我在 Google 上搜索提供一些简单 OpenMp 算法的页面。可能有一个例子可以从一个巨大的数据数组中计算最小值、最大值、中值、平均值，但我无法找到它。
至少我通常会尝试将每个核心的数组分成一个块，然后进行一些边界计算以获得完整数组的结果。
我只是不想重新发明轮子。
附加说明：我知道有成千上万的例子可以使用简单的归约。例如计算 PI。
const int num_steps = 100000;
double x, sum = 0.0;
const double step = 1.0/double(num_steps);
#pragma omp parallel for reduction(+:sum) private(x)
for (int i=1;i<= num_steps; i++){
x = double(i-0.5)*step;
sum += 4.0/(1.0+x*x);
}
const double pi = step * sum;
但是当这些算法不可用时，几乎没有减少算法的例子。
OpenMP（至少 2.0）支持一些简单操作的归约，但不支持 max 和 min。
在下面的示例中，reduction子句用于求和，critical节用于使用线程本地更新共享变量而不会发生冲突。
#include <iostream>
#include <cmath>
int main()
{
double sum = 0;
uint64_t ii;
uint64_t maxii = 0;
uint64_t maxii_shared = 0;
#pragma omp parallel shared(maxii_shared) private(ii) firstprivate(maxii)
{
#pragma omp for reduction(+:sum) nowait
for(ii=0; ii<10000000000; ++ii)
{
sum += std::pow((double)ii, 2.0);
if(ii > maxii) maxii = ii;
}
#pragma omp critical
{
if(maxii > maxii_shared) maxii_shared = maxii;
}
}
std::cerr << "Sum: " << sum << " (" << maxii_shared << ")" << std::endl;
}
编辑：更清洁的实现：
#include <cmath>
#include <limits>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <tr1/random>
// sum the elements of v
double sum(const std::vector<double>& v)
{
double sum = 0.0;
#pragma omp parallel for reduction(+:sum)
for(size_t ii=0; ii< v.size(); ++ii)
{
sum += v[ii];
}
return sum;
}
// extract the minimum of v
double min(const std::vector<double>& v)
{
double shared_min;
#pragma omp parallel
{
double min = std::numeric_limits<double>::max();
#pragma omp for nowait
for(size_t ii=0; ii<v.size(); ++ii)
{
min = std::min(v[ii], min);
}
#pragma omp critical
{
shared_min = std::min(shared_min, min);
}
}
return shared_min;
}
// generate a random vector and use sum and min functions.
int main()
{
using namespace std;
using namespace std::tr1;
std::tr1::mt19937 engine(time(0));
std::tr1::uniform_real<> unigen(-1000.0,1000.0);
std::tr1::variate_generator<std::tr1::mt19937,
std::tr1::uniform_real<> >gen(engine, unigen);
std::vector<double> random(1000000);
std::generate(random.begin(), random.end(), gen);
cout << "Sum: " << sum(random) << " Mean:" << sum(random)/random.size()
<< " Min:" << min(random) << endl;
}
OpenMP 不支持这些归约操作。考虑英特尔线程构建模块的 parallel_reduce 算法，您可以在其中实现任意算法。
这里举个例子。它使用部分结果的总和。你可以实现任何你想要的功能。
#include <stdio.h>
#include <tbb/blocked_range.h>
#include <tbb/parallel_reduce.h>
#include <tbb/task_scheduler_init.h>
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
class PiCalculation
{
private:
long num_steps;
double step;
public:
// Pi partial value
double pi;
// Calculate partial value
void operator () (const tbb::blocked_range<long> &r)
{
double sum = 0.0;
long end = r.end();
for (int i = r.begin(); i != end; i++)
{
double x = (i + 0.5) * step;
sum += 4.0/(1.0 + x * x);
}
pi += sum * step;
}
// Combine results. Here you can implement any functions
void join(PiCalculation &p)
{
pi += p.pi;
}
PiCalculation(PiCalculation &p, tbb::split)
{
pi = 0.0;
num_steps = p.num_steps;
step = p.step;
}
PiCalculation(long steps)
{
pi = 0.0;
num_steps = steps;
step = 1./(double)num_steps;
}
};
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
int main()
{
tbb::task_scheduler_init init;
const long steps = 100000000;
PiCalculation pi(steps);
tbb::parallel_reduce(tbb::blocked_range<long>(0, steps, 1000000), pi);
printf ("Pi is %3.20f\n", pi.pi);
}
请检查此链接以了解其他减少算法。http://cache-www.intel.com/cd/00/00/30/11/301132_301132.pdf#page=19请仔细阅读第 3.3.1 段。有一个在数组中查找最小值的示例。
这是典型的还原问题。
除了Suvesh 指向的页面之外，您还可以查看减少子句的文档。