使用动态调度在openmp for循环中计算迭代次数
动态调度（Dynamic Scheduling）是一种在并行计算中优化任务分配的方法，特别适用于OpenMP中的for循环。在OpenMP中，for循环可以通过指定调度方式来实现任务的并行执行。动态调度是其中一种常用的调度方式。
动态调度的原理是将迭代空间划分为多个小块，每个线程在完成当前块的计算后，会从任务队列中获取下一个块进行计算。这种方式可以确保每个线程都能够充分利用自己的计算资源，避免了负载不均衡的问题。
动态调度的优势在于能够在运行时动态地分配任务，适应不同的计算负载和线程数量。相比于静态调度，动态调度可以更好地平衡负载，提高并行计算的效率。
在OpenMP中，可以通过指定调度方式来实现动态调度。常见的调度方式有以下几种：
- 动态调度（Dynamic Scheduling）：每个线程在完成当前任务后，从任务队列中获取下一个任务进行计算。可以通过设置环境变量OMP_SCHEDULE来指定任务的分配方式，如循环调度（cyclic）、块调度（block）等。
- 导向调度（Guided Scheduling）：每个线程在完成当前任务后，从任务队列中获取下一个任务进行计算。不同于动态调度，导向调度会根据任务的大小动态调整任务的分配方式，较大的任务会被分配给空闲线程。
- 运行时调度（Runtime Scheduling）：在运行时动态地选择调度方式，根据任务的大小和线程的数量来确定最优的调度策略。
对于使用动态调度的OpenMP for循环计算迭代次数的问题，可以按照以下步骤进行：
- 在OpenMP的并行区域中使用#pragma omp for指令来并行化for循环。
- 使用动态调度方式来分配任务，可以通过设置环境变量OMP_SCHEDULE来指定调度方式，如OMP_SCHEDULE="dynamic"。
- 根据具体的计算需求，在for循环中编写相应的计算逻辑。
- 编译并运行程序，OpenMP会自动将for循环中的任务分配给不同的线程进行并行计算。
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1回答
这个问题听起来很基本，但我找不到具体的答案。现在假设我们有了一个像corei5 680这样的多核处理器(2个物理核，使用HT支持4个可用的内核到操作系统)。我的问题是，openMP到底适合于哪里?1-当我们说使用openMP的多线程时，它会自动使用所有可用的内核(在本例中是4个虚拟核)并根据可用的CPU周期执行线程吗?2- openmp是否给出了如何使用物理/虚拟核的控制？或者它是抽象的，并给出了像java这样的多变的阅读环境？
如果这听起来很基本的话，请原谅，但是我已经试着在网上找到答案，但是找不到令人满意的东西。
谢谢
浏览 3提问于2014-02-07得票数 3
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我正在尝试使用OpenMP编译指示并行化一个用C++编写的模拟器。我对它有一个基本的了解，但没有经验。
下面的代码显示了并行化的主要方法：
void run(long long end) {
while (now + dt <= end) {
now += dt;
for (unsigned int i=0; i < populations.size(); i++) {
populations[i]->update(now);
}
}
}
其中populations是类Population的实例的std::vector。每个种群更新
浏览 0提问于2017-08-29得票数 0
1回答
在OpenMP中为for循环指定块大小时，如果存在余数，是否由编译器处理？例如，如果我迭代13个点，块大小为4和3个线程，假设所有线程都被使用，其中一个线程是否会被赋予第5个点，或者我需要指定这个点吗？
浏览 0提问于2015-06-24得票数 1
我在各种情况下运行了我的代码，这导致了我认为奇怪的行为。我的测试是在一个带有HT的双核英特尔xeon处理器上进行的。
No OpenMP‘#务实’语句，总运行时= 507秒
，OpenMP‘#杂注’语句指定1核心，总运行时= 117秒
使用OpenMP‘#杂注’语句指定2核，总运行时= 150秒
使用OpenMP‘#杂注’语句指定3个核心，总运行时= 157秒
使用OpenMP‘#杂注’语句指定4个核心，总运行时= 144秒
我想我不明白为什么注释掉我的openmp行会使程序在一个没有openmp的线程和一个带有openmp的线程之间慢很多。
我所改变的只是：
//#pragma omp pa
浏览 0提问于2010-05-26得票数 11
我希望每个人都做得很好！
我是OpenMP的新手。我想这个问题很基本。但我找不到一个好的答案，并期待着任何建议。
我在集群上使用OpenMP运行我的代码。我的代码中有CALL OMP_set_dynamic(.TRUE.)。我使用OpenMP来并行化下面的循环：
!$OMP PARALLEL DO COLLAPSE(2) DEFAULT(PRIVATE) SHARED(var1, var2) SCHEDULE(DYNAMIC)
DO i = 1,NI
DO j = 1,NJ
......
