并行处理冲突对

Parallel Processing Collision Pairs

本文关键字：冲突 并行处理      更新时间：2023-10-16

我正在编写一些用于并行处理碰撞的代码，预期的结果是每个线程都有一个加速，但我在数据处理上没有得到任何加速，因为我在parallel_reduce()里面有一个关键部分，我相信它序列化了太多对对象的访问。代码的外观如下：

do {
    totalVel = 0.;
#pragma omp parallel for
    for (unsigned long i = 0; i < bodyContact.size(); i++) {
        totalVel += bodyContact.at(i).bodyA()->parallel_reduce();
        totalVel += bodyContact.at(i).bodyB()->parallel_reduce();
    }
} while (totalVel >= 0.00001);

有没有办法通过并行或访问的序列化太多来获得更高的速度？

观察：

  • bodyA（） 和 bodyB（） 是在 bodyContact 容器中重复多次的对象。
  • 目前parallel_reduce()只做一个乘法（关键部分），但会变得更加复杂。
double parallel_reduce(){
    #pragma omp critical
        this->vel_ *= 0.99;
        return vel_.length();
    }

实际时间：

  • 序列号， 25.635
  • 并行，123.559

使用 OpenMP 构造总是有成本的，因此请避免在循环中使用并行，在实现之后，它可以在每次新线程启动时启动，而不是重新唤醒以前启动的线程。

事实上，如果 bodyContact.size（） 很小，而 do {} 在步数上很大，而且parallel_reduce非常快，那么仅仅用几个 OpenMP 编译指示就很难实现可扩展性。

#pragma omp parallel shared(totalVel) shared(bodyContact)
{
   do {
       totalVel = 0.;
       #pragma omp for reduce(+:totalVel)
       for (unsigned long i = 0; i < bodyContact.size(); i++) {
          totalVel += bodyContact.at(i).bodyA()->parallel_reduce();
          totalVel += bodyContact.at(i).bodyB()->parallel_reduce();
       }
   } while (totalVel >= 0.00001);
}

以上可能不仅速度较慢，而且很可能是错误的; 所有线程都在尝试更新相同的 totalVel。 大量的竞争条件，还有争用、缓存失效等。

假设parallel_reduce()的东西没问题，你会想要更像的东西

do {
    totalVel = 0.;
#pragma omp parallel for default(none) shared(bodyContact) reduction(+:totalVel)
    for (unsigned long i = 0; i < bodyContact.size(); i++) {
        totalVel += bodyContact.at(i).bodyA()->parallel_reduce();
        totalVel += bodyContact.at(i).bodyB()->parallel_reduce();
    }
} while (totalVel >= 0.00001);

这将正确减少totalVel。

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