理想的数据结构与OpenMP

什么是并行编程中的理想数据结构，在我的情况下是OpenMP。理想的数据结构与OpenMP

#pragma omp parallel for 
for(int i = 0; i < N; i++) 
{ 
    if(table[i] == true) 
     container.insert(i); // ?? what kind 
}

在这个例子中，如果我们使用一个相似大小的表格，这可能很简单。 C++中用于共享内存并行编程的更一般的数据结构是什么？

来源

2010-11-15 ennetws

最好不要依赖于共享数据结构（因为你必须在某个时刻依靠锁，这会减慢速度）。相反，让每个线程写入其自己的结构，并在并行部分完成后合并结果。

来源

2010-11-15 08:39:12

你说得对。不幸的是，OpenMPs拥有'reduction'只支持基本类型。 – 2010-11-15 08:41:44

所以每个线程都会有任何数据结构并收集最终结果。多谢你们。 – ennetws 2010-11-16 20:08:40

该阵列是并行编程的理想数据结构。

我不同意@Oli Charlesworth不愿意依赖共享数据结构 - 毕竟OpenMP是关于共享内存并行化的，它提供了程序员需要的工具来确保数据安全。

来源

2010-11-15 11:05:50

在这种特殊情况下，数组不计数，因为代码是*收集*一些数据（或减少，因为你想调用它）。这将从原始数组中选择一些元素。为了使数组正常工作，它必须为每个工作线程分配一个预先指定的元素，以避免锁，等待状态和竞态条件，但在这种情况下，您怎么知道最终数组将具有多少个元素？你为每个线程分配了多少个元素？然后，您必须允许中央存储库添加每个结果，需要锁定对结构的访问权限，从而损害性能。 – 2010-11-15 18:20:02

因此，在数组的情况下，我需要一个单一的大型数组，然后为每个线程设置一组单独的计数器，而不需要锁？ – ennetws 2010-11-16 20:12:39

@ennetws：是的，没错。 – 2010-11-16 22:24:34

理想的数据结构与OpenMP

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