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OpenMP并行化多个顺序循环

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我想用OpenMP并行化以下函数：

void calculateAll() {
int k;
int nodeId1, minCost1, lowerLimit1, upperLimit8;
for (k = mostUpperLevel; k > 0; k--) {
    int myStart = borderNodesArrayStartGlobal[k - 1];
    int size = myStart + borderNodesArraySizeGlobal[k - 1];
/* this loop may be parallel */    
for (nodeId1 = myStart; nodeId1 < size; nodeId1++) {
        if (getNodeScanned(nodeId1)) {
            setNodeScannedFalse(nodeId1);
        } else {
            minCost1 = myMax;
            lowerLimit1 = getNode3LevelsDownAll(nodeId1);
            upperLimit8 = getUpperLimit3LevelsDownAll(nodeId1);
            changeNodeValue(nodeId1, lowerLimit1, upperLimit8, minCost1, minCost1);
        }
    }
}

int myStart = restNodesArrayStartGlobal;
int size = myStart + restNodesArraySizeGlobal;
/* this loop may also be parallel */  
for (nodeId1 = myStart; nodeId1 < size; nodeId1++) {
    if (getNodeScanned(nodeId1)) {
        setNodeScannedFalse(nodeId1);
    } else {
        minCost1 = myMax;
        lowerLimit1 = getNode3LevelsDownAll(nodeId1);
        upperLimit8 = getUpperLimit3LevelsDownAll(nodeId1);
        changeNodeValue(nodeId1, lowerLimit1, upperLimit8, minCost1, minCost1);
    }
}
}

虽然我可以在2个内部循环中使用“omp pragma parallel for”，但由于创建新线程的持续开销，代码太慢了 . 有没有办法分离“omp pragma parallel”，以便在函数开始时我采用必要的线程，然后使用“omp pragma for”来获得最佳结果？我正在使用gcc 4.6 .

提前致谢

c++ openmp

1 回答

  • 0

    线程的创建通常不是openmp程序的瓶颈 . 它是将任务分配给线程 . 线程实际上是在第一个 #pragma omp for 生成的（您可以使用像VTune这样的分析器来验证 . 在每个循环中，工作都分配给线程 . 这个分配通常是问题，因为这是一个代价高昂的操作 .

    但是你应该尝试使用调度程序 . 因为这可能会对性能产生很大影响 . 例如，使用 schedule(dynamic,chunksize) vs schedule(static,chunksize) 并尝试不同的chunksizes .

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