顺序和并行版本给出不同的结果 - 为什么？

我有一个嵌套循环：（L 和 A 是完全定义的输入）

    #pragma omp parallel for schedule(guided) shared(L,A) \
    reduction(+:dummy)
    for (i=k+1;i<row;i++){
            for (n=0;n<k;n++){
                #pragma omp atomic
                dummy += L[i][n]*L[k][n];
                L[i][k] = (A[i][k] - dummy)/L[k][k];
            }
            dummy = 0;
    }

及其顺序版本：

    for (i=k+1;i<row;i++){
            for (n=0;n<k;n++){
                dummy += L[i][n]*L[k][n];
                L[i][k] = (A[i][k] - dummy)/L[k][k];
            }
            dummy = 0;
    }

他们都给出不同的结果。并且并行版本比串行版本慢得多。

什么可能导致问题？

Edit:

为了摆脱atomic指令引起的问题，我将代码修改如下：

#pragma omp parallel for schedule(guided) shared(L,A) \
    private(i)
    for (i=k+1;i<row;i++){
        double dummyy = 0;
        for (n=0;n<k;n++){
            dummyy += L[i][n]*L[k][n];
            L[i][k] = (A[i][k] - dummyy)/L[k][k];
        }
    }

但也没有解决问题。结果还是不同。

我对 OpenMP 不太熟悉，但在我看来，你的计算与顺序无关。即内循环的结果写入L[i][k] where i and k是内循环的不变量。这意味着相同的值被覆盖k内循环期间的次数，导致竞争条件。

而且，dummy似乎在不同线程之间共享，因此那里也可能存在竞争条件，除非您的编译指示参数以某种方式阻止它。

总而言之，在我看来，如果您想要与顺序执行给出的结果相同的结果，则内部循环中的计算必须以相同的顺序执行。因此只有外循环可以并行化。