Question

在OpenMP中并行化多维尴尬并行循环的正确方法是什么？维度的数量在编译时是已知的，但是哪个维度是大的。他们中的任何一个可能是一，二或一百万。当然，我不希望N omp parallel用于N维循环...

思想：

问题在概念上很简单。只有最外层的“大”循环需要并行化，但循环维度在编译时是未知的，可能会发生变化。
动态设置omp_set_num_threads(1)和#pragma omp for schedule(static, huge_number)会使某些循环并行化成为无操作吗？这会产生不良的副作用/开销吗？感觉就像一个kludge。
OpenMP Specification（2.10，A.38，A.39）讲述了符合和不符合嵌套并行性的区别，但没有提出解决此问题的最佳方法。
重新排序循环是可能的，但可能会导致大量缓存未命中。展开是可能的，但不是重要的。还有其他办法吗？

这是我要并行化的内容：

for(i0=0; i0<n[0]; i0++) {
  for(i1=0; i1<n[1]; i1++) {
    ...
       for(iN=0; iN<n[N]; iN++) {
         <embarrasingly parallel operations>
       }
    ...
  }
}

谢谢！

Answer 1

如here所述，collapse指令可能正是您所寻求的。这将基本上形成一个单独的循环，然后进行并行化，并且设计用于这些类型的情况。所以你要这样做：

#pragma omp parallel for collapse(N)
for(int i0=0; i0<n[0]; i0++) {
  for(int i1=0; i1<n[1]; i1++) {
    ...
       for(int iN=0; iN<n[N]; iN++) {
         <embarrasingly parallel operations>
       }
    ...
  }
}

并完成所有设定。

多维嵌套OpenMP循环

1 个答案: