c++ - 将 openMP 与 SETS 一起使用

Question

我想在 OpenMP 的帮助下并行化这段代码，比如 #pragma omp parallel for在不同的线程之间划分工作。

什么是有效的方法？这里级别在各种线程之间共享。

这里 make 是一个集合。

for(iter=make.at(level).begin();iter!=make.at(level).end();iter++)
{
    Function(*iter);
}

Answer 1

如果返回的类型make.at(level)具有具有恒定访问时间的随机访问迭代器，并且如果您的编译器支持足够新的 OpenMP 版本（阅读：它不是MSVC++），那么您可以直接使用parallel forworksharing 指令：

obj = make.at(level);
#pragma omp parallel for
for (iter = obj.begin(); iter != obj.end(); iter++)
{
    Function(*iter);
}

如果该类型不提供随机访问迭代器，但您的编译器仍支持 OpenMP 3.0 或更高版本，那么您可以使用 OpenMP 任务：

#pragma omp parallel
{
    #pragma omp single
    {
        obj = make.at(level);
        for (iter = obj.begin(); iter != obj.end(); iter++)
        {
            #pragma omp task
            Function(*iter);
        }
    }
}

这里单个线程执行 for 循环并创建许多 OpenMP 任务。每个任务将Function()使用 的相应值进行一次调用*iter。然后每个空闲线程将开始从未完成任务列表中挑选。在并行区域的末尾有一个隐式屏障，因此主线程将尽职尽责地等待所有任务完成，然后再继续执行通过并行区域。

如果您不幸使用 MS Visual C++，那么您别无选择，只能创建一个对象指针数组并使用简单的整数循环对其进行迭代：

obj = make.at(level);
obj_type* elements = new obj_type*[obj.size()];
for (i = 0, iter = obj.begin(); i < obj.size(); i++)
{
    elements[i] = &(*iter++);
}

#pragma omp parallel for
for (i = 0; i < obj.size(); i++)
{
    Function(*elements[i]);
}

delete [] elements;

这不是最优雅的解决方案，但它应该可以工作。

编辑：如果我从您的问题标题中理解正确，那么您正在使用集合。这排除了第一个算法，因为集合不支持随机访问迭代器。根据您的编译器对 OpenMP 任务的支持，使用第二种或第三种算法。

Answer 2

似乎并行的变量必须是有符号的int。但我不确定。这是一个关于这个的话题。为什么必须对循环变量进行并行签名？

Answer 3

要在 OpenMP 中使用这种迭代器模式，可能需要重新考虑如何执行循环 -#pragma omp for因为循环不是简单的整数循环，所以不能使用。我想知道以下是否可行：

iter = make.at(level).begin();
end  = make.at(level).end();

#pragma omp parallel private(iter) shared(make,level,end)
{
    #pragma omp single
    func(iter);                      /* only one thread does the first item */

    while (1)
    {
        #pragma omp critical
        iter = make.at(level).next(); /* each thread gets a different item */

        if (iter == end)
            break;

        func(iter);
    }
} /* end parallel block */

请注意，我必须将您iter++的next()调用更改为关键部分中的调用才能使其正常工作。这样做的原因是共享make.at(level)对象需要记住哪些项目已经被处理。