使用OpenMP taskloop实现数组求和时的结果异常问题

初始代码结果为600的原因 #

初始代码里sum是共享变量，多个task同时执行sum += n[i]时会触发数据竞争。sum +=不是原子操作，会拆成「读取sum当前值→加n[i]→写回sum」三个步骤。多个线程同时操作时，会出现比如多个线程同时读到sum的同一个值，各自加1后写回，导致最终的累加结果被多次覆盖，出现远大于预期的错误值（600就是这种竞争导致的不确定结果之一）。

添加private(sum)后结果为0的原因 #

给taskloop加上private(sum)后，每个task都会创建一个属于自己的sum私有副本，这些私有副本和全局的sum完全无关。task里的累加操作只会修改自己的私有sum，全局的sum始终保持初始值0，所以最终输出0。

正确的写法 #

要解决这个问题，应该用OpenMP的reduction子句来处理累加操作，它会自动为每个task创建私有副本，最后将所有副本的结果合并到全局变量中：

#pragma omp parallel num_threads(NUMTHREAD)
{
    #pragma omp taskloop reduction(+:sum)
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
             sum += n[i];
    }
}

这样每个task独立计算自己负责的数组元素的和，最后自动合并到全局sum，就能得到正确的100。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AbdullahSaidAbdeaaziz