Дипломная работа: Система автоматизации распараллеливания Отображение на SMP-кластер

!$OMP END DO

!$OMP END PARALLEL

CDVM$ PARALLEL (i,j) ON a(i,j),

*DVM$* REDUCTION (SUM(s))

do i=1,N

!$OMP PARALLEL PRIVATE(i, j)

!$OMP*REDUCTION(+: s)

!$OMP DO SCHEDULE (STATIC)

do j=1,M

S = S + A(I, J)

enddo

!$OMP END DO

!$OMP END PARALLEL

enddo

Клауза REDUCTION(+: s) означает, что каждая нить создаст в своей локальной памяти редукционную переменную, и будет накапливать в ней суммы элементов массива. По окончанию цикла эти локальные редукционные переменные нитей будут просуммированы и записаны в локальную редукционную переменную узла.

В варианте 3.1 локальные редукционные переменные нитей будут суммироваться по окончании внешнего цикла. В варианте 3.2 локальные редукционные переменные нитей суммируются на каждой итерации внешнего цикла, и это снова дополнительные накладные расходы.

Пример 4

Рассмотрим пример с регулярной зависимостью:

CDVM$ PARALLEL (i,j) ON a(i,j),

*DVM$* ACROSS (a(1:1,1:1))

do i=2,N-1

do j=2,M-1

A(I, J) = A(I-1, J) + A(I+1, J)

* + A(I, J-1) + A(I, J+1)

enddo

enddo

Тело данного цикла примечательно тем, что невозможно независимое выполнение витков цикла, т.к. прежде чем вычислить A(I, J), необходимо вычислить A(I-1, J) и A(I, J-1).

Прежде всего, клауза ACROSS (a(1:1,1:1)) определяет точное местоположение удаленных данных (теневые грани). Также ACROSS обеспечивает сохранение порядка вычислений витков цикла.

Для распараллеливания на OpenMP циклов с регулярной зависимостью используется алгоритм конвейерного выполнения при помощи синхронизующего массива. Этот алгоритм применялся в тестах NAS [12]. Цикл с регулярной зависимостью должен содержать тесно-вложенный цикл. Вариант распараллеливания здесь всего один: