c - 没有循环的函数是否可并行化？

Question

考虑下面的代码，即使没有循环，我们是否可以认为它是并行的？

#include <omp.h>

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

Answer 1

直接回答:

是的，这里是您的代码部分，

int a = 1;
a = 0;

并行运行 P 次，其中 P 是您机器上的内核数。

例如在四核机器上，以下代码(带有相关导入)，

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

会输出:

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

请注意，并行运行时，无法保证输出的顺序，因此输出很可能是这样的:

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

此外，如果您想指定并行区域中使用的线程数，您可以编写#pragma omp parallel，#pragma omp parallel num_threads(4).

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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 告诉编译器以下代码块可以并行执行。它保证并行区域内的所有代码将在继续执行后续代码之前完成执行。

在下面的(玩具)示例中，程序员可以保证在并行区域之后，数组的所有条目都设置为零。

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!

忽略调度上的差异，这个任务可以等效地使用并行 for 循环完成，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!

本质上，#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 循环灵活得多。相反，#pragma omp parallel for 通常应该用于并行化具有独立迭代的循环。

如果您愿意，我可以进一步详细说明性能差异。