本文参考《OpenMP中的任务调度》博文，主要讲的是OpenMP中的schedule子句用法。
一、应用需求
在OpenMP并行计算中，任务调度主要用于并行的for循环。当for循环中每次迭代的计算量相差较大时，如果简单的为每次迭代分配相同的线程，就会导致线程任务不均衡，CPU资源没有被充分利用，影响程序执行性能。例如下面这种情况：
int i, j; int a[100][100] = {0}; for ( i = 0; i < 100; ++i ) { for( j = i; j < 100; ++j ) { a[i][j] = i*j; } }
很显然，如果对外层for循环做并行计算的话，那么i=0与i=99的计算量将相差100倍。为了解决这样的负载严重不均衡的情况，OpenMP提供了几种对for循环并行化的任务调度方案，schedule子句就是负责这样的任务的。
二、Schedule子句用法
schedule子句的使用格式为：
schedule ( type [,size] )
其中，type表示调度类型，可以有四种选择：dynamic、guided、runtime、static，其实runtime是根据环境变量来选择其他三种中的某一种类型；size是可选的，表示连续循环迭代的次数，必须为整数，当type为runtime时候不需要size参数。
2.1 静态调度（Static）
当parallel for编译指导语句没有带schedule子句时，大部分系统中默认采用static调度方式，这种调度方式非常简单。假设有n次循环迭代，t个线程，那么给每个线程静态分配大约n/t次迭代计算。这里为什么说大约分配n/t次呢？因为n/t不一定是整数，因此实际分配的迭代次数可能存在差1的情况，如果指定了size参数的话，那么可能相差一个size。静态调度时可以不使用size参数，也可以使用size参数。
举个例子来说：
#pragma omp parallel for schedule(static) for (int i=0; i<10; ++i) { printf("i=%d, thread_id=%d ", i, omp_get_thread_num()); }
在我的四核笔记本上运行的结果如下（平均每个核心2.5次，结果显示最多相差1）：
如果添加一个size参数，就指定了连续迭代次数，比如这里指定size为2，将上面的语句修改为：#pragma omp parallel for schedule(static, 2)，那么结果很快就变成了：
2.2 动态调度（dynamic）
动态调度是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。
举个例子来看看四核CPU环境下的运行情况，将上面的语句修改为：#pragma omp parallel for schedule(dynamic)，结果为：
可以看出，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，结果为：
2.3 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。
将上面的语句修改为：#pragma omp parallel for schedule(guided)，结果为：
可以看出，采用这种调度方式时，第0、1、2次任务一次性分配给线程0，第3、4次任务分配给线程1，第5、6次任务分配给线程2，第7次任务分配给线程3（分配数衰减为1了），第8、9次任务分配给线程0（这里不是连续两次，而是因为线程0计算较快，重新分配了两个“一次任务”）。
2.4 runtime调度（runtime）
runtime调度不是一种真正意义的调度方式，而是在运行时根据环境变量OMP_SCHEDULE来确定调度类型，最终使用的调度类型仍然是上述三种调度方式中的某种。