我正在用C中的OpenMP来并行化程序。我的程序中有一节将计算的值插入到数组中。代码将如下所示：
#pragma omp parallel for
for(i=0; i<bignumber; i++) {
arr[i] = mycalc(i);
}
根据我的了解，我认为这段代码将在数组
arr处发生False Sharing问题。为了避免此问题，我找到了几种方法，例如：数组填充
大块调度
这两种方式要求我知道处理器高速缓存的大小。假设我想在未知系统上运行程序（我不知道缓存大小有多大）。此代码是否有不需要我知道缓存大小的变通办法？还是可以读取程序正在运行的系统的缓存大小的C代码？
最佳答案
首先，错误共享是性能问题，而不是正确性问题。您不必不惜一切代价避免所有数据访问-但是您应该避免大多数数据访问。
您的简单循环模式没有问题。您可以坚持实施的默认设置。如果需要，可以使用schedule(static)-除非您指定块大小，否则OpenMP只会为每个线程分配一个大块。这意味着每个线程最多有两个受错误共享影响的缓存行（边界）。从统计上讲，这并不重要。
从最大可能的块大小开始是一个很好的默认设置。仅当您出于其他原因减少块大小时，例如负载平衡，您必须注意不要获得过多的错误共享。将块大小保持为2的幂的倍数通常是一个好主意。
您应该注意以下模式：
data[omp_get_thread_num()] = ...;
这很容易出现错误共享。您应该避免全局分配数据，在这些数据中小线程数据相邻存储。
关于c - OpenMP-无错误共享的数组插入，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/47355024/