我必须使用以下算法（这里基于armadillo），使用两个基于不同库的矩阵的for循环组装矩阵：
inline void loop_over_matrix_serial(const size_t &size, arma::mat &matrix)
{
for (size_t i = 0; i < size; ++i)
for (size_t j = 0; j < size; ++j)
matrix(i, j) += position_function(i, j);
}
为了加快操作速度，我想使用OpenMP进行减少 . 在其他问题中已经有自定义缩减运算符，例如：C++ Armadillo and OpenMp: Parallelization of summation of outer products - define reduction for Armadillo matrix，但它的目标是完整矩阵，而不是单个元素 . 我如何为所有以所示方式访问的矩阵定义自定义运算符，但是从不同的库中为减少？它将始终是从右侧添加的双值 .
1 回答
如果我要优化此代码，我将首先了解矩阵的大小 .
如果它很大，我会考虑编写一个缓存友好的代码 .
在你的情况下，如果你的几个矩阵不能保存在缓存中，你也需要这样做 . 请参阅此链接，What is "cache-friendly" code?
缓存优化后，omp减少可能不太重要 .