unordered_map的OpenMP/__ gnu_parallel

Question

在我的代码中的某些时候,我必须对unordered_map中的所有元素进行操作.为了加速这个过程,我想使用openMP,但天真的方法不起作用:

std::unordered_map<size_t, double> hastTable;

#pragma omp for
for(auto it = hastTable.begin();
    it != hastTable.end();
    it ++){
//do something
}

原因是,unordered_map的迭代器不是随机访问迭代器.作为替代方案,我尝试了使用for_each的__gnu_parallel指令.但是下面的代码

#include <parallel/algorithm>
#include <omp.h>

__gnu_parallel::for_each (hashTable.begin(), hashTable.end(),[](std::pair<const size_t, double> & item)
                        {
                          //do something with item.secon
                        });

编译(gcc 4.8.2)

 g++ -fopenmp -march=native -std=c++11

没有并行运行.使用向量切换unordered_map并使用相同的__gnu_parallel指令并行运行.

为什么在无序地图的情况下不能并行运行？有变通方法吗？

在下面我给你一些简单的代码,它可以重现我的问题.

#include <unordered_map>
#include <parallel/algorithm>
#include <omp.h>

int main(){

//unordered_map                                                                                                                                      
std::unordered_map<size_t, double> hashTable;
double val = 1.;
for(size_t i = 0; i<100000000; i++){
  hashTable.emplace(i, val);
  val += 1.;
}
__gnu_parallel::for_each (hashTable.begin(), hashTable.end(),[](std::pair<const size_t, double> & item)
                        {
                          item.second *= 2.;
                        });

//vector                                                                                                                                             
std::vector<double> simpleVector;
val = 1.;
for(size_t i = 0; i<100000000; i++){
  simpleVector.push_back(val);
  val += 1.;
}
__gnu_parallel::for_each (simpleVector.begin(), simpleVector.end(),[](double & item)
                        {
                          item *= 2.;
                        });

}

我期待着你的回答.

Answer 1

使用不支持随机迭代器的容器的规范方法是使用显式OpenMP任务:

std::unordered_map<size_t, double> hastTable;

#pragma omp parallel
{
   #pragma omp single
   {
      for(auto it = hastTable.begin(); it != hastTable.end(); it++) {
         #pragma omp task
         {
            //do something
         }
      }
   }
}

这为每次迭代创建了一个单独的任务,这带来了一些开销,因此只有在//do something实际意义上才有意义//do quite a bit of work.