是没有循环可并行化的函数吗？

#include <omp.h>

int main(void) {
  #pragma omp parallel
  {
    int a = 1;
    a = 0;
  }
  return 0;
}

直接答案：

是的,在这里,您的代码部分,

int a = 1;
a = 0;

并行运行,P次,其中p是机器上的核心数.

例如在四核机器上,以下代码(带有相关的导入),

int main(void) {
    #pragma omp parallel
    {
        printf("Thread number %d",omp_get_thread_num());
    }
    return 0;
}

输出：

Thread number 0
Thread number 1
Thread number 2
Thread number 3

请注意,当并行运行时,无法保证输出的顺序,因此输出可能就像：

Thread number 1
Thread number 2
Thread number 0
Thread number 3

另外,如果要指定并行区域中使用的线程数,而不是#pragma omp parallel,则可以编写#pragma omp parallel num_threads(4).

进一步说明：

如果您仍然感到困惑,那么更好地理解并行for循环和并行代码区域之间的区别可能会有所帮助.

#pragma omp parallel告诉编译器可以并行执行以下代码块.它保证在继续后续代码之前,并行区域内的所有代码都已完成执行.

在下面(玩具)示例中,程序员保证在并行区域之后,阵列将所有条目设置为零.

int *arr = malloc(sizeof(int) * 128); 
const int P = omp_get_max_threads();

#pragma omp parallel num_threads(p)
{
    int local_start = omp_get_thread_num();
    int local_end = local_start + (100 / p);
    for (int i = local_start; i < local_end; ++i) {
        arr[i] = 0;
    }

}
// any code from here onWARD is guaranteed that arr contains all zeros!

忽略调度中的差异,此任务可以使用并行for循环等效地完成,如下所示：

int *arr = malloc(sizeof(int) * 128); 
const int P = omp_get_max_threads();

#pragma omp parallel num_threads(p) for
for (int i = 0; i < 128; ++i) {
    arr[i] = 0;
}
// any code from here onWARD is guaranteed that arr contains all zeros!

从本质上讲,#pragma omp parallel使您能够描述可以并行执行的代码区域 – 这比并行for循环更灵活.相反,#pragma omp parallel for通常应该用于并行化循环和独立迭代.

如果您愿意,我可以进一步详细说明性能上的差异.