#pragma ompparallelと#pragmaompparallelの違い
私は初めてでOpenMP、OpenMPを使用して2つの配列を追加するプログラムを実行しようとしています。OpenMPチュートリアルでは、forループでOpenMPを使用しているときに、＃pragma omp parallelforを使用する必要があることを学びました。しかし、＃pragma omp parallelでも同じことを試しましたが、正しい出力も得られます。以下は、私が伝えようとしていることのコードスニペットです。
#pragma omp parallel for
{
for(int i=0;i<n;i++)
{
c[i]=a[i]+b[i];
}
}
そして
#pragma omp parallel
{
for(int i=0;i<n;i++)
{
c[i]=a[i]+b[i];
}
}
これら2つの違いは何ですか？
回答
ザ・
#pragma omp parallel：
のparallel regionチームでを作成しますthreads。各スレッドは、parallel region囲んでいるコードのブロック全体を実行します。
OpenMP 5.1から、より正式な説明を読むことができます。
スレッドが並列構造に遭遇すると、並列領域（..）を実行するためのスレッドのチームが作成されます。並列構造に遭遇したスレッドは、新しいチームのプライマリスレッドになり、新しい並列領域の期間中、スレッド番号はゼロになります。プライマリスレッドを含む、新しいチームのすべてのスレッドがリージョンを実行します。チームが作成されると、チーム内のスレッドの数は、その並列領域の間一定のままになります。
：
#pragma omp parallel for
作成されますparallel region（前述したように）、およびにthreadsその領域のそれが囲むことループの反復を使用して、割り当てられますdefault chunk size、そしてdefault scheduleこれは、典型的には static。ただし、標準のdefault schedule具体的な実装によって異なる場合があることに注意してOpenMPください。
OpenMP 5.1から、より正式な説明を読むことができます。
ワークシェアリングループ構造は、1つ以上の関連するループの反復が、暗黙のタスクのコンテキストでチーム内のスレッドによって並列に実行されることを指定します。反復は、ワークシェアリングループ領域がバインドする並列領域を実行しているチームにすでに存在するスレッドに分散されます。
また、
並列ループ構造は、1つ以上のループが関連付けられ、他のステートメントがないループ構造を含む並列構造を指定するためのショートカットです。
または非公式#pragma omp parallel forに、コンストラクター#pragma omp parallelと#pragma omp for。の組み合わせです。あなたの場合、これは次のことを意味します。
#pragma omp parallel for
{
for(int i=0;i<n;i++)
{
c[i]=a[i]+b[i];
}
}
意味的にも論理的にも、次と同じです。
#pragma omp parallel
{
#pragma omp for
for(int i=0;i<n;i++)
{
c[i]=a[i]+b[i];
}
}
TL; DR：この例では#pragma omp parallel for、ループはスレッド間で並列化されます（つまり、ループの反復はスレッド間で分割されます）が、#pragma omp parallel すべてのスレッドではすべてのループの反復が（並列に）実行されます。
よりわかりやすくするために、4スレッドを使用すると#pragma omp parallel、次のようになります。
一方#pragma omp parallel for、achunk_size=1とstatic を使用すると、schedule次のようになります。
コード的には、ループは論理的に次のようなものに変換されます。
for(int i=omp_get_thread_num(); i < n; i+=omp_get_num_threads())
{
c[i]=a[i]+b[i];
}
ここでomp_get_thread_num（）
omp_get_thread_numルーチンは、現在のチーム内で、呼び出し元のスレッドのスレッド番号を返します。
およびomp_get_num_threads（）
現在のチームのスレッド数を返します。プログラムの順次セクションで、omp_get_num_threadsは1を返します。
つまり、for(int i = THREAD_ID; i < n; i += TOTAL_THREADS)。THREAD_ID範囲0にTOTAL_THREADS - 1、及びTOTAL_THREADS平行領域に作成チームのスレッドの合計数を表します。
forループでOpenMPを使用している間、＃pragma omp parallelforを使用する必要があることを学びました。しかし、＃pragma omp parallelでも同じことを試しましたが、正しい出力も得られます。
コード内で次の理由により、同じ出力が得られます。
c[i]=a[i]+b[i];
配列aと配列bは読み取られるだけで、c[i]更新されるのは配列だけであり、その値は反復iが実行される回数に依存しません。それにもかかわらず、#pragma omp parallel for各スレッドでは独自のを更新しますがi、#pragma omp parallelスレッドでは同じを更新するiため、互いの値をオーバーライドします。
次のコードで同じことを試してください。
#pragma omp parallel for
{
for(int i=0;i<n;i++)
{
c[i]= c[i] + a[i] + b[i];
}
}
そして
#pragma omp for
{
for(int i=0;i<n;i++)
{
c[i] = c[i] + a[i] + b[i];
}
}
すぐに違いに気付くでしょう。
2番目のケースでは、ループは並列化されていません。つまり、ループ全体が各スレッドで実行されます。一般に、並列領域内にあるものはすべて、すべてのスレッドによって実行されます。
さらに、次のように、既存の並列領域でループを並列化できます。
#pragma omp parallel
{
#pragma omp for
for (int i = 0; i < n; i++)
c[i] = a[i] + b[i];
}