C++ 嵌套循环中未正确忽略内部循环的Pragma omp parallel

我试图实现以下代码，以了解如何通过嵌套循环管理OpenMP线程，其中每个内部/外部循环在函数及其调用方中分别实现

每个循环都用语句实现

#pragma omp parallel for

，我假设忽略了内部循环的

pragma

为了看到这一点，我在每个循环中打印了线程编号

然后，我可以看到以下内容，其中内部循环中的线程id始终为零，与调用方对应的线程编号不相同。为什么会发生这种情况

Calling 0 from 0
Calling 2 from 1
Calling 6 from 4
Calling 8 from 6
Calling 4 from 2
Calling 7 from 5
Calling 5 from 3
    Calling 0 from 0  // Expecting 3
    Calling 1 from 0
    Calling 2 from 0
    Calling 3 from 0
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 2 from 0
    Calling 3 from 0
    Calling 0 from 0
    Calling 0 from 0
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 2 from 0
    Calling 3 from 0
Calling 9 from 7
    Calling 1 from 0 // Expecting 7
    Calling 2 from 0
    Calling 3 from 0
    Calling 0 from 0
Calling 3 from 1
    Calling 0 from 0 // Expecting 1
    Calling 1 from 0
    Calling 2 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 2 from 0
    Calling 3 from 0
    Calling 3 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 2 from 0
    Calling 3 from 0
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 2 from 0
    Calling 3 from 0
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 2 from 0
    Calling 3 from 0
Calling 1 from 0
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 2 from 0
    Calling 3 from 0

#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
使用名称空间std；
const size_t kM=4；
结构垫
{
国际元素[kM]；
材料（施工材料和副本）
{
for（size_t i=0；ielem[i]=copy.elem[i]；
}
Mat（）
{
对于（size_t i=0；i，除非您为OpenMP提供特殊选项，否则它会尝试在编译时分割工作，而嵌套并行很难实现，因此它甚至不会尝试

您可以参考以获取建议（例如，在OpenMP 3.0+中使用
折叠
，我不确定我是否理解您的期望，但您得到的结果完全符合预期

默认情况下，OpenMP嵌套并行被禁用，这意味着任何嵌套的
并行
区域将创建一个线程组，其数量与外部级别遇到它们的线程数量相同

在您的例子中，最外层的
并行
区域创建一个由8个线程组成的团队。每个线程都将到达最内层的
并行
区域，并创建一个第二级1线程团队。每个第二级线程在其自己的团队中排名为0，因此打印的0为0

对于使用g++9.3.0编译的完全相同的代码，通过设置两个环境变量
OMP_NUM_THREADS
和
OMP_NESTED
，我得到以下结果：

OMP_NUM_THREADS="2,3" OMP_NESTED=true ./a.out 
Calling 0 from 0
Calling 5 from 1
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 2 from 1
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 3 from 2
    Calling 3 from 2
    Calling 2 from 1
Calling 6 from 1
Calling 1 from 0
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 3 from 2
    Calling 2 from 1
Calling 2 from 0
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 2 from 1
    Calling 3 from 2
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 3 from 2
    Calling 2 from 1
Calling 3 from 0
Calling 7 from 1
    Calling 0 from 0
    Calling 3 from 2
    Calling 2 from 1
    Calling 3 from 2
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 2 from 1
Calling 4 from 0
Calling 8 from 1
    Calling 0 from 0
    Calling 3 from 2
    Calling 2 from 1
    Calling 2 from 1
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 3 from 2
    Calling 1 from 0
Calling 9 from 1
    Calling 2 from 1
    Calling 0 from 0
    Calling 1 from 0
    Calling 3 from 2

也许这更符合您的预期？
内部循环中显示的数字的含义是什么？在我的例子中，所有内容都显示为0。但是，我们有8个线程并行执行外部循环（数字0-7）。我怀疑内部循环是否由编号为0的同一线程处理。您的误解可能是因为
omp\u thread\u num（）
返回了最近遇到的团队（最内部的团队）中的线程id，不一定是第一个。因此，您看到的0与此完全一致，因为所有线程都是第二级并行区域上的主线程，每个区域有8个不同的团队，每个团队有1个线程。在我的版本中，我们创建了2个第二级团队，每个团队有3个线程。这就是为什么您看到ID从0到2的原因。这有意义吗？啊，I g说到这里。谢谢你的评论。当我删除了内部循环的pragma语句时，我的期望值就来了。这是否意味着在内部/外部循环中使用
omp parallel for
语句（没有任何特定选项）会在内部循环中产生额外的开销？