Question

我试图通过并行处理优化拼图，以获得更好的性能。

理想情况下，在C99 w / OpenMP中，我应该能够在问题#pragma omp parallel for循环之前for的帮助下做到这一点，然后它应该由系统决定在CPU之间分配负载。

Go https://golang.org/doc/effective_go.html#parallel的官方文档似乎表明，对于并行处理，我必须（0）手动从运行时环境中获取核心数，（1），循环遍历所述核心，（2），为每个核心有效地编写一个不同的for循环，（3），再次遍历核心，以确保所有的东西都得到处理。

我错过了什么吗？对于最简单的情况，OpenMP与古老的C优于全新的Go，被誉为C的最佳替代品吗？有关更复杂的示例，您究竟是如何在CPU之间拆分range的？

Answer 1

Effective Go已经过时了，Go会自动将GOMAXPROCS设置为处理器数量（你仍然可以手动设置它以强制你想要的数字）。

这里是切片并行处理的一个非常简单的例子：

data := make([]float64, SZ)
var wg sync.WaitGroup
for i := range data {
    wg.Add(1)
    go func(v *float64) {
        // note that using rand is a bad example because global rand uses a mutex
        *v = rand.Float64()
        wg.Done()
    }(&data[i])
}
wg.Wait()

playground

像OpenMP一样在golang中有一个简单的`parallel for？'

1 个答案: