在 OpenMP 中计算矩阵的条目

我对 openMP 很陌生，但我正在尝试编写一个简单的程序来并行生成矩阵的条目，即对于 N × M 矩阵 A，令 A(i,j) = i*j。下面包含一个最小的示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <omp.h>

int main(int argc, 
         char **argv)
{
    int i, j, N, M;

    N = 20; 
    M = 20;

    int* A;
    A = (int*) calloc(N*M, sizeof(int));

    // compute entries of A in parallel 
    #pragma omp parallel for shared(A)
    for (i = 0; i < N; ++i){
        for (j = 0; j < M; ++j){
            A[i*M + j] = i*j;
        }
    }

    // print parallel results
    for (i = 0; i < N; ++i){
        for (j = 0; j < M; ++j){
            printf("%d ", A[i*M + j]);
        }
        printf("\n");
    }

    free(A);

    return 0;
}

结果并不总是正确的。理论上，我只是并行化外层循环，for 循环的每次迭代都不会修改其他迭代将修改的条目。但我不知道如何将其转换为 openMP。当对向量数组执行类似的过程（即只有一个 for 循环）时，似乎没有问题，例如

#pragma omp parallel for
for (i = 0; i < N; ++i)
{
    v[i] = i*i;
}

有人可以向我解释如何解决这个问题吗？

本案的问题在于j is shared线程之间的冲突会扰乱内循环的控制流。默认情况下，在并行区域之外声明的变量是shared而在并行区域内声明的变量是private.

遵循一般规则尽可能在本地声明变量。在 for 循环中这意味着：

#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < N; ++i) {
    for (int j = 0; j < M; ++j) {

这使得对代码的推理变得更加容易 - 并且 OpenMP 代码默认情况下大部分都是正确的。 （笔记A默认情况下是共享的，因为它是在外部定义的）。

或者您可以手动指定private(i,j) shared(A)- 这更明确，可以帮助初学者。然而，它会造成冗余并且也可能很危险：private即使变量在并行区域之外具有有效值，它们也未初始化。因此，除非高级使用需要，否则我强烈建议使用隐式默认方法。