openmp reduce技術

Question

我有這個找到最小和最大長度的循環，你可以看到我在查看OpenMP時有兩個值在這裏減少，我只能注意到它只提供了一個值的減少技巧。

for (size_t i = 0; i < m_patterns.size(); ++i) 
{// start for loop 
    if (m_patterns[i].size() < m_lmin)   
     m_lmin = m_patterns[i].size();   
    else if (m_patterns[i].size() > m_lmax)   
     m_lmax = m_patterns[i].size(); 
}// end for loop 

我可以做以下

#pragma omp parallel for reduction (min:m_lmin,max:m_lmax) 

，或者我應該重寫for循環兩個for循環一個最小和一個最大

另一個問題..我可以使用tbb容器，如OpenMP中的concurrent_vector

Answer 1

就openmp而言 - 官方規範可用（www.openmp.org）。但最後你的編譯器正在做所有的工作。所以回答你的問題可能是編譯器相關... 但是微軟提供http://msdn.microsoft.com/de-de/library/2etkydkz(v=vs.80).aspx

提示

#pragma omp parallel for reduction(min:m_lmin) reduction(max:m_lmax) 

Answer 2

OpenMP的從3.1，他們開始支持分&最大的降低動作。 OpenMP 3.1可從GCC 4.7獲得。您可以參考this link瞭解最小最大減量的詳細信息。

Answer 3

通過並行填充變量的私有版本，然後將它們合併到關鍵部分，可以實現自己的併發向量以及最小和最大約簡。這將在僅支持OpenMP 2.5（不支持最小和最大減少）的MSVC中起作用。但不管您的OpenMP版本是否支持最小和最大減少量，這都是一種有用的技術。

只要循環的項目數比線程數量大得多（或者項目的運行時間與合併相比較大），此方法就很有效。

#pragma parallel 
{ 
    int m_lmin_private = m_lmin; 
    int m_max_private = m_max_private; 
    #pragma omp for nowait 
    for (size_t i = 0; i < m_patterns.size(); ++i) { 
     if (m_patterns[i].size() < m_lmin_private)   
      m_lmin_private = m_patterns[i].size();   
     else if (m_patterns[i].size() > m_lmax_private)   
      m_lmax_private = m_patterns[i].size(); 
    } 
    #pragma omp critical 
    { 
     if (m_lmin_private<m_lmin)   
      m_lmin = m_lmin_private;  
     if (m_lmax_private>m_lmax)   
      m_lmax = m_lmax_private;      
    } 
} 

對於並行向量我們同樣的方法：

std::vector<int> vec; 
#pragma omp parallel 
{ 
    std::vector<int> vec_private; 
    #pragma omp for nowait //fill vec_private in parallel 
    for(int i=0; i<n; i++) { 
     vec_private.push_back(i); 
    } 
    #pragma omp critical 
    vec.insert(vec.end(), vec_private.begin(), vec_private.end()); 
}