有没有一种方法可以使用OpenMP有效地同步广告的子集？

Question

由于OpenMP嵌套并行处理经常会出现性能问题，我想知道是否有一种方法可以实现 partial 障碍，该障碍只能同步所有线程的一个子集。 这是示例代码结构：

#pragma omp parallel
{
    int nth = omp_get_num_threads();
    int tid = omp_get_thread_num();

    if (tid < nth/2) {
        // do some work
        ...
        // I need some synchronization here, but only for nth/2 threads
        #pragma omp partial_barrier(nth/2)
        // do some more work
        ...
    } else {
       // do some other independent work
       ...
    }
}

我在openmp标准中没有找到类似的东西，但是也许有一种方法可以用锁或类似的东西有效地编程类似的行为？

编辑： 因此，我的实际问题是我有一个计算内核（Legendre转换-部分 A ），该内核可以根据问题大小使用具有4至12个线程的OpenMP有效地并行化。 此计算后进行快速傅立叶变换（ B 部分）。 我有几个独立的数据集（通常大约6到10个），必须先由A处理，然后再由B处理。 我想在更多线程（48到128，取决于机器）上使用更多的并行性。 由于A不能有效地并行处理多于4到12个线程，因此我们的想法是将线程分成几组，每组工作在一个独立的数据集上。由于数据集是独立的，因此我不需要在执行B之前就同步所有线程（使用多个线程时，这非常昂贵），而无需同步给定数据集上的子集。

具有依赖关系的OpenMP任务可以满足我的需要，但是我的经验是，在某些平台（至强服务器）上，性能明显低于使用简单线程可以达到的性能。

有没有一种方法可以有效地同步线程的子集？