C++ OpenMp的并行编程

基于OpenMp的并行编程

功能：并行处理比较耗时的for循环

在OpenMP中，对for循环并行化的任务调度使用schedule子句来实现：

• 使用格式：schedule(type[,size])

• type参数表示调度类型：static、dynamic、guided

• size参数（可选）：分配给每个线程的连续迭代计算的次数

  • 静态调度(static)

    大部分编译器在没有使用schedule子句的时候，默认是static调度。static在编译的时候就已经确定了，那些循环由哪些线程执行。

    当不使用size 时，将给每个线程分配┌N/t┐个迭代。当使用size时，将每次给线程分配size次迭代。

    #pragma omp parallel for schedule(static)
    //#pragma omp parallel for schedule(static,2)
        for (int i = 0; i < 10; ++i)
        {
            printf("i=%d, thread_id=%d
    ", i, omp_get_thread_num());
        }

 

• 动态调度(dynamic)

  动态地将迭代分配到各个线程，动态调度可以使用size参数也可以不使用size参数，不使用size参数时是将迭代逐个地分配到各个线程，使用size参数时，每次分配给线程的迭代次数为指定的size次

  #pragma omp parallel for schedule(dynamic)
  //#pragma omp parallel for schedule(dynamic,2)
      for (int i = 0; i < 10; ++i)
      {
          printf("i=%d, thread_id=%d
  ", i, omp_get_thread_num());
      }

   

  从结果看出：这个调度是逐个将任务分配到每一个核心，然后哪个执行完了就接着分配。如果指定size为2，就会每一次为每一个核心连续分配两个任务

   

• guided调度（guided）

  guided调度是一种采用指导性的启发式自调度方法。开始时每个线程会分配到较大的迭代块，之后分配到的迭代块会逐渐递减。迭代块的大小会按指数级下降到指定的size大小，如果没有指定size参数，那么迭代块大小最小会降到1

  #pragma omp parallel for schedule(guided)
      for (int i = 0; i < 10; ++i)
      {
          printf("i=%d, thread_id=%d
  ", i, omp_get_thread_num());
      }

   

   

• 三种运行方式总结：

  静态调度static：每次哪些循环由那个线程执行时固定的，编译调试。由于每个线程的任务是固定的，但是可能有的循环任务执行快，有的慢，不能达到最优。

  动态调度dynamic：根据线程的执行快慢，已经完成任务的线程会自动请求新的任务或者任务块，每次领取的任务块是固定的。

  启发式调度guided：每个任务分配的任务是先大后小，指数下降。当有大量任务需要循环时，刚开始为线程分配大量任务，最后任务不多时，给每个线程少量任务，可以达到线程任务均衡。

        open MP 与串行执行  对比：

       https://www.cnblogs.com/mfryf/p/6863089.html 

       

       四种调度方式实例： dynamic、guided、runtime、static

       https://blog.csdn.net/billbliss/article/details/44131919