0
    pos = calloc(nbodies, sizeof(*pos));
    forces = calloc(nbodies, sizeof(*forces));
    //...more...
    printf("Calculating......\n");
    ene = 0.0;

    #pragma omp parallel shared(pos,forces,ene,i)
    {
        #pragma omp for private(j,k,d,d2,d3,rij)
        for(i=0; i<nbodies; ++i){
            for(j=i+1; j<nbodies; ++j) {
                d2 = 0.0;
                for(k=0; k<3; ++k) {
                    rij[k] = pos[i][k] - pos[j][k];
                    d2 += rij[k]*rij[k];
                }
                if (d2 <= cut2) {
                   d = sqrt(d2);
                   d3 = d*d2;
                   for(k=0; k<3; ++k) {
                        double f = -rij[k]/d3;
                        forces[i][k] += f;
                        #pragma omp atomic
                        forces[j][k] -= f;
                   }
                   #pragma omp atomic
                   ene += -1.0/d; 
               }
            }
        }
    }

. . . . . . . . 我为我的并行代码和 DevCpp 程序和 OpenMP 使用 2 个线程。我的并行 OpenMP C 代码以与串行代码相同或慢得多的速度运行!有什么解决办法吗?

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1 回答 1

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引入同步总是有开销。但是你只需要这个,因为你试图保存几个操作。问问自己,当您有数十个内核来使工作并行时,节省 2 倍的工作量重要吗?

所以也许你应该让代码在标量方面更浪费一点,这意味着计算所有的力量i,j,但更容易并行化。

于 2021-12-11T18:34:05.430 回答