C++ 用于循环的openMP嵌套并行与用于循环的内部并行

如果我对这样的循环使用嵌套并行：

#pragma omp parallel for schedule(dynamic,1)
for (int x = 0; x < x_max; ++x) {
    #pragma omp parallel for schedule(dynamic,1)
    for (int y = 0; y < y_max; ++y) { 
    //parallelize this code here
   }
//IMPORTANT: no code in here
}

#计划的pragma omp并行（动态，1）
对于（int x=0；x

这是否等于：

for (int x = 0; x < x_max; ++x) {
    #pragma omp parallel for schedule(dynamic,1)
    for (int y = 0; y < y_max; ++y) { 
    //parallelize this code here
   }
//IMPORTANT: no code in here
}

for（int x=0；x

除创建新任务外，外部并行是否用于执行任何操作？

否

第一个

#pragma omp parallel

将创建一个并行线程团队，第二个将尝试为每个原始线程创建另一个团队，即一个团队团队。然而，在几乎所有现有的实现中，第二个团队只有一个线程：第二个并行区域基本上没有使用。因此，您的代码更类似于

#pragma omp parallel for schedule(dynamic,1)
for (int x = 0; x < x_max; ++x) {
    // only one x per thread
    for (int y = 0; y < y_max; ++y) { 
        // code here: each thread loops all y
    }
}

#计划的pragma omp并行（动态，1）
对于（int x=0；x

如果您不希望这样做，但仅并行内部循环，则可以执行以下操作：

#pragma omp parallel
for (int x = 0; x < x_max; ++x) {
    // each thread loops over all x
#pragma omp for schedule(dynamic,1)
    for (int y = 0; y < y_max; ++y) { 
        // code here, only one y per thread
    }
}

#pragma omp并行
对于（int x=0；x

如果您的编译器支持OpenMP 3.0，则可以使用

collapse

子句：

#pragma omp parallel for schedule(dynamic,1) collapse(2)
for (int x = 0; x < x_max; ++x) {
    for (int y = 0; y < y_max; ++y) { 
    //parallelize this code here
    }
//IMPORTANT: no code in here
}

计划（动态，1）折叠（2）的pragma omp并行 对于（int x=0；x 如果不支持（例如，仅支持OpenMP 2.5），则有一个简单的解决方法：

#pragma omp parallel for schedule(dynamic,1)
for (int xy = 0; xy < x_max*y_max; ++xy) {
    int x = xy / y_max;
    int y = xy % y_max;
    //parallelize this code here
}

#计划的pragma omp并行（动态，1）
对于（int xy=0；xy

您可以使用

omp\u set\u nested（1）启用嵌套并行性

和嵌套的

omp并行for

代码可以工作，但这可能不是最好的主意

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顺便问一下，为什么要动态调度？每个循环迭代都是在非恒定时间内计算的吗？

我明白了，我考虑过这一点，但这似乎太违反直觉了。因此，如果我想在所有迭代中都使用“并行for”，我应该在内部循环中使用“并行for”？@Bunnit我不知道你想要什么，但我在我的答案中添加了它。@Bunnit我认为我的第二个解决方案至少应该达到与Hrito Iliev的第二个解决方案相同的速度，但在概念上要清楚得多。如果内部循环中的工作负载在

y

的不同值之间没有太大差异，那么第一个解决方案甚至更可取。在所有情况下，您都可以并行双循环，即每对线程（

x

，

y

）只被整个线程组调用一次。我使用的是VS2008，所以我认为我不能使用collapse，我考虑过使用您提到的第二种方法，但希望不必对代码进行重大更改。它是用于光线跟踪器的，因此某些主光线可能比其他光线占用的时间长10倍。显然，即使VS2010也只支持OpenMP 2.0。请注意，整数除法和模运算的成本相对较高。如果循环体几乎不起作用，则开销可能很大。在上一个示例中，

x

和

y

是否应该标记为

private

？@ars，这两个变量都在并行区域内声明，因此预先确定为

private

。此外，由于外部范围中不存在变量，因此添加

private（x，y）

将导致错误。