Openmp 可重现缩减 [重复]-解网

问：

10个月前关闭。

我有以下示例代码：

!$omp threadpriavate(var)
!$omp parallel do reduction(+:var)
do
    var = var + compilated_floating_point_computation()
end do
!$omp end parallel do
print *,var

即使我使用相同数量的线程，每次运行的 var 结果也略有不同。我尝试添加openmp子句，但出现以下编译错误： .order(reproducible:concurrent)Error: threadprivate variable 'var' used in a region with 'order(concurrent)' clause

有没有办法使用约简，同时在相同数量的线程上仍然保持浮点可重复性？

浮点 Fortran OpenMP 精度降低

如果你想通过OMP缩减来利用并行性，你不必关心数字的加起来顺序 - 这意味着你会得到结果的变化。如果你确实在乎，你将不得不找到一种方法来对结果进行排序，虽然从理论上讲，出于性能原因，OMP 减少的实现可能会在实践中给你带来好处，但我怀疑实际上没有人这样做。您可能不得不自己旋转。

2赞 Jérôme Richard 1/24/2023

这回答了你的问题吗？并行约简的浮点数相关数值稳定性问题，为什么 OpenMP 约简子句对于静态调度循环是不确定的？以及浮点数学是否被破坏？以及为什么这个 OpenMP 程序每次都给我不同的答案？。这当然不是唯一的。在发布新答案之前，请阅读过去的答案。

0赞 johncampbell 1/27/2023

假设 “compilated_floating_point_computation（）” 中没有竞争条件，则解释可能是 var 的浮点溢出。您尚未指示 DO 循环计数或 var 的精度。这可能是 real*4 ：： var 和大循环计数的常见问题。实际上，通过使用还原，这可以缓解这种溢出问题，但唯一实用的解决方案是更高精度的累加器。

0赞 PierU 1/27/2023

@johncampbell不需要溢出，浮点计算的不可复制性是约简所固有的

答：

1赞 Victor Eijkhout 1/24/2023 #1

如果你的计算比加法约简要高得多，你可以用计算结果创建一个数组，并按顺序求和。

否则，不同的结果是并行性的内在副作用。接受它的本质，使用稳定的算法，这样它就无关紧要了，或者使用各种集成来获得具有统计意义的结果。

上一个：浮点数学坏了吗？

下一个：调用MPI_Bcast时如何传递自定义数据类型？

Openmp 可重现缩减 [重复]

Openmp reproducible reduction [duplicate]

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