我在我的代码中使用 OpenMP，但为了做到这一点，我必须解决这个依赖关系:

do q=1,pppp
    i=0
    
    DO j=1, pppp
        do c1=1,3
            vect(c1)=xx(q,c1)-xx(j,c1)
        end do
        dist=sqrt(vect(1)**2+vect(2)**2+vect(3)**2)
        if(dist<0.0001)then
            i=i+1
            if(i>10)i=10
            caravec(q,i)=j
        endif
    ENDDO
ENDDO  

我试图避免 ordered 子句，因为它很昂贵，但我不知道如何删除依赖项。我该怎么做？
感谢大家的帮助

最佳答案

在 @dreamcrash 上，您可以做一些 Fortran 语言的改进。 ' 出色的回答:

• Fortran 是 column-major ，所以你想迭代内部循环中最左边的索引，而不是最右边的索引。所以你应该转置 xx , 所以它是 3*pppp索引为 xx(c1,q) 的数组而不是 pppp*3索引为 xx(q,c1) 的数组.

• 您可能希望使用整个数组操作而不是单个元素操作，因为它们更有可能被向量化。

• 您可以存储 dist<0.0001 的结果而不是 dist .

• 您可以替换 if (i>10)...用min语句，它将是无分支的，因此可能运行得更快。

所以代码看起来像这样:

do q=1,pppp        
  do j=1,pppp
    vect = xx(:,q)-xx(:,j)
    within_tolerance(j, q) = dot_product(vect, vect) < 1.0e-8
  enddo
enddo

do q=1,pppp
  i=0    
  do j=1,pppp
    if (within_tolerance(j, q)) then
      i = min(i+1, 10)
      caravec(q,i)=j
    endif
  enddo
enddo

您可能还想转置 caravec , 但这将取决于它在其他地方的使用方式。

一个XY problem解决方案

如果这是您的代码的瓶颈，您可能需要研究基于体素的方法来查找向量集中的最近邻居。快速谷歌带来例如this .

体素方法消除了对 q 的双重循环的需要和 j ，这可能会让您更快地进行此类比较。

另一方面，体素方法非常复杂，我认为它们并不适合所有情况(例如，如果点的区域非常密集，而点的区域非常稀疏，那么我认为体素方法会斗争)。

关于multithreading - 我怎样才能避免这个循环中的 "i"依赖？语言，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/72836033/