开MP码的推力等价

Question

我试图在open mp中并行化的代码是一个Monte Carlo代码，它可以归结为以下内容：

int seed = 0;
std::mt19937 rng(seed); 
double result = 0.0;
int N = 1000;

#pragma omp parallel for
for(i=0; x < N; i++)
{
    result += rng()
}
std::cout << result << std::endl;

我想确保随机数生成器的状态是跨线程共享的，并且对结果的添加是原子的。

有没有办法用strust：：omp中的东西替换这个代码。从我到目前为止所做的研究来看，strust：：omp更多地是一个指令，用于使用多个CPU线程，而不是GPU进行一些标准的strust操作。

Answer 1

是的，可以使用Strust做类似的事情，在主机CPU上使用Strust OMP后端下的OMP线程（并行）执行。这里有一个例子：

$ cat t535.cpp
#include <random>
#include <iostream>
#include <thrust/system/omp/execution_policy.h>
#include <thrust/system/omp/vector.h>
#include <thrust/reduce.h>

int main(int argc, char *argv[]){
  unsigned N = 1;
  int seed = 0;
  if (argc > 1)  N = atoi(argv[1]);
  if (argc > 2)  seed = atoi(argv[2]);
  std::mt19937 rng(seed);
  unsigned long result = 0;

  thrust::omp::vector<unsigned long> vec(N);
  thrust::generate(thrust::omp::par, vec.begin(), vec.end(), rng);
  result = thrust::reduce(thrust::omp::par, vec.begin(), vec.end());
  std::cout << result << std::endl;
  return 0;
}
$ g++ -std=c++11 -O2 -I/usr/local/cuda/include -o t535 t535.cpp -fopenmp -lgomp
$ time ./t535 100000000
214746750809749347

real    0m0.700s
user    0m2.108s
sys     0m0.600s
$

在这个测试中，我使用了Fedora 20和CUDA6.5RC，运行在4核至强CPU上（基于time结果得到了大约3倍的加速比）。对于这个特定的代码，可能还可以进行一些进一步的“优化”，但我认为它们会不必要地混淆这个概念，并且我假设您的实际应用程序比仅仅对随机数求和要复杂得多。

我在这里展示的大部分内容都是从Strust direct system access页面中提取出来的，但是有几种类似的方法可以访问OMP后端，这取决于您是希望拥有一个灵活的、可重定向的代码，还是希望有一个专门使用OMP后端的代码（这一个专门针对OMP后端）。

推力：：还原操作保证了你要寻找的“原子性”。具体地说，它保证两个线程不会同时尝试更新单个位置。但是，在多线程OMP应用程序中使用std::mt19937不在我的回答范围之内。如果我使用您提供的代码创建一个普通的OMP应用程序，我会观察到结果的可变性，这是由于（我认为）在多个OMP线程中使用std::mt19937rng之间的某些交互作用造成的。这不是推力能为你解决的。

推力也有随机数发生器，这些随机数发生器是为配合它而设计的。