C++ 如何在openmp中并行化两个独立的for循环？

我有以下循环设置：

for( int k = 0 ; k < N ; j++ )
{
    while( 1 )
    {
        for( int i = 0 ; i < N ; i++ )
        {
            int sum = 0;

            for( int j = nums[i] ; j < nums[i+1] ; j++ )
            {
                sum = sum + nums[i];
            }

         }

         if( sum == some_desired_value )
               break;
     }
 }

for（int k=0；k

我想使用openmp并行化这段代码。 N是一个非常大的整数。由于外部k循环与i循环中发生的事情非常独立，因此我计划在k和j循环中使用并行for，如下所示。但是我知道这不是一个正确的设置，因为迭代次数已经在k循环中分配给每个线程，因此，每个k循环迭代只有一个线程，内部I循环不可能分配线程迭代

#pragma omp parallel for
for( int k = 0 ; k < N ; j++ )
{
    while( 1 )
    {
        #pragma omp parallel for
        for( int i = 0 ; i < N ; i++ )
        {
            int sum = 0;

            for( int j = nums[i] ; j < nums[i+1] ; j++ )
            {
                sum = sum + nums[i];
            }

         }

         if( sum == some_desired_value )
               break;
     }

     
 }

#pragma omp parallel for
对于（int k=0；k

我想知道是否有某种方法可以实现上述设置

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PS：嵌套循环可能很方便，但我不确定是否可以在此设置中使用它们？

只要N远大于可供您使用的物理cpu内核数，就不应该同时并行内部循环。用并行术语来说，可以说外循环提供了足够的并行性，因此，在最好的情况下，尝试并行化内循环会由于线程创建而增加更多的开销，在最坏的情况下，会导致系统超额订阅

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只有当N的数量级与内核的数量级相同时，您才应该开始考虑进一步并行化该循环嵌套，在这种情况下，这可能远远不是小事。

您的示例是不完整的。我想您可以使用

if（nums[I]而不是内部for循环。无论如何，内部for循环很难并行化，因为每次计算都需要独占访问
sum
。在类似的代码中，最好有一个和数组，每个迭代都存储它的值，这样它们可以并行运行，然后合并所有结果。这是否回答了您的问题？非常感谢您的回复。是的，我故意省略了一些代码，因为它与我的问题不太相关。不，我不能通过if（nums[I]