Проблема с редукцией вектором в Fortran OpenMP

Вопрос или проблема

   !$omp parallel do private(e, b0_vek) reduction(+:b_vek) schedule(static, chunk_elem)
   do e = 1, n_elem
      call AddSource(elem(e), b0_vek)
      slice=elem(e)%node(1:6) !вектор с индексами в глобальном списке узлов
      b_vek(slice)=b_vek(slice)+b0_vek(1:6)
   end do  ! e = 1, n_elem

Ответ или решение

Проблема, с которой вы столкнулись, заключается в попытке использовать директиву OpenMP для параллелизации обновления вектора b_vek, учитывая, что участки этого вектора могут пересекаться для разных элементов. Рассмотрим более детально, как можно решить эту задачу, чтобы избежать проблем с доступом к к共享 данным и непредсказуемым поведением.

Анализ проблемы

1. Пересекающиеся участки вектора: При использовании директивы reduction, OpenMP ожидает, что каждая нитка будет работать с отдельными частями данных, которые не пересекаются. В вашем случае, поскольку разные элементы имеют общие узлы (соседи), параллельный доступ к вектору b_vek приводит к гонкам данных. Это искажение результатов, так как несколько потоков могут одновременно пытаться обновить одни и те же позиции в b_vek.

2. Директива reduction не применима: Использование reduction для векторов или массивов возможно, однако требует особого подхода, так как каждый поток должен иметь собственную копию редуцируемых данных, которые потом будут объединены.

Решение проблемы

Для решения описанной проблемы можно воспользоваться следующим подходом:

1. Временные массивы для каждого потока

Создайте временный массив для каждого потока, чтобы сохранить результаты промежуточных вычислений. После завершения работы всех потоков, результаты можно будет суммировать с использованием последовательного кода.

real :: b0_vek(6), b_vek_temp(num_threads, 6)
integer :: tid, n_threads, e
! Инициализируем b_vek_temp нулями на каждом потоке
b_vek_temp(:,:) = 0.0

! Параллельный блок
!$omp parallel private(e, b0_vek, tid) shared(b_vek_temp)
   tid = omp_get_thread_num()
   n_threads = omp_get_num_threads()

   !$omp for schedule(static)
   do e = 1, n_elem
      call AddSource(elem(e), b0_vek)
      slice = elem(e)%node(1:6) 
      ! Обновляем временный массив
      b_vek_temp(tid, slice) = b_vek_temp(tid, slice) + b0_vek(1:6)
   end do
   !$omp end for
!$omp end parallel

! Суммируем результаты из временных массивов в итоговый вектор
do tid = 0, n_threads - 1
   b_vek = b_vek + b_vek_temp(tid, :)
end do

2. Учёт границ потоков

Заботьтесь о корректной настройке размеров массивов. Если размер вектора b_vek велик, возможно, лучше использовать динамическое выделение памяти с использованием OpenMP.

Заключение

Предложенный подход позволит избежать гонок данных, обеспечивая корректное и эффективное параллельное выполнение вашего кода. Использование временных массивов для каждого потока помогает аккумулировать результаты без конфликтов. После этого сумма данных происходит в одном последовательном цикле, что является безопасным с точки зрения многопоточности.

Таким образом, данная реализация улучшит производительность вашего приложения, сохраняя правильность вычислений. Не забывайте тестировать производительность и результаты на различных входных данных, чтобы убедиться в корректности и оптимальности многопоточной версии.