END DO
END DO
!$OMP END PARALLEL DO
我设置NI = 1
浏览 11提问于2020-05-16得票数 1
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这是我的密码：
double res1[NNN];
#pragma omp parallel for collapse(3) schedule(dynamic)
for (int i=0; i<NNN; i++)
{
for (int j=0;j<NNN;j++)
{
for (int k=0;k<NNN;k++)
{
res1[i] = log(fabs(i*j*k));
}
}
}
std::cout<< res1[10] << std::endl
浏览 3提问于2013-03-01得票数 13
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我开始使用OpenMP使用C++。
我有两个问题：
#pragma omp for schedule是什么？ dynamic和的区别是什么？
请举例说明。
浏览 7提问于2012-06-01得票数 74
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2回答
是否存在ICV (内部控制变量)或类似于查询OpenMP中循环的上、下界的内容？
在某些情况下，下面的计算将给出上、下界：
#pragma omp parallel for
for ( i = 0 ; i < n ; i++ ){
int this_thread = omp_get_thread_num(),
num_threads = omp_get_num_threads();
int lower_bound = (this_thread * n / num_threads);
int upper_bound = ((this_thread+1) *
浏览 0提问于2016-11-29得票数 1
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1回答
对于下面的代码，我计算了每个线程的执行时间，我觉得奇怪的是，在使用静态或动态调度的所有运行中，每个线程几乎都有精确的时间调用。这在OpenMP中是预期的吗？我们是否曾经遇到过一个或多个线程执行更多任务的情况？我不明白的另一件事是，使用静态和动态调度的时间执行是相同的。恐怕我在用错误的方式计算时间。
#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
#include <cmath>
#include <omp.h>
#include <fstream>
#incl
浏览 2提问于2021-03-19得票数 1
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1回答
我正在使用gcc-4.7.4编译器的源代码。我必须学习OpenMP库的工作，我读过不同版本OpenMP的文档，也没有发现任何关于偷锅机制的信息。真的吗，OpenMP不支持工作窃取机制吗？
浏览 0提问于2016-04-04得票数 7
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对于没有指定块大小的#pragma omp for schedule(static)，我有几个问题。
在OpenMP中并行化循环的一种方法是手动执行，如下所示：
#pragma omp parallel
{
const int nthreads = omp_get_num_threads();
const int ithread = omp_get_thread_num();
const int start = ithread*N/nthreads;
const int finish = (ithread+1)*N/nthreads;
for(int
浏览 3提问于2013-09-11得票数 8
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OpenMP似乎没有并行运行
、、、、
我正在c++中尝试我的第一个openmp程序，我的代码是：
#pragma omp parallel for num_threads(2)
for (int i=0;i<16;++i)
{
printf( "Thread %d works with idx %d\n", omp_get_thread_num(), i);
}
我用g++ -O3 -fopenmp -std=c++11编译
然而，当我运行这个程序时，我得到了：
Thread 0 works with idx 0
Thread 0 works with idx 1
Thread 0 works wit
浏览 2提问于2017-07-09得票数 3
4回答
我刚刚编写了我的第一个OpenMP程序，它并行化了一个简单的for循环。我在我的双核机器上运行了代码，当从1个线程增加到2个线程时，速度有所提高。然而，我在学校的linux服务器上运行了相同的代码，并没有看到加速。在尝试了不同的方法之后，我终于意识到删除一些无用的printf语句会显著提高代码的速度。下面是我并行化的代码的主要部分：
#pragma omp parallel for private(i)
for(i = 2; i <= n; i++)
{
printf("useless statement");
prime[i-2] = is_prime(i);
浏览 4提问于2010-04-26得票数 3
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2回答
我期待使用OpenMP的多线程a for循环。正如我所理解的，当你做一个循环，就像；
#pragma omp parallel for num_threads(NTHREADS)
for (size_t i = 0; i < length; i++)
{
...
