openmp
Сокращения OpenMP

замечания

Аппроксимация PI ручной обработки #pragma omp reduction

int i;
int n = 1000000;
double area = 0;
double h = 1.0 / n;

#pragma omp parallel shared(n, h)
{
  double thread_area = 0;                      // Private / local variable

  #pragma omp for
  for (i = 1; i <= n; i++)
  {
    double x = h * (i - 0.5);
    thread_area += (4.0 / (1.0 + x*x));
  }

  #pragma omp atomic                       // Applies the reduction manually
  area += thread_area;                     // All threads aggregate into area
}
double pi = h * area;

Нити появляются в параллели #pragma omp. Каждый поток будет иметь независимую / private thread_area, которая сохраняет свое частичное дополнение. Следующий цикл распределяется между потоками с помощью #pragma omp for. В этом цикле каждый поток вычисляет свою собственную thread_area, и после этого цикла код последовательно агрегирует область атомарно через

Аппроксимация PI с использованием сокращений на основе #pragma atomic

double area;
double h = 1.0 / n;
#pragma omp parallel for shared(n, h, area) 
for (i = 1; i <= n; i++)
{
  double x = h * (i - 0.5);
  #pragma atomic
  area += (4.0 / (1.0 + x*x));
}
pi = h * area;

В этом примере каждый поток выполняет подмножество счетчика итераций, и они аккумулируются атомарно в область общей переменной, что гарантирует отсутствие потерянных обновлений. Здесь мы можем использовать атом #pragma, потому что данная операция (+ =) может выполняться атомарно, что упрощает читаемость по сравнению с использованием криптования #pragma omp.

Приближение PI с использованием сокращений на основе #pragma omp критического

double area;
double h = 1.0 / n;
#pragma omp parallel for shared(n, h, area) 
for (i = 1; i <= n; i++)
{
  double x = h * (i - 0.5);
  #pragma omp critical
  {
    area += (4.0 / (1.0 + x*x));
  }
}
double pi = h * area;

В этом примере каждый поток выполняет подмножество счетчика итераций, и они аккумулируются атомарно в область общей переменной, что гарантирует отсутствие потерянных обновлений.

Аппроксимация PI с использованием предложения #pragma omp

int i;
int n = 1000000;
double area = 0;
double h = 1.0 / n;
#pragma omp parallel for shared(n, h) reduction(+:area) 
for (i = 1; i <= n; i++)
{
  double x = h * (i - 0.5);
  area += (4.0 / (1.0 + x*x));
}
pi = h * area;

В этом примере каждый поток выполняет подмножество счетчика итераций. Каждый поток имеет свою локальную частную копию области и в конце параллельной области все они применяют операцию добавления (+), чтобы генерировать конечное значение для области.