我可以为OpenMP中的代码部分分配多个线程吗?

时间:2011-09-06 16:12:39

标签: c++ multithreading openmp

我正在寻找一种方法来为每个部分使用多个线程并行执行代码段。例如,如果我有16个线程和两个任务,我希望每个8个线程同时执行这两个任务。 OpenMP有几个并行执行通用代码的构造(sectiontask),但它们是单线程的。在我的场景中,使用sectiontask将导致一个线程执行两个任务中的每一个,而14个线程闲置。

OpenMP是否可以实现这一点?如果是这样,我该怎么做,如果没有,我可以为此目的使用什么?

谢谢你的时间!

编辑2:

让我用示例代码扩展这个问题:

class some_class{
    void task(){
        cout<<"Entering the task method"<<endl;
        #pragma openmp parallel for
            for(int i=0; i < large_matrix.rows(); i++){
                 perform_thread_safe_operation(large_matrix.getRow(i));
            }
    }

    matrix large_matrix;
};


void main(){
    //I have 16 cores, so I want to spawn 16 threads
     some_class o1;
     some_class o2;
    // I want 8 of the 16 threads to execute this line:
    o1.task();
    // and 8 remaining threads to execute this line:
    o2.task();
}

1 个答案:

答案 0 :(得分:10)

您可以使用嵌套的并行区域来执行此操作。

omp_set_nested(1);

#pragma omp parallel num_threads(2)
{
    if (omp_get_thread_num() == 0){
#pragma omp parallel num_threads(8)
        {

            //  Task 0

        }
    }else{
#pragma omp parallel num_threads(8)
        {

            //  Task 1

        }
    }
}

或者,你可以这样做:

#pragma omp parallel num_threads(16)
{
    if (omp_get_thread_num() < 8){
        //  Task 0
    }else{
        //  Task 1
    }
}

注意,如果OpenMP决定使用少于16个线程,则此代码将不起作用。您必须为此插入自己的清理代码。

编辑:回复您的更新:

class some_class{
    void task(){
        cout<<"Entering the task method"<<endl;

#pragma omp parallel for num_threads(8)
        for(int i=0; i < large_matrix.rows(); i++){
            perform_thread_safe_operation(large_matrix.getRow(i));
        }
    }

    matrix large_matrix;
};


void main(){

    omp_set_nested(1);

    //I have 16 cores, so I want to spawn 16 threads
     some_class o1;
     some_class o2;

#pragma omp parallel num_threads(2)
   {
       if (omp_get_thread_num() == 0){
           // I want 8 of the 16 threads to execute this line:
           o1.task();
       }else{
           // and 8 remaining threads to execute this line:
           o2.task();
       }
   }
}