c++ - 在 c++ 中执行此操作的最快方法是什么(使用 OpenMP)

Question

我有一个算法，我可以用伪代码编写如下:

for(int frame=0;frame <1000;frame++)
{
     Image *img=ReadFrame();
     mat processedImage=processImage(img);
     addtompeg(processedImage);
}

ProcessImage 非常耗时，大约需要 30 秒。 ReadFrame 和 AddToMpeg 并不慢，但它们需要按顺序完成(否则，fame 2 可能会在 frame 1 之前添加到输出中)。

如何使用 OpenMP 对其进行并行处理？

我正在使用 opencv 进行 readframe 和 addtompeg。

Answer 1

从技术上讲，在 OpenMP 中，您可以使用 ordered 子句以与程序顺序相同的顺序执行 for 循环的一部分(请参阅第 2.8.7 节) here)。无论如何，出于两个原因，我不建议使用此子句:

1. 线程不得在同一循环中执行多个有序区域(这似乎不是您的情况)
2. 在许多实现中，有序循环的行为很像顺序循环，对性能有不利影响

因此，在您的情况下，我的建议是展开循环:

Image * img           [chunk];
mat     processedImage[chunk];
/* ... */
for(int frame = 0; frame < nframes; frame += chunk) {

  #pragma omp single
  { /* Frames are read in sequential order */
    for( int ii = frame; ii < frame + chunk; ii++) {
       img[ii%chunk] = ReadFrame();
    }
  } /* Implicit barrier here */
  #pragma omp for
  for( int ii = frame; ii < frame + chunk; ii++) {
       processedImage[ii%chunk] = processImage(img[ii%chunk]); /* Images are processed in parallel */
  } /* Implicit barrier here */
  #pragma omp single
  { /* Frames are added to mpeg sequential order */
    for( int ii = frame; ii < frame + chunk; ii++) {
     addtompeg(processedImage[ii%chunk]);
    }
  } /* Implicit barrier here */
}

chunk 的取值主要取决于对内存的考虑。如果你认为内存不会有问题，那么你可以完全去掉外循环，让内循环从0到nframes。

当然必须注意正确管理外循环的剩余部分(我没有在代码片段中显示)。