所有的线程都会抓住一个I，然后继续他们的工作。对于我的实现，我需要让它们“顺序地”并行工作。我的意思是，例如，对于长度为800的8个线程，我需要线程1在0到99上工作，线程2可以在100-199上工作等等。
这与OpenMP是可能的吗？
浏览 7提问于2022-03-01得票数 0
1回答
我试图重构一个基于OpenMP的程序，并遇到了一个可怕的可伸缩性问题。下面的OpenMP程序(显然不是很有意义)似乎重现了这个问题。当然，可以将微小的示例代码重写为嵌套的for-循环，并且可以使用collapse(2)实现几乎完美的可伸缩性。然而，我正在工作的最初的程序不允许这样做。
因此，我正在寻找一个修复，保持同时的结构。根据我的理解，OpenMP应该足够聪明，能够在迭代和我期望的良好可伸缩性之间保持线程的活力。为何不是这样呢？
int main() {
const int N = 6000;
const int MAX_ITER = 2000000;
double
浏览 1提问于2015-09-15得票数 2
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目前，我正在尝试使用OpenMP并行使用Fortran编写的一些多重网格代码，我发现OpenMP调度子句对性能产生了巨大的影响。回想一下，OpenMP调度子句是静态的、动态的、运行时的和引导的，它们决定了循环中的工作是如何在线程之间划分的。例如，带有调度子句的OpenMP并行SAXPY循环如下所示：
!$OMP Parallel Do Schedule(Static)
Do i=1,n
z(i)=a*x(i)+y(i)
End Do
!$OMP End Parallel Do
现在假设我们在一段代码中有许多并行化的循环，并且无法预先确定这些调度子句中哪一个将使程序运行得最快。手工更改
浏览 2提问于2011-08-20得票数 1
目前，在我代码的某处，我正在使用一个嵌套的for循环(N1=~10000，N2 = ~500，x，y= 10-50)。我使用#pragma omp让OpenMP将我的计算分布在几个核心上。
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < N1; ++i)
{
for (int j = 0; j < N2; ++j)
{
for (int k = x; k <= y; ++k)
{
// calculation
}
}
}
现在，我的两个内循
浏览 8提问于2017-06-30得票数 1
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1回答
我对openMP和多线程很陌生.
