Parallel processing 使用omp_set_num_threads（）更新值的线程数少于预期值

为什么这个程序将结果打印为64而不是5000？如果count变量在critical部分被更新，我希望在任何给定的时间点只有一个线程可以访问它。因此，每个线程都可以增加计数，并生成结果5000，那么为什么我的答案是64呢

#include <iostream>
#include <omp.h>
using namespace std;

int main()
{
    int count = 0;
    omp_set_num_threads(5000);
    #pragma omp parallel 
    {
        #pragma omp critical
        {
            count++;
        }
    }
    cout << "count = " << count << endl;
    system("pause");
    return 0;
}

#包括
#包括
使用名称空间std；
int main（）
{
整数计数=0；
omp_设置_数量_线程（5000）；
#pragma-omp并行
{
#pragma-omp-critical
{
计数++；
}
}
cout可以使用omp_set_num_线程设置的值不是未授权的。
这取决于您使用的OPEMP实现、计算机的内核数等

您得到64个线程，因为当前线程组中应该有64个线程。您可以使用omp_get_num_threads进行检查。
您可以使用omp_set_num_threads设置的值不是未经许可的。
这取决于您使用的OPEMP实现、计算机的内核数等

您得到64个线程是因为当前线程团队中应该有64个线程。您可以使用omp_get_num_threads进行检查。
正如Michael Dussere指出的，您得到的答案是64个线程，因为您的实现只启动了64个线程。它可能使用内部默认值来限制最大线程数（请尝试更改环境变量
OMP\u THREAD\u LIMIT
，或调用
OMP\u get\u THREAD\u LIMIT（）
，查看是否存在这种情况。）

这种限制的原因是创建线程需要资源——每个线程都必须有自己的堆栈空间、linux上的进程表条目等。这些不是在用户空间中调度的轻量级无状态Erlang线程。在我使用gcc或icpc的8核系统上，将线程数设置为1024或以上的任何值都会失败虽然设置系统参数可以改变这一限制，但由于缺乏资源

线程所需的资源和大多数单映像系统的内核明显少于5000个的事实之间，不清楚在大多数系统上使用5000个线程可以实现什么。
正如Michael Dussere指出的，您得到的答案是64个，因为您的实现只启动了64个线程可能正在使用内部默认值限制最大线程数（请尝试更改环境变量
OMP\u THREAD\u limit
，或调用
OMP\u get\u THREAD\u limit（）
，查看是否存在这种情况。）

这种限制的原因是创建线程需要资源——每个线程都必须有自己的堆栈空间、linux上的进程表条目等。这些不是在用户空间中调度的轻量级无状态Erlang线程。在我使用gcc或icpc的8核系统上，将线程数设置为1024或以上的任何值都会失败虽然设置系统参数可以改变这一限制，但由于缺乏资源

在线程所需的资源和大多数单映像系统的内核明显少于5000个的事实之间，不清楚在大多数系统上使用5000个线程可以实现什么。
Jonathan Dursi，那么我如何添加两个数组，每个数组包含5000个元素？64个线程如何执行5000个元素的SIMD加法ents？@user3670482，只需使用
omp parallel for
，不必担心线程的数量；分解将为您完成，每个线程将处理多个项目。这是OpenMP中常用的方法-这不是CUDA，甚至不是SIMD（在4.0中也可以通过OpenMP调用，但是独立的）-这是一种粗粒度的并行，线程处理多个项目通常是这样，甚至是性能所必需的。Jonathan Dursi，那么我如何添加两个数组，每个数组包含5000个元素？64个线程如何执行5000个元素的SIMD添加？@user3670482，只需使用
omp parallel for
，不必担心数量r线程；分解将为您完成，每个线程将处理多个项目。这是OpenMP中常用的方法-这不是CUDA，甚至不是SIMD（在4.0中也可以通过OpenMP调用，但是独立的）-这是一种粗粒度的并行性，线程处理多个项目是常见的，甚至是性能所必需的。