OpenMP：無法更改還原變量的值

Question

當我讀取還原變量的初始值是根據用於還原的運算符設置後，我決定不是記住這些默認值，而是顯式初始化它。所以我修改了代碼中question by Totonga如下

const int num_steps = 100000; 
double x, sum, dx = 1./num_steps; 

#pragma omp parallel private(x) reduction(+:sum) 
{ 
    sum = 0.; 
    #pragma omp for schedule(static) 
    for (int i=0; i<num_steps; ++i) 
    { 
    x = (i+0.5)*dx; 
    sum += 4./(1.+x*x); 
    } 
} 

但事實證明，無論是否我寫總和= 0或總和= 123.456碼產生相同的結果（用gcc-4.5.2編譯器）。請有人解釋我爲什麼？ （如果可能，參考openmp標準）提前感謝大家。

P.S.因爲有些人反對初始化還原變量，所以我認爲稍微擴展一個問題是有意義的。如預期下面作品代碼：I初始化減小變量和得到的結果，這不依賴於MY初始值

int sum; 
#pragma omp parallel reduction(+:sum) 
{ 
    sum = 1; 
} 
printf("Reduction sum = %d\n",sum); 

打印結果將是我有核的數量，並且不爲0。

PPS再次更新我的問題。用戶Gilles給出了一個有見地的評論：並且在並行區域退出時，在進入該部分之前，將使用+運算符和變量的初始值來減少這些局部值。

好了，下面的代碼給我的結果3.142592653598146，這是不好計算pi，而不是預期103.141592653598146（初始密碼是給我的pi=3.141592653598146卓越的價值）

const int num_steps = 100000; 
double x, sum, dx = 1./num_steps; 

sum = 100.; 
#pragma omp parallel private(x) reduction(+:sum) 
{ 
    #pragma omp for schedule(static) 
    for (int i=0; i<num_steps; ++i) 
    { 
    x = (i+0.5)*dx; 
    sum += 4./(1.+x*x); 
    } 
} 

Answer 1

你爲什麼要這麼做那？這只是乞求你所有的靈魂的煩惱。我們定義了reduction子句以及初始化使用的局部變量的方式是有原因的，其理由是您不必僅僅因爲它們已經正確就記住這些初始化值。

但是，在您的代碼中，行爲是未定義的。讓我們來看看爲什麼...

假設您最初的代碼是這樣的：

const int num_steps = 100000; 
double x, sum, dx = 1./num_steps; 

sum = 0.; 
for (int i=0; i<num_steps; ++i) { 
    x = (i+0.5)*dx; 
    sum += 4./(1.+x*x); 
} 

好，使用OpenMP parallelising這將是 「正常」 的方式：

const int num_steps = 100000; 
double x, sum, dx = 1./num_steps; 

sum = 0.; 
#pragma omp parallel for reduction(+:sum) private(x) 
for (int i=0; i<num_steps; ++i) { 
    x = (i+0.5)*dx; 
    sum += 4./(1.+x*x); 
} 

很簡單，不是嗎？

現在，而不是當，你這樣做：

const int num_steps = 100000; 
double x, sum, dx = 1./num_steps; 

#pragma omp parallel private(x) reduction(+:sum) 
{ 
    sum = 0.; 
    #pragma omp for schedule(static) 
    for (int i=0; i<num_steps; ++i) 
    { 
    x = (i+0.5)*dx; 
    sum += 4./(1.+x*x); 
    } 
} 

你有一個問題...的原因是，在進入parallel區域，sum尚未初始化。所以當你聲明omp parallel reduction(+:sum)時，你創建了一個每線程專用版本sum，初始化爲對應於你的運算符reduction子句的「邏輯」初始值，這裏是0，因爲你要求+減少。並且在退出parallel區域時，使用+運算符和初始值這些變量的這些本地值將在輸入該節之前被減少。見this for reference：

還原子句指定還原標識符和一個或多個 列表項。對於每個列表項，將在每個隱式任務或SIMD通道中創建一個私有副本，並使用還原標識符的初始化程序值 進行初始化。該區域結束後， 原列表項使用與還原標識符

因此，在總結相關組合的傳抄 的值更新，在退出時你有sum += sum_local_0 + sum_local_1 + ... sum_local_nbthreadsMinusOne

相當於

因此，因爲在你的代碼，sum沒有任何初始值，其於parallel地區的出口值沒有被定義爲好，可不管......

現在讓我們想象一下你做的確初始化它......然後，如果不是usi在parallel區域內的正確的初始化程序（如上面的代碼中的sum=0.;），您使用sum=1.;代替原因，那麼最終總和不會僅增加1，而會增加1倍使用的線程數在parallel區域內，因爲額外的值將被計入多少個線程的次數。所以最後，只要使用reduction條款和變量的「預期」/「天真」的方式，這將讓你和後來的人們維護你的代碼很多麻煩。

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編輯：它看起來像我的觀點是不夠清楚，所以我會試着更好地解釋它：

驗證碼：

int sum; 
#pragma omp parallel reduction(+:sum) 
{ 
    sum = 1; 
} 
printf("Reduction sum = %d\n",sum); 

有一個未定義的行爲因爲它相當於：

int sum, numthreads; 
#pragma omp parallel 
#pragma omp single 
numthreads = omp_get_num_threads(); 

sum += numthreads; // value of sum is undefined since it never was initialised 
printf("Reduction sum = %d\n",sum); 

現在，這段代碼是有效的：

int sum = 0; //here, sum has been initialised 
#pragma omp parallel reduction(+:sum) 
{ 
    sum = 1; 
} 
printf("Reduction sum = %d\n",sum); 

說服自己，剛剛看了我給標準的片段：

區域結束後， 原列表項與傳抄的值更新 使用與縮減標識符相關聯的組合器

因此，縮減使用私有縮減變量es 和原始值在退出時執行最終減少。所以如果原始值沒有設置，最終值也是未定義的。這不是因爲某種原因，你的編譯器給你一個看起來合適的值，代碼是正確的。

現在更清楚了嗎？