我的任务是运行一个静态、动态和引导的方法，而不使用OpenMPfor循环，这意味着我不能使用调度子句。
我可以使用并行方式创建并行线程，并且可以平等地将循环迭代分配给线程。
但是如何使它的静态和动态(1000块)和引导？
void static_scheduling_function(const int start_count,
const int upper_bound,
int *results)
{
int i, tid
浏览 1提问于2020-12-02得票数 1
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OpenMP循环
、、、、
我是Openmp新手，我的任务是使用两种不同的可能性来改进下面的代码：
// Size = 400, CHUNKSIZE = 100 and there are 4 threads
#pragma omp parallel for schedule(static, CHUNK_SIZE)
for(int i=0; i<SIZE; i++){
for(int k=0; k<i; k++){
A[i][k] = 42*foo
}
}
首先，我会将时间表从静态更改为导向，因为第二个循环中的工作是不平衡的，并且稳步增长。因此，开始时
浏览 2提问于2016-12-10得票数 1
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4回答
请看这段代码。
单线程程序：.编撰：
g++ -lrt -O2 main.cpp -o nnlv2
用openMP编译的多线程:用：
g++ -lrt -fopenmp -O2 main_openmp.cpp -o nnlv2_openmp
我在双核系统上测试了它(因此我们有两个线程并行运行)。但是多线程版本比单线程版本慢(并且显示不稳定的时间，尝试运行它几次)。怎么了？我在哪里搞错了？
一些测试：
单线程：
Layers Neurons Inputs --- Time (ns)
10 200 200 --- 1898983
10 500 500 --- 11009094
浏览 7提问于2011-07-12得票数 4
2回答
我正在解决一个比较串行代码、mpi代码和openMP代码执行时间的问题。问题是openMP版本比mpi慢。有没有一种方法可以使下面的openMP代码比mpi更快？
for(i=0;i<loop;i++)
{
#pragma omp parallel for private(k,dx,dy,dz,d,a) schedule(dynamic)
for(j=0;j<N;j++)
{
for(k=0;k<N;k++)
{
if(j!=k)
{
dx=C[
浏览 1提问于2020-11-10得票数 0
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1回答
我想使用OpenMP使我的程序运行得更快。不幸的是，情况正好相反。我的代码如下所示：
const int max_iterations = 10000;
int num_interation = std::numeric_limits<int>::max();
#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < std::min(num_interation, max_iterations); i++)
{
// do sth.
// update the number of required iterations
// n
浏览 1提问于2015-09-22得票数 0
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2回答
嘿，我有这样的密码：
write (filehandle,'(5e14.6)')
& (((my_array(i,j,k,1),i=istart,iend,istep),j=jstart,jend,jstep),k=kstart,kend,kstep)
这是“做循环”的简短形式吗？我在谷歌上什么都找不到.此外，我还得到了一个错误：
forrtl:严重(71)：整数除以零图像PC
例程行源libp线程.so.00007F473F0D892B未知未知libguide.so 00007F473F3CC20E未知未知
在执行程序(程序被OpenMP并行化)时
浏览 2提问于2011-04-12得票数 1
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2回答
我正在尝试并行化这类循环。
#pragma omp parallel for private(i,j)
for(i=0;i<N;i++){ //N is very large
for(j=0;j<i;j++){
//do some work here
}
}
使用OpenMP指令。
主要的问题是，随着i变得越来越大，最内部的循环还有更多的工作要做。由于默认情况下，循环通过分配给每个线程的主体for循环的迭代中的一个连续块来并行化(即，如果使用两个线程，只有thread1被分配给I=0.N/2-1，而thread2被分配给I=N/2.N1)，最后一个线程将总是比第一个线程
浏览 3提问于2014-01-07得票数 1
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3回答
我正在学习如何在C中使用OpenMP，作为HelloWorld练习，我正在编写一个程序来计算素数。然后，我将其并行化如下：
int numprimes = 0;
#pragma omp parallel for reduction (+:numprimes)
for (i = 1; i <= n; i++)
{
if (is_prime(i) == true)
numprimes ++;
}
我使用gcc -g -Wall -fopenmp -o primes primes.c -lm (-lm用于正在使用的math.h函数)编译这段代码。然后我在Intel® C
浏览 5提问于2013-03-17得票数 5
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htop和OpenMP线程
、、、、
在我的主要职能中，我设置了：
omp_set_num_threads(20);
它告诉OpenMP使用20个线程(有40个线程可用)。
然后执行包含以下指令的代码：
#pragma omp parallel for shared(x,y,z)
用于主for循环，并通过htop监视CPU使用情况(可能不是最好的方法，但仍然如此)。for循环必须执行50个“任务”，每个任务都需要相当长的时间。我通过htop观察到，在任务完成后，线程数会下降。具体来说，使用20个线程，我希望ed会看到2000%的cpu使用率，直到剩下不到20个任务之后，线程才会“释放”自己。然而，我看到的是第一个2000%，在n个
浏览 4提问于2016-05-03得票数 0
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2回答
我有一个使用OpenMP并行化的串行应用程序。我只是将以下代码添加到我的主循环中：
#pragma omp parallel for default(shared)
for (int i = 0; i < numberOfEmitters; ++i)
{
computeTrajectoryParams* params = new computeTrajectoryParams;
// defining params...
