Question

我正在编写一个图像处理过滤器，我想使用openmp来加速计算。我的伪代码结构如下：

for(every pixel in the image){
    //do some stuff here
    for(any combination of parameters){
        //do other stuff here and filter
    }
}

代码使用不同的参数过滤每个像素，并选择最佳参数。

我的问题是什么更快：在处理器之间并行化第一个循环，或顺序访问像素并并行化不同的参数选择。

我认为问题可能更为笼统：更快，为每个线程提供大量操作，或者创建多个操作很少的线程。

我现在不关心实现细节，我想我可以使用openmp以前的专业知识来处理它们。谢谢！

Answer 1

在线程创建和调度中往往会有大量的无意中听到。通常，您希望为每个线程提供足够的工作，以便创建新线程的开销被引入多线程的“胜利”所吸收。

此外，假设您有足够多的像素，最好确保每个线程按顺序访问像素。更适合在操作系统级别进行缓存，并确保数据已经在您希望的位置。从内存中重复加载也会损害您的并行化胜利。

Answer 2

您的目标是在可用处理器上均匀分布数据。您应该将每个处理器核心的一个线程均匀地向上分割（外部循环）。尝试细粒度和粗粒度的平行度，看看哪种效果最好。一旦您的线程数超过可用内核数，您将开始看到性能下降。

Answer 3

什么是更快，为每个线程提供大量操作，或创建多个操作的线程

创建新线程需要大量的时间和资源，因此最好创建一些任务较长的线程。

它还取决于您的算法：如果您经常访问磁盘/内存，则会经常挂起线程，因此最好再使用一些线程。