嵌套openmp循环
我有以下风格的一段代码：
for (set=0; set < n; set++) //For1
{
#pragma omp parallel for num_threads(x)
for (i=0; i < m; i++) //For2: this loop can be executed in parallel
{
commands...
}
for (j=0; j < m; j++) //For3: this loop depends on the output of the For2 and also should be executed in a sequential way
{
commands...
}
}
正如你注意到的，我有n个独立的集合（外循环，即For1）。 每个Set由一个并行循环（For2）和一个应该在For2之后执行的顺序部分（For3）组成。
我已经使用“#pragma omp parallel for num_threads（x）”来让For2平行。
现在我想让外部循环（For1）平行。 换句话说，我想要并行运行每个Set。
我真的很感激你能否让我知道在openmp中可能如何。
一种方法可能是创建与每个Set相对应的n个线程。 这是对的吗？ 但我想知道是否有另一种方式完全使用openmp功能？
提前致谢。
你可以简单地通过平行外部循环
#pragma omp parallel for num_threads(x) private(i,j)
for (set=0; set < n; set++) //For1
{
for (i=0; i < m; i++) //For2: this loop can be executed in parallel
{
commands...
}
for (j=0; j < m; j++) //For3: this loop depends on the output of the For2 and also should be executed in a sequential way
{
commands...
}
}
你可以尝试融合第一个和第二个循环（见下文）。 我不知道这是否会让它变得更好，但值得一试。
#pragma omp parallel num_threads(x) private(set, i)
{
#pragma omp for schedule(static)
for (k = 0; k < n*m; k++) //fused For1 and For2
{
set = k/m;
i = k%m;
//commands...
}
#pragma omp for schedule(static)
for (set = 0; set < n; set++)
{
for (i = 0; i < m; i++) //For3 - j is not necessary so reuse i
{
//commands...
}
}
}
根据您拥有的套件数量，简单地并行化外部循环可能证明是您的最佳选择。 如果您的计算机上的内核数量超过了此数量，那么它可能比并行内部循环更快，因为在这种情况下，线程创建开销要小得多。
假设您的操作是cpu绑定的，并且外部循环并行化，您将完全使用计算机上的所有内核。 如果已经使用了所有资源，则进一步尝试并行化内部循环的速度将不会更快。
如果您的套件数量少于可用的内核数量，则需要对内部循环进行并行处理，并且您很可能已经占用了所有可用的计算能力。
如果你真的想并行化两个循环，那么你应该考虑MPI，并在几台计算机上进行混合并行处理; 外部循环在多台计算机上并行执行，内部循环在一台计算机的所有内核上并行执行。
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