outputs[i] = (int*) ComputeTrajectory(params);
delete param
浏览 2提问于2009-08-27得票数 2
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我正在研究OpenMP，并遇到了以下示例：
#pragma omp parallel shared(n,a,b,c,d,sum) private(i)
{
#pragma omp for nowait
for (i=0; i<n; i++)
a[i] += b[i];
#pragma omp for nowait
for (i=0; i<n; i++)
c[i] += d[i];
#pragma omp barrier
#pragma omp for nowait reduction(+:sum)
浏览 0提问于2011-06-11得票数 10
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背景:英特尔国际商会编译器的OpenMP v4+
我想在已经并行化的循环中并行任务。我看到了许多与这一主题相近的问题，例如：
和更集中的智慧仍然。
但是，在尝试时，除了编译时的错误消息之外，我无法得到一个明确的答案。
代码：
#pragma omp parallel for private(a,bd) reduction(+:sum)
for (int i=0; i<128; i++) {
a = i%2;
for (int j=a; j<128; j=j+2) {
u_n = 0.25 *
浏览 1提问于2017-01-09得票数 1
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1回答
一些与OpenMP相关的文档指出，为了让OpenMP处理循环，它必须是“可计数的”，并为循环的“可计数”提供不同的定义：
• the number of iterations in the loop must be countable
with an integer and loop use a fixed increment.
• the loop count can be “determined” ( what does it mean “determined”? )
这真的是OpenMP的要求吗？或者这是OpenMP的特定编译器实现的要求？
另外，下面的循环-看起来不是可计数的-可
浏览 0提问于2018-11-19得票数 0
1回答
我正在visual studio中用c++编写一个程序，以便能够处理公园中的线路。我有我所有的客户在公园排队，我希望能够使用openmp的多线程为他们服务。
当我放入杂注之类的东西时，我有多个线程同时为我创建的每个客户服务同一个客户，而不是我想要的。
例如，如果我有两个线程和四个客户，线程1执行客户1，线程2执行客户2，那么我希望线程1同时执行客户3和线程2客户4。我不知道这是否可行，或者是否有更好的方法，但我需要使用openMP。
浏览 0提问于2012-11-20得票数 1
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我知道我的问题标题相当宽泛，我对并行编程和openmp还不熟悉。我尝试为N体问题并行化一个，并针对不同的调度类型和粒度进行研究。我通过运行一个针对不同情况的程序收集数据，并绘制了数据，这就是我所得到的(性能与线程数之间的关系)(可以假定与MegaFLOPS成正比)。
性能与线程数量之比
我惊讶地发现，对于这个问题，静态调度一般比动态调度做得更好？有人能解释这种行为的可能原因吗？
浏览 3提问于2015-04-28得票数 1
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背景
在我的程序中，我依赖于OpenMP并行化和伪随机数生成，但同样，如果需要的话，我希望能够完美地复制结果(提供相同数量的线程)。
我为每个线程分别播种一个thread_local PRNG，
{
std::minstd_rand master{};
#pragma omp parallel for ordered
for(int j = 0; j < omp_get_num_threads(); j++)
#pragma omp ordered
global::tl_rng.seed(master());
}
我想出了以下方法来生成某些元素的count，并
浏览 5提问于2016-11-16得票数 1
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我有一个非常简单的代码，如下所示：
for(int i=0; i<size; ++i)
for(int j=i; j<size; ++j)
Function(a[i][j])
假设Function()非常耗时，所以我想用OpenMP并行化代码。如果j也从0开始，那就很容易了。但是，j从i开始，就像对称矩阵一样。问题是，如何在这种风格中并行化代码？我想一定有人有过这样的经历，并提前感谢。
浏览 1提问于2013-01-24得票数 2
