параллельный омп противomp параллельный для

Question

В чем разница между этими двумя?

[А]

#pragma omp parallel
{ 
    #pragma omp for
    for(int i = 1; i < 100; ++i)
    {
        ...
    }
}

[Б]

#pragma omp parallel for
for(int i = 1; i < 100; ++i)
{
   ...
}

Answer 1

Я не думаю, что есть какая-то разница, одно является кратчайшим путем для другого.Хотя ваша точная реализация может относиться к ним по-другому.

Объединенные конструкции параллельного совместного использования являются сокращением для указания параллельной конструкции, содержащей одну конструкцию совместного использования и никаких других операторов.Разрешенные предложения - это объединение предложений разрешено для параллельных конструкций и конструкций, разделяющих работу.

Взято из http://www.openmp.org/mp-documents/OpenMP3.0-SummarySpec.pdf

Спецификации для OpenMP находятся здесь:

https://openmp.org/specifications/

Answer 2

Они эквивалентны.

#pragma omp parallel порождает группу потоков, в то время как #pragma omp for разделяет итерации цикла между созданными потоками.Вы можете сделать обе вещи одновременно с помощью fused #pragma omp parallel for директива.

Answer 3

Вот пример использования разделенных parallel и for здесь.Короче говоря, его можно использовать для динамического выделения массивов OpenMP thread-private перед выполнением for цикл в нескольких потоках.Невозможно выполнить ту же инициализацию в parallel for кейс.

UPD:В примере вопроса нет разницы между одной прагмой и двумя прагмами.Но на практике вы можете сделать поведение, ориентированное на поток, более ориентированным на отдельные директивы parallel и for.Какой-нибудь код, например:

#pragma omp parallel
{ 
    double *data = (double*)malloc(...); // this data is thread private

    #pragma omp for
    for(1...100) // first parallelized cycle
    {
    }

    #pragma omp single 
    {} // make some single thread processing

    #pragma omp for // second parallelized cycle
    for(1...100)
    {
    }

    #pragma omp single 
    {} // make some single thread processing again

    free(data); // free thread private data
}

Answer 4

Хотя обе версии конкретного примера эквивалентны, как уже упоминалось в других ответах, между ними все еще есть одно небольшое различие.Первая версия включает ненужный неявный барьер, встречающийся в конце "omp for".Другой неявный барьер можно найти в конце параллельной области.Добавление "nowait" к "omp for" сделало бы два кода эквивалентными, по крайней мере, с точки зрения OpenMP.Я упоминаю об этом, потому что компилятор OpenMP может сгенерировать немного отличающийся код для этих двух случаев.

Answer 5

Я вижу совершенно разные времена выполнения, когда я беру цикл for в g ++ 4.7.0 и использую

std::vector<double> x;
std::vector<double> y;
std::vector<double> prod;

for (int i = 0; i < 5000000; i++)
{
   double r1 = ((double)rand() / double(RAND_MAX)) * 5;
   double r2 = ((double)rand() / double(RAND_MAX)) * 5;
   x.push_back(r1);
   y.push_back(r2);
}

int sz = x.size();

#pragma omp parallel for

for (int i = 0; i< sz; i++)
   prod[i] = x[i] * y[i];

серийный код (нет openmp ) выполняется за 79 мс.код "parallel for" выполняется за 29 мс.Если я опущу for и использовать #pragma omp parallel, время выполнения ускоряется до 179 мс, что медленнее, чем последовательный код.(машина имеет параллелизм hw, равный 8)

код ссылается на libgomp

Answer 6

Очевидно, что существует множество ответов, но этот отвечает на него очень хорошо (с исходным кодом)

#pragma omp for делегирует только части цикла для разных потоков в текущая команда. Команда - это группа потоков выполняющих программу.На момент запуска программы команда состоит только из одиночный участник:главный поток это запускает программу.

Чтобы создать новую группу потоков, вам необходимо указать ключевое слово parallel .Это может быть указано в окружающем контексте:

#pragma omp parallel
{
   #pragma omp for
   for(int n = 0; n < 10; ++n)
   printf(" %d", n);
}

и:

Что такое:параллельно, для и в команде

Разница между параллельным, параллельный для и для заключается в следующем:

Команда - это группа потоков , которые выполняются в данный момент.В начале программы команда состоит из одного потока.Параллельная конструкция разбивает текущий поток на новую группу потоков на время выполнения следующего блока / инструкции, после чего команда снова объединяется в одну.for разделяет работу цикла for между потоками текущей команды.

Он не создает потоки, он только распределяет работу между потоками текущей выполняющейся команды.parallel for - это сокращение для двух команд одновременно:параллельно и для.Parallel создает новую команду и для разбиений, которые объединяются для обработки разных частей цикла.Если ваша программа никогда не содержит параллельную конструкцию, никогда не существует более одного потока;главный поток, который запускает программу и выполняет ее, как в непоточные программы.

https://bisqwit.iki.fi/story/howto/openmp/