如何在openmp中为每个线程分配一个特定的工作以添加矩阵
我正在尝试创建一个矩阵加法程序来练习OpenMP。 我有N ^ 2个处理器/线程，并且需要分配每个线程，以便它计算结果矩阵的一个条目。 例如，如果我有两个大小为NxN的矩阵A和B，那么每个线程都应该计算结果矩阵C的一个条目。在阅读OpenMp中的一些初学者教程时，似乎#pragma omp parallel for指令将任务同样在指定的线程总数中。 但在下面的代码中，只有3个线程处于活动状态，而不是我想要的。
我拥有的代码如下所示：
#include <stdio.h>
#include "omp.h"
void main() {
// omp_set_num_threads(NUM_THREADS);
int i, k;
int N=3;
int A[3][3] = { {1, 2, 3},{ 5, 6, 7}, {8,9,10} };
int B[3][3] = { {1, 2, 3},{ 5, 6, 7}, {8,9,10} };
int C[3][3] ;
omp_set_dynamic(0);
omp_set_num_threads(9);
// printf("Num of threads %i n", omp_get_max_threads());
#pragma omp parallel for private(i,k) shared(A, B, C, N)
for (i = 0; i< N; i++) {
for (k=0; k< N;k++){
int j = omp_get_thread_num();
C[i][k] = A[i][k] + B[i][k] ;
printf("I m thread %d computing A[%d][%d] and B[%d][%d] = %d n ", j, i,k, i,k, C[i][k]);
}
}
int n, m;
for (n=0; n<3; n++) {
for ( m=0;m<3;m++){
printf("C[%d][%d] = %d n",n,m, C[n][m]);
}
}
}
我得到的输出是：
I m thread 0 computing A[0][0] and B[0][0] = 2
I m thread 1 computing A[1][0] and B[1][0] = 10
I m thread 1 computing A[1][1] and B[1][1] = 12
I m thread 1 computing A[1][2] and B[1][2] = 14
I m thread 0 computing A[0][1] and B[0][1] = 4
I m thread 0 computing A[0][2] and B[0][2] = 6
I m thread 2 computing A[2][0] and B[2][0] = 16
I m thread 2 computing A[2][1] and B[2][1] = 18
I m thread 2 computing A[2][2] and B[2][2] = 20
C[0][0] = 2
C[0][1] = 4
C[0][2] = 6
C[1][0] = 10
C[1][1] = 12
C[1][2] = 14
C[2][0] = 16
C[2][1] = 18
C[2][2] = 20
我想要的是，九个线程中的每一个都计算矩阵C的一个条目。任何人都可以请求帮助。 我是C和OpenMP的新手。 我也对私有变量中私有变量的确切功能感到困惑。 例如，如果我将'i'和'k'指定为私有，那么这是否意味着每个线程都会有'i'和'k'的副本，因此可能会运行它们自己的循环迭代？ 但是这没有意义，因为在上面的输出中，线程0计算所有的行0值，并且线程1计算所有行1的值。 这是怎么发生的，没有任何具体的指令？ 感谢您的帮助！
在外部for循环中使用#pragma omp parallel for ，它仅应用于仅迭代3次（ N = 3 ）的外部循环，因此您只需要3个线程。
如果你想使用9个线程，你应该使用一个索引折叠2d数组为1d，我们称之为p ：
#pragma omp parallel for private(i, k, p) shared(A, B, C, N)
for (p = 0; p < N * N; p++) {
i = p / N;
k = p % N;
C[i][k] = A[i][k] + B[i][k];
}
正如George的回答和Timothy的评论所述，您还可以使用OpenMP的collapse(2)关键字来实现相同的目的。
另一种方式，如果你想保留2个循环，除了'chrk'的回答外，就是使用：
#pragma omp parallel for private(i,k) shared(A, B, C, N) collapse(2)
像这样，你将在两个循环中并行执行。 因为，现在，你只有在外部循环中并行执行。 这就是为什么你看到例如线程1计算所有行1的值。
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