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有人知道下面这段代码是否可以作为openmp中的firstprivate的一个例子吗？
rowstr[0] = 0;
for (j = 1; j < nrows+1; j++) {
rowstr[j] = rowstr[j] + rowstr[j-1];
}
nza = rowstr[nrows] - 1;
第一个私有变量是rowstr，j是一个私有变量。
浏览 0提问于2016-10-18得票数 1
1回答
我试图加快我的png编码器使用openmp (omp有序语用)，这是一贯的伟大工作GCC (MinGW)。在MSVC上，结果的加速比变化很大。我正在处理的问题大小意味着并行化的for循环大约由6 (6)个迭代组成。在一台4C/8T机器上运行这一点，我预计会有大约两个线程被执行。这大约需要一个核心上的一个迭代时间的两倍。再一次，我对GCC的看法大致是这样，但对MSVC则不然(大约需要3-4倍的时间)。
我找到了一个简单的例子，展示了同样的行为。处理一些参数(迭代次数、计算时间等)我发现MSVC的性能基本不一致。增加更多的迭代有助于一致性，这是有意义的，但这不是我能做的事情，在最初的问题。
#in
浏览 1提问于2019-05-10得票数 0
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1回答
我正在研究OpenMP fortran。我有个关于日程安排的问题。
那么，从这两个选项中，哪一个会有更好的性能呢？
!$OMP PARALLEL DO PRIVATE(j) SCHEDULE(STATIC)
do j=1,l
call dgemm("N","N",..)
end do
!$OMP END PARALLEL DO
!$OMP PARALLEL DO PRIVATE(j)
do j=1,l
call dgemm("N","N",..)
end do
!$OMP END PARALLEL DO
浏览 1提问于2014-03-31得票数 0
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在OpenMP中，当您不指定任何循环迭代策略(在代码务实中或通过环境变量OMP_SCHEDULE)时， (第2.3.2节)明确声明默认循环迭代策略是实现定义的，实现可能公开它，也可能不公开它。
有什么办法可以解决这个问题吗？为了明确起见，我希望得到规范中定义的内部控制变量def-sched的值。
我使用GCC 4.9和OpenMP 4.0在一个POWER8架构上。
浏览 7提问于2015-03-18得票数 0
3回答
我有以下程序：
int main(){
double sum=0;
#pragma omp parallel for reduction(+:sum)
for(double x=0;x<10;x+=0.1)
sum+=x*x;
}
当我编译它的时候，我得到了错误invalid type for iteration variable ‘x’。
我认为这意味着我只能将parallel for构造应用于基于整数的循环。但是我的循环的内部确实依赖于它是浮点。
有没有办法说服OpenMP这么做？有没有推荐的替代方法？
浏览 2提问于2013-01-20得票数 3
回答已采纳
1回答
我曾经遇到过openMP，它可以用来并行化c，C++中的for循环。当然，OpenMP可以做的远不止这些。但是我很好奇我们是否可以在java中并行化for循环来优化程序的性能。假设我在for循环中有n次迭代，有没有一种方法可以并行运行这些迭代？
浏览 3提问于2013-07-04得票数 4
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1回答
为了优化我正在创建的一些库的执行，我必须并行化一些计算。不幸的是，我不能使用openmp来做这件事，所以我尝试用boost::thread做一些类似的替代方法。有人知道像这样的实现吗？我在线程之间共享变量(将变量定义为openmp的“shared”和“pribate”)时遇到了特殊的问题。有什么建议吗？
浏览 0提问于2012-10-08得票数 1
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2回答
我正在尝试openMP并行，使用两个线程来乘两个矩阵。我理解外部循环并行是如何工作的(即没有“折叠(2)”的工作原理)。
现在，使用折叠：
#pragma omp parallel for collapse(2) num_threads(2)
for( i = 0; i < m; i++)
for( j = 0; j < n; j++)
{
s = 0;
for( k = 0; k < p; k++)
s += A[i][k] * B[k][j];
浏览 6提问于2017-04-28得票数 4
我使用OpenMP (OMP)来并行化一个for循环。然而，OMP似乎会将我的for循环划分为相等的间隔大小，例如
for( int i = 0; i < n; ++i ) {
...
