• Aprender a usar #pragma omp critical.
• Aprender a usar #pragma omp atomic.
• Aprender a usar la clausula reduction

Una vez obtenidos los conocimientos sobre la creación de hebras y reparto de las iteraciones entre estas, vamos a resolver el calculo de PI mediante OpenMP. Pero principalmente en este tutorial prestaremos atención a la memoria compartida y sus problemas.

Código Inicio Descarga

#include <math.h>
#include <iostream>
using namespace std;
 
int main(int argc, char *argv[])
{
    int n;
    cout<<"introduce la precision del calculo (n > 0): ";
    cin>>n;
    double PI25DT = 3.141592653589793238462643;
    double h = 1.0 / (double) n;
    double sum = 0.0;
 
    #pragma omp parallel for shared( sum )
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        double x = h * ((double)i - 0.5);
        sum += (4.0 / (1.0 + x*x));
    }
 
    double pi = sum * h;
    cout << "El valor aproximado de PI es: " << pi << ", con un error de " << fabs(pi -
PI25DT) << endl;
    return 0;
}

La clausula private que acompaña a la directiva #pragma omp parallel indica que las hebras creadas tendrán copias locales de estas.

Vemos tres ejecuciones del programa inicial, el primer resultado con precisión 10 (es decir 10 iteraciones) el resultado es muy bueno. En las dos siguientes ejecuciones con una precisión mucho mas alta, da resultados totalmente erróneos, y dispares. Estos resultados erróneos se deben a que la variable sum es una variable compartida pudiéndose dar el caso de entrelazamiento de instrucciones que den lugar a valores erróneos.
Existen tres soluciones para este caso.

Ejercicios propuestos

Ahora toca experimentar:

• a) Resuelve el problema con #pragma omp critical.
• b) Resuelve el problema con #pragma omp atomic.
• c) Resuelve el problema con la clausula reduction.

Apartado A

#pragma omp parallel for shared( sum )
for (int i = 1; i <= n; i++) {
    double x = h * ((double)i - 0.5);
    #pragma omp critical
    sum += (4.0 / (1.0 + x*x));
}

Apartado B

#pragma omp parallel for shared( sum )
for (int i = 1; i <= n; i++) {
    double x = h * ((double)i - 0.5);
    #pragma omp atomic
    sum += (4.0 / (1.0 + x*x));
}

Apartado C

#pragma omp parallel for reduction(+:sum)
for (int i = 1; i <= n; i++) {
    double x = h * ((double)i - 0.5);
    sum += (4.0 / (1.0 + x*x));
}