Возможные причины некорректных результатов (с кратким объяснением):
- Гонка на общем значении минимума: несколько потоков одновременно читают/записывают один общий переменный `min` без атомарности или защиты → потеря обновлений.
- Некорректный RMW (read-modify-write): операция «прочитал, сравнил, записал» не атомарна, поэтому два потока могут оба решить записать своё значение, и одно перезапишет другое.
- Отсутствие ожидания завершения потоков (нет join): главный поток читает результат до того, как рабочие потоки закончились.
- Неправильная инициализация: общий `min` не установлен в достаточно большое значение (например, не учитывается тип/диапазон) или используют «магическое» значение, которое конфликтует с данными.
- Отсутствие барьеров памяти / неверные memory-order при использовании атомиков → видимость обновлений между потоками не гарантируется.
- Ложное совместное использование кеш-линий (false sharing): локальные minima разных потоков находятся в одном кеш-лайне и частые записи создают задержки и непредсказуемость поведения.
- Границы разбиения/индексации: потоки читают/пишут за пределами своей части массива (ошибки в вычислении start/stop).
- Неподходящая комбинация синхронизации (например, неправильный CAS-цикл без повторной попытки) или блокировки, вызывающие дедлоки/пропуски.
Корректные паттерны решения (с объяснением и псевдокодом):
1) Локальные minima + объединение в одном потоке (самый простой и быстрый, минимизирует синхронизацию).
- Идея: каждый поток вычисляет свой локальный минимум по своей части массива; затем главный поток после join объединяет эти локальные minima. Это устраняет гонки при проходе массива.
Псевдокод:
for каждый поток t:
вычислить local_min_t по элементам с индексами $star{t}_t$ .. $en{d}_t$ записать local_mins[t] = local_min_t // нет гонок, каждый поток пишет свою ячейку
main thread:
join все потоки
global_min = local_mins[0]
for $k=1$ до $T-1$: global_min = min(global_min, local_mins[k])
Замечания: выравнять/паддинг для local_mins, чтобы избежать false sharing (каждая запись — отдельный кеш-блок).
2) Атомарное обновление глобального минимума через CAS (подходит, если хочется обновлять сразу без дополнительной сборки).
- Идея: каждый поток читает элементы и при найденном меньшем значении пытается атомарно заменить глобальный минимум через compare-and-swap; при конфликте повторяет попытку. Гарантирует корректность без внешней блокировки.
Псевдокод (используя атомик global_min, операция CAS):
for каждый элемент v в своей части:
cur = global_min.load()
while v < cur:
if global_min.compare_exchange_weak(cur, v): break
// compare_exchange_weak обновляет cur на текущее значение global_min при неудаче и нужно повторить проверку
Замечания: использовать последовательную консистентность по умолчанию или явно подходящие memory_order; CAS-цикл может накладывать нагрузку при высокой конкуренции, но корректен.
3) Мьютекс (mutex) при обновлении глобального минимума.
- Идея: при найденном кандидате берём мьютекс, сравниваем и, при необходимости, обновляем. Простой, но может сильно блокировать при многих частых обновлениях.
Псевдокод:
for каждый элемент v в своей части:
if v < global_min:
lock(mutex)
if v < global_min: global_min = v
unlock(mutex)
4) Параллельное дерево/схема сокращения (parallel reduction) — хорошо масштабируется.
- Разбить на блоки, каждый блок — локальный минимум; затем по ступеням объединять пары локальных значений (каждая ступень — набор параллельных задач) до одного результата. Это уменьшает конкуренцию и часто реализуется в параллельных библиотеках (OpenMP/Threading Building Blocks).
Использовать готовый reduction-примитив: в OpenMP — `#pragma omp parallel for reduction(min: global_min)`.
Рекомендации по практической реализации:
- Самый простой и часто оптимальный способ — метод 1 (локальные minima + join). Минимизирует синхронизацию и избегает CAS-горячих точек.
- Если используете атомики — применять CAS с корректным циклом и гарантировать подходящие порядки памяти. Не использовать `volatile` вместо синхронизации.
- Проверяйте, что потоки не завершаются раньше (выполнен join), и корректно вычисляете границы $star{t}_t,en{d}_t$ для каждой части.
- Устраняйте false sharing: подравнивание локальных буферов по размеру кеш-линии.
- Для готовых решений — пользоваться библиотеками/параллельными алгоритмами (OpenMP, std::reduce параллельный) — они уже реализуют корректные редукции.
Короткий итог: избегайте совместного обновления единой переменной без синхронизации; предпочтительно — каждый поток считает локальный минимум и затем объединять их в одном потоке либо применить корректный атомарный CAS-редьюс.