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我正在使用 OpenMP 来制作 Dijkstra 算法的并行版本。我的代码由两部分组成。第一部分仅由一个线程（主线程）执行。该线程从列表中选择新节点。第二部分由其他线程执行。这些线程改变从源到其他节点的距离。不幸的是，在我的代码中是错误，因为执行第二部分的许多线程之一突然“消失”。可能数据同步有问题，但我不知道在哪里。如果有人能告诉我我的错误在哪里，我将不胜感激。这是代码：

map<int, int> C;
map<int, int> S;
map<int, int> D;
int init;
int nu;
int u;
int p = 3;//omp_get_num_threads();
int d;
int n = graph->getNodesNum();

#pragma omp parallel shared(n, C, d, S, init, nu, u, D, graph, p) num_threads(p)
{
    int myId = omp_get_thread_num();
    if (myId == 0)
    {
        init = 0;
        nu = 0;

        u = to;
        while (init < p - 1)
        {
        }

        while (u != 0)
        {
            S[u] = 1;
            while (nu < p - 1)
            {
            }
            u = 0;
            d = INFINITY;
            for (int i = 1; i <= p - 1; ++i)
            {
                int j = C[i];
                if ((j != 0) && (D[j] < d))
                {
                    d = D[j];
                    u = j;
                }
            }
            nu = 0; 
        }
    }
    else
    {
        for (int i=myId; i<=n; i += p-1)
        {
            D[i] = INFINITY;
            S[i] = 0;
        }

        D[u] = 0;

        ++init; 
        while (init < p-1)
        {
        }
        while (u != 0)
        {
            C[myId] = 0;
            int d = INFINITY;

            for (int i = myId; i<=n; i+=p-1)
            {
                if (S[i] == 0)
                {
                    if (i != u)
                    {
                        int cost = graph->getCostBetween(u, i);
                        if (cost != INFINITY)
                        {
                            D[i] = min(D[i], D[u] + cost);
                        }
                    }
                    if ((d > D[i])) 
                    {                           
                        d = D[i];
                        C[myId] = i;
                    }
                }
            }
            ++nu;
            while (nu != 0)
            {
            }   
        }
    }       
}

}

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我不知道您有什么信息，但是将不规则的、高度同步的算法与小任务并行化是人们可能遇到的最棘手的并行问题之一。研究团队可以专注于此类任务并获得有限的加速，或者无处可去。通常，此类算法仅适用于为并行化量身定制的特定架构，并且通过适当设计数据结构消除了诸如错误共享之类的古怪开销。

像这样的算法需要大量的时间和精力来分析、测量和考虑。例如见这篇论文。

ww2.cs.fsu.edu/~flin/ppq_report.pdf

现在，关于您的直接问题，由于您的算法是高度同步的并且任务很小，您正在经历数据竞争的副作用。从你的并行算法中删除这些将是非常棘手的，这里没有人可以为你做。

因此，您的首要任务是查看可以帮助您检测数据竞争的工具，例如 Valgrind 和英特尔线程检查器。

于 2012-07-02T18:04:43.740 回答