C++ 使用一个线程执行节，使用多个线程执行for循环

我正在使用OpenMP，我希望生成线程，使一个线程执行一段代码并完成，与N个线程并行运行并行for循环的迭代

执行应该是这样的：

Section A (one thread)       ||      Section B (parallel-for, multiple threads)
         |                   ||        | | | | | | | | | |
         |                   ||        | | | | | | | | | |
         |                   ||        | | | | | | | | | |
         |                   ||        | | | | | | | | | |
         |                   ||        | | | | | | | | | |
         V                   ||        V V V V V V V V V V

我不能用

#pragma omp一次性编写并行for，因为我不希望执行部分a的线程执行for循环

我试过这个：

#pragma omp parallel sections {
    #pragma omp section
    {
         // Section A
    }

    #pragma omp section
    {
         // Section B;
         #pragma omp parallel for
         for (int i = 0; i < x; ++i)
             something();
    }
}

这允许for循环使用多个线程执行，但它使各部分不并行，并且第一部分在第二部分之前顺序执行

我需要的是两种方法的组合，其中for循环的每个迭代和第一部分都是并行运行的。
也许下面的代码可以做到这一点：

#pragma omp parallel for
for (int i = -1; i < x; ++i) {
    if (i==-1) {
        // Section A
    }
    else {
        // Section B
        something();
    }
}

#pragma omp parallel for
对于（int i=-1；i

但是，您需要确保x>=0。
嵌套并行必须显式设置，因为在大多数实现中默认情况下它是禁用的。根据OpenMP 4.0标准，必须设置
OMP\u嵌套的
环境变量：

OMP_嵌套环境变量通过以下方式控制嵌套并行性：
设置嵌套变量ICV的初始值。它的价值是什么
环境变量必须为true或false。如果环境
变量设置为true，启用嵌套并行；如果设置为
false，嵌套并行被禁用。程序的行为是
如果OMP_NESTED的值既不为true也不为true，则定义实现
错

以下行适用于bash：

 export OMP_NESTED=true

此外，正如@HristoIliev在下面的评论中所指出的，您很可能希望设置
OMP\u NUM\u THREADS
环境变量来调整性能。引用标准：

此环境变量的值必须是一个正值列表
整数值。列表的值将线程数设置为
用于对应嵌套级别上的平行区域

这意味着应该设置
OMP_NUM_THREADS
的值，类似于
n，n-1
，其中
n
是CPU内核的数量。例如：

export OMP_NUM_THREADS=8,7

对于8核系统（示例从下面的注释中复制）。
您是否尝试过具有不同活动的单个平行区域。例如
应该不需要嵌套并行性

#pragma omp_parallel 
{

#pragma omp task  
  once();

#pragma omp for 
  for(int i=0;i<N;i++){
    many(i);
  }

}

#pragma omp#u并行
{
#pragma-omp任务
一次（）；
#pragma omp for
对于（int i=0；但iOne应该注意，默认情况下，当启用嵌套并行时，嵌套的团队将由
OMP_NUM_线程
线程组成，因此执行
for
工作共享构造的其中一个线程可能会和执行部分A的线程分时共享。为了防止这种情况，应该设置
O的值MP_NUM_THREADS
类似于
n，n-1
，其中
n
是CPU核数，例如对于8核系统，
导出OMP_NUM_THREADS=8,7
。
#pragma omp_parallel 
{

#pragma omp task  
  once();

#pragma omp for 
  for(int i=0;i<N;i++){
    many(i);
  }

}