是没有循环可并行化的函数吗?
考虑下面的代码,即使没有循环,我们可以认为它是并行的吗?
#include <omp.h> int main(void) { #pragma omp parallel { int a = 1; a = 0; } return 0; } 解决方法
直接答案:
是的,在这里,您的代码部分, int a = 1; a = 0; 并行运行,P次,其中P是机器上的核心数. 例如在四核机器上,以下代码(带有相关的导入), int main(void) { #pragma omp parallel { printf("Thread number %d",omp_get_thread_num()); } return 0; } 输出: Thread number 0 Thread number 1 Thread number 2 Thread number 3 请注意,当并行运行时,无法保证输出的顺序,因此输出可能就像: Thread number 1 Thread number 2 Thread number 0 Thread number 3 另外,如果要指定并行区域中使用的线程数,而不是#pragma omp parallel,则可以编写#pragma omp parallel num_threads(4). 进一步说明: 如果您仍然感到困惑,那么更好地理解并行for循环和并行代码区域之间的区别可能会有所帮助. #pragma omp parallel告诉编译器可以并行执行以下代码块.它保证在继续后续代码之前,并行区域内的所有代码都已完成执行. 在下面(玩具)示例中,程序员保证在并行区域之后,阵列将所有条目设置为零. int *arr = malloc(sizeof(int) * 128); const int P = omp_get_max_threads(); #pragma omp parallel num_threads(P) { int local_start = omp_get_thread_num(); int local_end = local_start + (100 / P); for (int i = local_start; i < local_end; ++i) { arr[i] = 0; } } // any code from here onward is guaranteed that arr contains all zeros! 忽略调度中的差异,此任务可以使用并行for循环等效地完成,如下所示: int *arr = malloc(sizeof(int) * 128); const int P = omp_get_max_threads(); #pragma omp parallel num_threads(P) for for (int i = 0; i < 128; ++i) { arr[i] = 0; } // any code from here onward is guaranteed that arr contains all zeros! 从本质上讲,#pragma omp parallel使您能够描述可以并行执行的代码区域 – 这比并行for循环更灵活.相反,#pragma omp parallel for通常应该用于并行化循环和独立迭代. 如果您愿意,我可以进一步详细说明性能上的差异. (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |