Как использовать барьер OpenMP

Question

Я хочу убедиться, что я правильно реализую барьер. Прямо сейчас, amStaticThreaded запускает тонну новых потоков каждый раз, когда он вызывается. В моей основной рутине все после amStaticThreaded может выполняться только одним потоком, но эта часть выполняется очень быстро. Есть ли лучший способ, чем иметь amStaticThreaded начать новый набор потоков каждый раз

У меня есть следующие настройки в моем коде:

void amStaticThreaded(int nshocks, int nstates, 
         MatrixXd& valmat, MatrixXd& EV_prev, MatrixXd& fullmat) { 

    #pragma omp parallel for 
    for(int i = 0; i < nshocks; i++) { 

    // this does the add part  
    RowVectorXd vrow(nstates); 
    vrow = EV_prev.row(i); 

    fullmat.middleRows(i*nstates, nstates).rowwise() += vrow; 
    valmat.row(i) = fullmat.middleRows(i*nstates, nstates).rowwise().maxCoeff().transpose(); 

    } 

} 

int main() { 

    // ... 

    // ITERATION ON CONTINUATION VALUE 
    cout << "entering loop" << endl; 
    while ((err > TOL) && (itercount < MAXIT)) { 

    // GET NEW EXPECTED VALUE FUNCTION 
    EV_prev = (T_BIG * V_prev); 
    EV_prev.array() *= beta; 

    fullmat = staticmat; 
    amStaticThreaded(Nshocks, nstates, V_new, EV_prev, fullmat); 

    // THERE SHOULD BE A BARRIER HERE 

    // FIGURE OUT THE ERROR BOUNDS 
    mmdiff = (V_new.array() - V_prev.array()); 
    lbound = beta * double(mmdiff.minCoeff()); 
    ubound = beta * double(mmdiff.maxCoeff()); 

    // POSSIBLY ADJUST THE VALUE FUNCTION 
    relres = ubound - lbound; 
    if(relres < TOL) { 
     V_new.array() += (ubound + lbound)/2.0; 
    } 
    err = relres; 

    // UPDATE ITER COUNT AND VALUE FUNCTION 
    cout << "i: " << itercount << ": " << err << endl; 
    itercount++; 
    V_prev = V_new; 
    } // end while 
    cout << "DONE with iteration!" << endl; 
} 

Answer 1

Ваш код является правильным, как это. В конце параллельного участка имеется подразумеваемый барьер; только главный поток выполняет команды за пределами параллельного раздела.

Что касается начала многих потоков при каждом входе в параллель, это то, на что позаботится реализация OpenMP. Большинство реализаций содержат пул потоков и используют их, когда это необходимо, вместо того, чтобы всегда создавать и удалять потоки.