pi计算的OpenMP并行化要么慢,要么错误

Question

我无法并行化我的monte carlo方法来计算pi.这是并行化的for循环:

#pragma omp parallel for private(i,x,y) schedule(static) reduction(+:count)
  for (i = 0; i < points; i++) {
    x = rand()/(RAND_MAX+1.0)*2 - 1.0;
    y = rand()/(RAND_MAX+1.0)*2 - 1.0;

    // Check if point lies in circle
    if(x*x + y*y < 1.0) { count++; }
  }

问题是,如果我使用它会低估pi,如果我使用它schedule(static),它比串行实现慢schedule(dynamic).我究竟做错了什么？我已经尝试了其他方法来修复它(像这样:使用OpenMP计算PI的值),但它仍然比串行实现慢得多.

提前致谢

Answer 1

假设您正在使用C库rand函数,该函数不可重入或线程安全.POSIX提供了一个rand_r函数,但是(引用glibc文档):

POSIX.1扩展了C标准函数,以支持多线程程序中可重现的随机数.但是,扩展设计糟糕,不适合认真工作.

特别是,种子必须是unsigned int,它没有足够的位用于良好的PRNG.他们建议使用SVID随机数函数,这nrand48_r可能是您正在寻找的.

或者,您可以使用其他库.