C 多维嵌套OpenMP循环

在OpenMP中，并行化多维并行循环的正确方法是什么？在编译时，维度的数量是已知的，但哪些维度会很大则不知道。他们中的任何一个都可能是一个、两个或一百万。我当然不希望N维循环使用N

omp并行

想法：

• 这个问题在概念上很简单。只有最外层的“大”循环需要并行化，但循环维度在编译时是未知的，可能会发生变化

• 动态设置

  omp\u set\u num\u threads（1）

  和

  \pragma omp for schedule（静态、大量）

  是否会使某些循环并行化成为不可行的？这会产生不希望的副作用/开销吗？感觉像是一堆乱七八糟的东西

• （2.10，A.38，A.39）说明了一致性和非一致性嵌套并行性之间的区别，但并没有提出解决此问题的最佳方法

• 可以对循环重新排序，但可能会导致大量缓存未命中。展开是可能的，但并非微不足道。还有别的办法吗

以下是我想并行化的内容：

for(i0=0; i0<n[0]; i0++) {
  for(i1=0; i1<n[1]; i1++) {
    ...
       for(iN=0; iN<n[N]; iN++) {
         <embarrasingly parallel operations>
       }
    ...
  }
}

---

for（i0=0；i0如前所述，
collapse
指令可能就是您正在寻找的。这将基本上形成一个单独的循环，然后对其进行并行化，并专为此类情况而设计。因此，您应该：

#pragma omp parallel for collapse(N)
for(int i0=0; i0<n[0]; i0++) {
  for(int i1=0; i1<n[1]; i1++) {
    ...
       for(int iN=0; iN<n[N]; iN++) {
         <embarrasingly parallel operations>
       }
    ...
  }
}

用于折叠的pragma omp并行（N）
对于（int i0=0；i0+1对于一个精心呈现的问题，获得正确的答案就是提出正确的问题。‘当然，参考规范也没什么坏处。：）谢谢！当当，这很简单。我看到了，以为因为某种原因它不起作用，然后就忘了。是的。看起来很对。而且看起来像是用
#omp parallel{#omp for collapse{#omp parallel{#omp for collapse{…}嵌套它
是有效的。这并不是一个好主意，但它适用于大型数据集上的函数评估，因此f（g（x））应该是完全有效的。无论如何，谢谢！但是要注意两件事。第一，collapse子句仅在OpenMP V3.0及以上版本中存在。第二，虽然在使用collapse子句时不必特别将循环迭代变量设为私有，但如果删除了collapse子句，则最好按上述方式声明它们（使用C99语法）或将它们放在private子句中。否则它们将被共享，您将遇到问题。使用实现3.0的gcc 4.4.4。感谢提醒我检查。我喜欢
#pragma omp parallel default（无）
，这样你就不会粗心了。另外，仅供参考，索引不能是数组元素，即
int i[N]
。编译器错误。