}
每个大小的n/NUM_THREADS都有NUM_THREADS块。不幸的是，我使用它来并行扫描一个三角矩阵，因此最后一个块比第一个块有更多的工作要做。所以我真正想问的是在这种情况下如何执行负载均衡。我可以想象，if ( i % THREAD_NUMBER == 0) ..会很好(换句话说，循环中的每个运行都被分配给不同的线程)。我知道这不是最好的，因为缓存会被破坏，然而，有没有办法用OMP控制循环分
浏览 0提问于2013-12-16得票数 2
3回答
我正在用OpenMP优化一些代码。如果在循环中遇到NO_VALUE，我希望它中断。但是，编译器告诉我openMP不允许这样做。我该怎么处理呢？
#pragma omp parallel
{
#pragma omp for reduction(+:functionEvaluation) schedule(dynamic) nowait
for (int j=m_colStart;j<m_colEnd+1;j++)
{
double d = command_->execute().toDouble();
浏览 1提问于2012-04-17得票数 4
回答已采纳
2回答
考虑以下代码：
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
float f(float M[32][32]) {
int counter, s = 1, i, j, n = 32;
float *delta = malloc(n * sizeof *delta);
float *v = malloc(n * sizeof *v);
float prod = 1, p = 0;
for (i = 0; i < n; i++) {
v[i] = 0;
delta[i] = 1;
}
浏览 3提问于2017-02-01得票数 2
1回答
vector<int> v;
#pragma omp parallel for ordered schedule(dynamic, anyChunkSizeGreaterThan1)
for (int i = 0; i < n; ++i){
...
...
...
#pragma omp ordered
v.push_back(i);
}
这将用n大小的有序列表填充v。
当到达omp ordered阻塞时，所有线程都需要等待尽可能低迭代的线程完成，但是如果没有线程
浏览 0提问于2012-11-05得票数 23
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我需要计算对象向量中所有元素i,j之间的相互作用。在大小为N的向量中，这相当于(N*(N-1))/2计算，并将在嵌套的for循环中进行天真的求解，如下所示：
for( unsigned int i = 0; i < vector.size()-1; i++ ) {
for ( unsigned int j = i+1; j < vector.size(); j++ ) {
//compute interaction between vector[i] and vector[j]
}
}
困难在于尝试用OpenMP并行化来加速进程。内环的计算次数随着i的增加而线性减少
浏览 6提问于2015-08-01得票数 3
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我很难理解我为并行计算课程所做的辅助。问题是：
考虑以下代码：
for(int i= 0；i< 1024；i++){ int arg =.计算(Arg)；}
其中，compute()的执行时间与其参数的值成正比。我们希望使用OpenMP对这个循环进行并行化，并使用static、dynamic或guided之一的计划。为arg找到一个表达式的示例(即完整的第2行)，以便使用的最佳时间表是：
静态
动态
引导式
解释你的答案。
我在理解OpenMP时间表方面没有任何问题，但我很难找到任何能够帮助我决定使用哪些参数以及为什么使用的信息。
这个课程是没有用的，而且我在
浏览 0提问于2016-10-11得票数 1
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假设许多线程试图在动态分配数组的末尾追加元素。如果没有足够的空间，则必须重新分配数组，但是它在内存中的地址可能会改变，其他线程必须知道更改。假设我们有以下顺序代码：
int capacity = 0;
int len = 0;
double *A = NULL;
for (int i = 0; i < n; i++) {
/* get a stuff array with impredictably many elements */
int k = foo(i); // determine number of elements
double stuff[
浏览 5提问于2021-03-15得票数 0
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我不得不看一些使用OpenMP的代码，尽管我对它不是很熟悉。(代码也不是OpenMP。)
当对其运行分析器时，我发现该程序在"OMP隐式屏障“函数中花费了大约20%的挂钟时间。
这是典型的OpenMP吗，或者这(可能)意味着工作负载在线程之间不是均匀分布的？
谢谢
浏览 0提问于2012-12-27得票数 2
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