Me gustaría llenar histogramas en paralelo utilizando OpenMP. He encontrado dos métodos diferentes para hacer esto con OpenMP en C / C ++.

El primer metodoproccess_data_v1 hace una variable de histograma privadahist_private para cada hilo, los llena en paralelo, y luego suma los histogramas privados en el histograma compartidohist en uncritical sección.

El segundo metodoproccess_data_v2 hace que una matriz compartida de histogramas con un tamaño de matriz igual al número de subprocesos, complete esta matriz en paralelo y luego sume el histograma compartidohist en paralelo.

El segundo método me parece superior, ya que evita una sección crítica y suma los histogramas en paralelo. Sin embargo, se requiere saber el número de hilos y llamar.omp_get_thread_num(). Generalmente trato de evitar esto. ¿Hay una mejor manera de hacer el segundo método sin hacer referencia a los números de hilos y usar una matriz compartida con un tamaño igual al número de hilos?

void proccess_data_v1(float *data, int *hist, const int n, const int nbins, float max) {
    #pragma omp parallel 
    {
        int *hist_private = new int[nbins];
        for(int i=0; i<nbins; i++) hist_private[i] = 0;
        #pragma omp for nowait
        for(int i=0; i<n; i++) {
            float x = reconstruct_data(data[i]);
            fill_hist(hist_private, nbins, max, x);
        }
        #pragma omp critical 
        {
            for(int i=0; i<nbins; i++) {
                hist[i] += hist_private[i];
            }
        }
        delete[] hist_private;
    }
}

void proccess_data_v2(float *data, int *hist, const int n, const int nbins, float max) {
    const int nthreads = 8;
    omp_set_num_threads(nthreads);
    int *hista = new int[nbins*nthreads];

    #pragma omp parallel 
    {
        const int ithread = omp_get_thread_num();
        for(int i=0; i<nbins; i++) hista[nbins*ithread+i] = 0;
        #pragma omp for
        for(int i=0; i<n; i++) {
            float x = reconstruct_data(data[i]);
            fill_hist(&hista[nbins*ithread], nbins, max, x);
        }

        #pragma omp for
        for(int i=0; i<nbins; i++) {
            for(int t=0; t<nthreads; t++) {
                hist[i] += hista[nbins*t + i];
            }
        }

    }
    delete[] hista;
}

Editar: Basado en una sugerencia de @HristoIliev, he creado un método mejorado llamadoprocess_data_v3

#define ROUND_DOWN(x, s) ((x) & ~((s)-1))
void proccess_data_v2(float *data, int *hist, const int n, const int nbins, float max) {
    int* hista;
    #pragma omp parallel 
    {
        const int nthreads = omp_get_num_threads();
        const int ithread = omp_get_thread_num();

        int lda = ROUND_DOWN(nbins+1023, 1024);  //1024 ints = 4096 bytes -> round to a multiple of page size
        #pragma omp single
        hista = (int*)_mm_malloc(lda*sizeof(int)*nthreads, 4096);  //align memory to page size

        for(int i=0; i<nbins; i++) hista[lda*ithread+i] = 0;
        #pragma omp for
        for(int i=0; i<n; i++) {
            float x = reconstruct_data(data[i]);
            fill_hist(&hista[lda*ithread], nbins, max, x);
        }

        #pragma omp for
        for(int i=0; i<nbins; i++) {
            for(int t=0; t<nthreads; t++) {
                hist[i] += hista[lda*t + i];
            }
        }

    }
    _mm_free(hista);
}