OpenMP嵌套并行化
OpenMP嵌套并行化
提问于 2014-11-10 18:58:21
我正在使用一个已经被OpenMP并行化的库。问题是，2-4核似乎足够它正在进行的处理。使用4个以上的核心几乎没有什么不同。
我的代码是这样的：
for (size_t i=0; i<4; ++i)
Call_To_Library (i, ...);由于4个内核似乎足够库(即，4个核心应该在Call_To_Library中使用)，而且我正在使用一个16核机器，我也打算并行我的for循环。请注意，这个for最多包含3-4次迭代。
将这个外部并行化的最佳方法是什么？我也可以使用OpenMP吗？使用嵌套并行是最佳实践吗？我正在调用的库已经使用了OpenMP，并且我不能修改它的代码(无论如何，它不会很简单)。
PS。即使外部循环只包含4个迭代，它也是值得并行的。每次调用库都需要4到5秒。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2014-11-10 19:05:28
如果此循环的迭代之间不存在依赖关系，则可以这样做：
#pragma omp for schedule(static)
for (size_t i=0; i<4; ++i)
Call_To_Library (i, ...);如果像您所说的那样，每次调用Call_To_Library花费这么长的时间，那么使用嵌套的OpenMP运算符的开销可能是可以忽略不计的。
此外，您还说您无法控制在Call_To_Library中创建的openmp线程的数量。这个解决方案会将openmp线程的数量乘以4个，并且很可能会看到4倍的加速。可能内部Call_To_Library被并行化的方式只能同时执行几个openmp线程。与外部平行为您增加4倍的数字。
嵌套并行化的问题可能是同时创建的线程数量激增，因此由于与创建/关闭openmp线程相关的开销，所以可能看不到理想的加速比。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/26850926
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