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c++-OpenMP for循环与特定线程

(c++ - OpenMP for loop with specific threads)

发布于 2020-11-30 10:38:00

我是并行编程的新手。我正在尝试使点云处理过程并行化。我在下面分享我的程序结构。首先,我将点云分为部分云。我的目标是每个线程必须分别调用fillFrustumCloud()函数。

int num_threads = 12;

std::vector<CloudColored::Ptr> vector_colored_projected_clouds(num_threads);
std::vector<Cloud::Ptr> vector_projected_clouds(num_threads);

omp_set_num_threads(num_threads);

// private( ) shared()
#pragma omp parallel  shared(vector_colored_projected_clouds,vector_projected_clouds)
{
    
    for(int i=0; i<num_threads; i++)
    {

        #pragma omp critical
        {
            std::cout << "Thread id: " << omp_get_thread_num() << " loop id: " << i <<  std::endl;
        }

        const unsigned int  start_index = cloud_in->size()/num_threads*i;
        const unsigned int  end_index = cloud_in->size()/num_threads*(i+1);

        Cloud::Ptr partial_cloud(new Cloud);

        if(i==num_threads-1)
        {
            partial_cloud->points.assign(cloud_in->points.begin()+start_index, cloud_in->points.end());
        }else{
            partial_cloud->points.assign(cloud_in->points.begin()+start_index, cloud_in->points.begin()+end_index);
        }

            LidcamHelpers::fillFrustumCloud(partial_cloud, mat_point_transformer, img_size, vector_colored_projected_clouds,
                                            vector_projected_clouds, i, interested_detections, id, reshaped_img);
    }
}

但输出是:

Thread id: 0 loop id: 0
Thread id: 1 loop id: 0
Thread id: 2 loop id: 0
Thread id: 3 loop id: 0
Thread id: 0 loop id: 1
Thread id: 1 loop id: 1
Thread id: 2 loop id: 1
Thread id: 3 loop id: 1
Thread id: 0 loop id: 2
Thread id: 3 loop id: 2
Thread id: 2 loop id: 2
Thread id: 1 loop id: 2
Thread id: 3 loop id: 3
Thread id: 1 loop id: 3
Thread id: 2 loop id: 3
Thread id: 0 loop id: 3

根据我的目标,应该是这样的:

Thread id: 0 loop id: 0
Thread id: 1 loop id: 1
Thread id: 2 loop id: 2

请注意:为了存储结果,我通过引用将vector_colored_projected_clouds和vector_projected_clouds传递到函数中。我猜他们应该是共享变量。

Questioner
goktug_yildirim
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dreamcrash 2020-12-29 03:51:51

#pragma omp parallel构造函数将创建一个并行区域,其中包含与设置它一样多的线程。因此,当你这样做时:

#pragma omp parallel
{
    for(int i=0; i<num_threads; i++)
    {
       ... 
    }
}

并行区域中的每个线程将执行循环的所有迭代。这就是为什么你有16条输出线(4个线程x 4个循环迭代)的原因。

如果要在线程之间分配循环的迭代,则应使用#pragma omp for因此,在你的代码中,你可以执行以下操作:

#pragma omp parallel
{
    #pragma omp for
    for(int i=0; i<num_threads; i++)
    {
       ... 
    }
}

或者

#pragma omp parallel for
for(int i=0; i<num_threads; i++)
{
   ... 
}

由于你只想在线程之间分配循环的迭代,因此可以使用后者( #pragma omp parallel for)。

好像你正在使用

#pragma omp critical
{
    std::cout << "Thread id: " << omp_get_thread_num() << " loop id: " << i <<  std::endl;
}

用于调试目的。但是请记住,即使对于该critical区域,线程输出的顺序也是不确定的。如果你希望线程将确定性地输出,请使用#pragma omp ordered而不是critical。ordered构造函数将强制执行的代码块,它环绕将在会如果代码是顺序执行的已执行相同的顺序执行。