OpenMP-распараллеливание неэффективно

Question

Я пытаюсь распараллелить этот код с помощью OpenMP.

for(t_step=0;t_step<Ntot;t_step++) { 
     // current row 
     if(cur_row + 1 < Npt_x)  cur_row++; 
     else      cur_row = 0; 
     // get data from file which update only the row "cur_row" of array val 
     read_line(f_u, val[cur_row]); 
     // computes 
     for(i=0;i<Npt_x;i++) { 
      for(j=0;j<Npt_y;j++) { 
       i_corrected = cur_row - i; 
       if(i_corrected < 0)  i_corrected = Npt_x + i_corrected; 
       R[i][j] += val[cur_row][0]*val[i_corrected][j]/Ntot; 
      } 
     } 
    } 

с
- вал и R ** объявлен как двойной,
- Npt_x и Npt_y около 500,
- Ntot составляет около 10^6.

Я сделал это

for(t_step=0;t_step<Ntot;t_step++) { 
     // current row 
     if(cur_row + 1 < Npt_x)  cur_row++; 
     else      cur_row = 0; 
     // get data from file which update only the row "cur_row" of array val 
     read_line(f_u, val[cur_row]); 
     // computes 
     #pragma omp parallel for collapse(2), private(i,j,i_corrected) 
     for(i=0;i<Npt_x;i++) { 
      for(j=0;j<Npt_y;j++) { 
       i_corrected = cur_row - i; 
       if(i_corrected < 0)  i_corrected = Npt_x + i_corrected; 
       R[i][j] += val[cur_row][0]*val[i_corrected][j]/Ntot; 
      } 
     } 
    } 

Проблема заключается в том, что он, кажется, не будет эффективным. Есть ли способ использовать OpenMP более эффективно в этом случае?

Многого Thks

Answer 1

Прямо сейчас, я хотел бы попробовать что-то вроде этого:

for(t_step=0;t_step<Ntot;t_step++) { 
    // current row 
    if(cur_row + 1 < Npt_x) 
     cur_row++; 
    else 
     cur_row = 0; 
    // get data from file which update only the row "cur_row" of array val 
    read_line(f_u, val[cur_row]); 
    // computes 
    #pragma omp parallel for private(i,j,i_corrected) 
    for(i=0;i<Npt_x;i++) { 
     i_corrected = cur_row - i; 
     if(i_corrected < 0) 
      i_corrected += Npt_x; 
     double tmp = val[cur_row][0]/Ntot; 
     #if defined(_OPENMP) && _OPENMP > 201306 
     #pragma omp simd 
     #endif 
     for(j=0;j<Npt_y;j++) { 
      R[i][j] += tmp*val[i_corrected][j]; 
     } 
    } 
} 

Однако, поскольку код будет память связан, что не уверен, что он будет получать вам много параллельного ускорения Однако стоит попробовать.