Optimization 这个概念可以用OpenMP优化吗？

我宁愿不使用代码，因为这是一个常见的概念：

假设我们有一个函数的场景，它既不太大也不太小，而且本身也不容易用OpenMP for loop优化来优化

然而，在整个项目的运行过程中，在代码中的几百个不相关的环境中，它是一个被调用数百万次的函数

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[内联本身似乎没有多大作用（默认情况下，在优化的gcc结果上），并且使其成为一个宏而不是并行的，这将是一个兼容的承诺。]

调用函数时，是否多次调用它，特别是在循环中？这个问题有点模糊——可能是的（在几百个不相关的地方->百万中的每一个都调用了数千次），也可能不是（在一百个不相关的地方调用了一次，并且您在代码的这些部分中点击了数千次->百万）

在第一种情况下，是的，并行化“映射”——也就是说，将函数独立地应用于一系列情况——很容易，而且OpenMPs也很好

在第二种情况下，如果函数被调用了一百万次，但每次调用一次，则不会。在那里会重复执行，但没有公开的并发性；没有可以独立完成的必须同时完成的任务列表。如果函数可能会被重复参数调用，那么您可以做的就是使用内存化，这是内存/计算时间的折衷，而不是并行化技术

在第二种情况下，您可能可以重新构造代码，以便一次进行一系列函数调用，从而公开并发性并允许并行化——但这不是OpenMP（或任何并行编程模型）可以自动为您做的事情

OpenMP通常用于“使事物并行运行”。不仅仅是循环的

。。。好吧，您甚至不需要任何循环就可以充分利用OpenMP并加速代码

唯一重要的是：“我是否有几个独立的操作，它们一个接一个地运行，并且可以同时工作？”。如果是这样的话，那么您已经找到了一个使用OpenMP进行优化的简单方法。
这太笼统了。答案完全取决于您的函数，以及该函数的实际调用方式。