c++ - 如何通过递归使用 OpenMP

Question

我想问问是否有可能以某种方式在我的代码中使用 openmp。

class Triangle {
public:
    void drawLine(Point from, Point to) {
        //Do something.
    }

    void drawTriangle(Point a, Point b, Point c, Triangle triangle, int level) {
        if (level == 0) {
            return;
        }
        Point ab = Point((a.x + b.x) / 2, (a.y + b.y) / 2);
        Point bc = Point((b.x + c.x) / 2, (b.y + c.y) / 2);
        Point ca = Point((c.x + a.x) / 2, (c.y + a.y) / 2);

        //Is it possible to use Open MP here?
        triangle.drawLine(a, b);
        triangle.drawLine(b, c);
        triangle.drawLine(a, c);

        //Is it possible to use open MP here too?
        drawTriangle(a, ab, ca, triangle, level - 1);
        drawTriangle(ab, b, bc, triangle, level - 1);
        drawTriangle(ca, bc, c, triangle, level - 1);
    }

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    int amountOfPowers = 2
    int level =3
    Point a = Point(pow(2, amountOfPowers), 0);
    Point b = Point(pow(2, amountOfPowers), pow(2, amountOfPowers));
    Point c = Point(pow(2, amountOfPowers) - (pow(2, amountOfPowers) * sqrt(3.0) / 2), pow(2, amountOfPowers) / 2);

    Triangle triangle = Triangle();
    triangle.drawTriangle(a, b, c, triangle, level);
    system("PAUSE");
    return 0;
}

我想在 drawTraingle 方法中使用 OpenMP。有可能在这里以任何方式使用它吗？因为我想一次创建 3xtriangle.drawLine() 方法(在其上使用 OpenMP)，并且(如果可能的话)稍后一次创建 3xdrawTriangle 方法。

@编辑

我试过类似的方法，是否正确？

#pragma omp parallel num_threads(3)
#pragma omp single nowait
        {
#pragma omp task 
            triangle.drawLine(a, b);
#pragma omp task 
            triangle.drawLine(copyB, c);
#pragma omp task 
            triangle.drawLine(copyA, copyC);
        }

Answer 1

对于如此简单和小的事情，使用顺序形式比并行解决方案更好。你只画三行。 OpenMP 使用预处理器指令来创建一个 pthread。创建线程也需要时间并完成它。因此，您的并行解决方案的效率将低于您的后续代码。

如果您的循环有 1000 次或更多次迭代，那么使用 OpenMP 将是一个不错的选择，但在您的情况下，这是一个坏主意。在这种情况下，OpenCL 解决方案将是一个好主意，因为您的情况需要使用图形卡性能而不是处理器，但即使使用 OpenCL，我认为它在开始时也不够快，因为您的代码非常小。如果您没有显卡，OpenCL 将使用您的处理器，并且与 OpenMP 花费的时间相同。此外，OpenCL 需要一些初始化，这在开始时会花费太多时间，并且您的顺序代码将在 OpenCL 解决方案开始处理您的代码时完成。

如果你想学习OpenMP，你需要找到一个需要并行化的情况，并思考并行化的解决方案是更快还是更慢。您无法并行化每个解决方案，有时顺序解决方案更好，您不需要并行化它们。