
        if (th == 2) {
            c += C();
            printf("C is finished after %d\n", clock() - t1);
        }
        if (th == 3 && (b == 1 && c == 1)) {
            d += D();
            printf("D is finished after %d\n", clock() - t1);
        }
        if (th == 4 && (a == 1 && d == 1)) {
            e += E();
            printf("E is finished after %d\n", clock() - t1);
        }

    }
    return 0;
}

ale D, E nie wykonał

Wszystkie te funkcje zwracają 1 do teraz w celu debugowania

Answer 1

Zmienne a, b, ci d,nie może być używany do komunikowania się między wątków, ponieważ wszystkie są prywatne . Dlatego każdy wątek ma swoją prywatną kopię. Co więcej, zwykle nie jest dobrym pomysłem używanie ich do celów synchronizacji.

W twoim kodzie thread=3nigdy by nie czekał, if (th == 3 && (b == 1 && c == 1))ponieważ:

1. bi csą prywatne, więc thread=3ma b=0i c=0niezależnie od tego, jakie są inne wątki zrobić ich kopie zmiennych b=0i c=0.
2. Nic nie mówi temu wątkowi, aby czekał ( np. Jakiś konstruktor podobny do synchronizacji).

Jeśli chcesz, aby wątki czekały na siebie, użyj omp barrierzamiast tego. Wszystkie wątki będą musiały wywołać barierę, zanim będą mogły kontynuować obliczenia.

 int main()
    {
        #pragma omp parallel num_threads(5) 
        {
            long t1 = clock();
            int a = 0, b = 0, c = 0, d = 0, e = 0;
            int th = omp_get_thread_num();
            if (th == 0) {
                a += A();
                printf("A is finished after %d\n", clock() - t1);
            }
            if (th == 1) {
                b += B();
                printf("B is finished after %d\n", clock() - t1);
            }
            if (th == 2) {
                c += C();
                printf("C is finished after %d\n", clock() - t1);
            }
            // Threads will wait for each other here
            #pragma omp barrier 
            if (th == 3) {
                d += D();
                printf("D is finished after %d\n", clock() - t1);
            }
            // Threads will wait for each other here
            #pragma omp barrier 
            if (th == 4) {
                e += E();
                printf("E is finished after %d\n", clock() - t1);
            }
        }
        return 0;
    }

Bardziej wyrafinowanym podejściem byłoby użycie zadań z zależnościami, funkcja wydana w standardzie OpenMP 4.0. Jest już fajne wyjaśnienie, jak ta funkcja działa w tym wątku.

int a = 0, b = 0, c = 0, d = 0, e = 0;
#pragma omp parallel num_threads(5) shared(a, b, c, d)
{
  #pragma omp single nowait
  {
      long t1 = clock();

      int th = omp_get_thread_num();
      #pragma omp task  depend (out:a) 
      {
          a += A();
          printf("A is finished after %d\n", clock() - t1);
      }
      #pragma omp task depend (out:b) 
      {
         b += B();
         printf("B is finished after %d\n", clock() - t1);
      }
      #pragma omp task depend (out:c) 
      { 
          c += C();
          printf("C is finished after %d\n", clock() - t1);
      }
     #pragma omp task depend (in:a, b) depend(out:d) 
     {
        d += D(); 
        printf("D is finished after %d\n", clock() - t1);
     }
     #pragma omp task depend (in:a, b)  
     {
       e += E();
       printf("E is finished after %d\n", clock() - t1);
     }
  }
}
return 0;
}

Answer 2

Właściwym rozwiązaniem OpenMP byłoby użycie zadań z zależnościami danych:

    #pragma omp parallel num_threads(3)
    #pragma omp single
    {
        double t1 = omp_wtime();
        int a = 0, b = 0, c = 0, d = 0, e = 0;
        #pragma omp task shared(a) depend(out: a)
        {
            a += A();
            printf("A is finished after %f\n", omp_wtime() - t1);
        }
        #pragma omp task shared(b) depend(out: b)
        {
            b += B();
            printf("B is finished after %f\n", omp_wtime() - t1);
        }
        #pragma omp task shared(c) depend(out: c)
        {
            c += C();
            printf("C is finished after %f\n", omp_wtime() - t1);
        }
        #pragma omp task shared(b,c,d) depend(in: b,c) depend(out: d)
        {
            d += D();
            printf("D is finished after %f\n", omp_wtime() - t1);
        }
        #pragma omp task shared(a,d,e) depend(in: a,d)
        {
            e += E();
            printf("E is finished after %f\n", omp_wtime() - t1);
        }

    }

Tutaj zadanie Ajest oznaczone jako producent dla wartości awith, depend(out: a)a zadanie Djest oznaczone jako producent dz depend(out: d). Zadanie Ejest oznaczone jako konsument tych dwóch wartości za pomocą depend(in: a,d). Podążając za zależnościami wyjściowymi (producent) i wejściowymi (konsument), środowisko uruchomieniowe OpenMP buduje wykonawczy DAG (skierowany graf acykliczny), który informuje go o prawidłowej kolejności wykonywania wszystkich zadań. Nie potrzebujesz też pięciu wątków - wystarczą trzy.

Posiadanie kodu zadań wewnątrz singlekonstrukcji jest bardzo idiomatycznym OpenMP.

Zależności zadań zostały wprowadzone przez OpenMP 4.0 w 2013 roku, więc każdy nowoczesny kompilator z wyjątkiem MSVC ++ powinien zapewniać obsługę tej funkcji.