Question

我是并行编程的新手，我遇到过OpenMP库的问题。我在Visual Studio win 32控制台应用程序中使用简单的代码进行了测试：

int main(){
omp_set_num_threads(2);
#pragma omp parallel
    { 
       int tid = omp_get_thread_num();
       long tmp;
       if(tid == 0){ for (int i = 0;i<10000;i++){ tmp = ((i*999)*90000)*((i*999)*90000) }
       if(tid == 1){ for (int i = 0;i<10000;i++){ tmp = ((i*999)*90000)*((i*999)*90000) }
    }
}

代码并行运行，如果我在没有OpenMP的情况下运行代码，则会运行2次。现在，在MATLAB中，我可以运行.mex个文件，这些文件是编译为在MATLAB中运行的C文件，您需要在文件中为特定编译器添加/openmp编译标志。由于我在Visual Studio 2010中工作，需要修改的文件是msvc100opts.bat，我在那里将/openmp添加到编译标志中。当我进行基准测试时，我得到的结果不好而且不稳定。我读过很多对我没有帮助的指南。如何在MATLAB中的.mex文件中可靠地使用OpenMP指令？

Answer 1

这是一个扩展的评论而不是答案，说实话，我不确定你真正的问题是什么......

您向我们展示的内容并非并行化。它可能表现得好像它不是，但它不是（不完全）。您已经定义了一个OpenMP并行区域，因此块内的每一行都是

#pragma omp parallel
    { 
     ...
    }

由每个线程运行。现在，每个线程都会遇到两个if语句并且行为正确，因此您可能认为您的程序并行运行，而您可能是对的，但您已经完成了并行化，而不是OpenMP。

您已省略并行化工作共享指令，例如for。对于OpenMP并行化，您必须编写类似的东西（我还没有检查过它的语法或语义）：

#pragma omp parallel for
    { 
       for (int i = 0;i<10000;i++){ tmp = ((i*999)*90000)*((i*999)*90000) }
    }

注意：

我已经加入了工作共享指令for。
使用OpenMP，（几乎）从不需要程序员关注自己的线程ID。正如您所写，您的程序需要重写和重新编译才能使用除2之外的任意数量的线程。更糟糕的是，你已经完成了并行化的繁重工作;如果那是你想要做的事情，那就去吧，但你几乎不需要OpenMP。
并行区域内完成的工作量很小。事实上，一个非常好的编译器可能会发现tmp未在并行区域之外使用并优化掉整个循环。您无法得到关于并行程序 vs 串行版本性能的任何有用结论，甚至在您解决问题之后也是如此。

至于在Windows上使用OpenMP编译MEX文件的问题，我没有任何建议，但我要指出，即使最新版本的MS C和C ++编译器也不会实现OpenMP。 2.0

使用Visual Studio 2010从C文件向mex文件编译添加OpenMP支持

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