如何在OpenMP中实现循环并行？目标代码段是否适合并行执行？

这段代码不适合直接使用OpenMP编译制导指令实现循环并行，具体原因如下：

• OpenMP的标准并行for要求循环为计数循环，迭代次数在进入循环前就可以明确确定，而该循环的终止条件包含共享变量flag，只要任意一次迭代满足a[i] < b[i]就会设置flag=1终止所有后续迭代，迭代次数在运行时才能确定，不符合OpenMP并行循环的基本要求。
• 存在跨迭代的数据依赖问题：所有迭代都需要读写共享变量flag，直接并行会触发数据竞争。即便通过原子操作、临界区保证flag读写的正确性，也无法保证执行结果和串行逻辑一致：串行逻辑是从i=0开始按从小到大的顺序执行，第一个满足条件的i就会触发终止，而并行场景下迭代的执行顺序是随机的，可能索引更大的迭代先执行触发flag=1，导致前面本该执行的迭代被跳过，最终a数组的赋值结果和串行执行不匹配。
• 原串行逻辑只会给小于第一个触发终止的i的数组位置赋值，强行直接并行的场景下，会有更多超出这个范围的a[i]被赋值，结果不符合原始逻辑要求。

如果要实现和原逻辑等价的并行版本，需要对代码逻辑做改造，不能直接在原循环上加OpenMP编译制导指令，改造示例如下：

int min_i = n;
// 第一步并行查找最小的满足终止条件的下标
#pragma omp parallel for
for(int i=0;i<n;i++){
    double temp = 2.3 * i;
    if(temp < b[i]){
        #pragma omp atomic write
        if(i < min_i) min_i = i;
    }
}
// 第二步并行给a数组的对应位置赋值
#pragma omp parallel for
for(int i=0;i<min_i;i++){
    a[i] = 2.3 * i;
}

该改造方案需要遍历全部n次迭代，比原串行逻辑的计算量更大，仅当n足够大时才有并行收益。

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