OMP 2.0ネストされたForループ

Question

私はompタスク（ビジュアルスタジオ2015を使用）を使用することができないため、ネストされたループタスクの回避策を見つけようとしています。コードは以下の通りである：

#pragma omp parallel 
    { 
     for (i = 0; i < largeNum; i++) 
     { 
#pragma omp single 
     { 
      //Some code to be run by a single thread 
      memset(results, 0, num * sizeof(results[0])); 
     } 
#pragma omp for 
      for (n = 0; n < num; n++) { 
       //Call to my function 
       largeFunc(params[n], &resulsts[n]) 
      } 
     } 
#pragma omp barrier 
    } 

私はすべての私のスレッドがlargeNum時間を実行したいのですが、ゼロに設定することがmemsetのを待ち、その後、私はlargeFuncは、各スレッドで実行されたいです。私が見つけたデータ依存性はありません。

私はこの時点で、ompのディレクティブがすべて私の頭の中で混乱しているのを見ました。このソリューションは機能しますか？タスクなしで行うより良い方法はありますか？

おかげで、 アリック

Answer 1

何ちょうどこのコードは？

限り、私はあなたの問題を理解し、intialisation部分が singleディレクティブを必要とせずに世話をしなければならない

#pragma omp parallel private(i, n) 
for (i = 0; i < largeNum; i++) { 
    #pragma omp for 
    for (n = 0; n < num; n++) { 
     results[n] = 0; 
     largeFunc(param[n], &results[n]); 
    } 
} 

は、resultsの実際の型は、あなたの最初のコードが欠けていた、また0に割り当てをサポート提供しましたprivate(i)宣言の最後に、barrierは必要ありません。

Answer 2

なぜあなたのスレッドはすべてlargeNUMを実行しますか？あなたは、私はあなたが最初のものが欲しいと感じしかし、あなたは、私に

for (i = 0; i < largeNum; i++) 
    { 
     //Some code to be run by a single thread 
     memset(results, 0, num * sizeof(results[0])); 

#pragma omp parallel for 
     for (int n = 0; n < num; n++) { 
      //Call to my function 
      largeFunc(params[n], &resulsts[n]) 
     } 
    } 

を依存していない場合は何らかの方法

#pragma omp parallel for 
    for (int i = 0; i < largeNum; i++) 
    { 
#pragma omp single 
    { 
     //Some code to be run by a single thread 
     memset(results, 0, num * sizeof(results[0])); 
    } 
#pragma omp barrier 

// #pragma omp for -- this is not needed since it has to be coarse on the outermost level. However if the below function does not have anything to do with the outer loop then see the next example 
     for (n = 0; n < num; n++) { 
      //Call to my function 
      largeFunc(params[n], &resulsts[n]) 
     } 
    } 

} 

はいた場合にあなたのlargeFunc内部インデックスiに依存します。一般的には、一番外側のループを並列化します。内部ループにプラグマを置くと、実行する作業が十分でない場合、オーバーヘッドによってコードが遅くなります。