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科学计算领域的大多数人在共享内存并行化方面都使用 OpenMP 作为准标准。
是否有任何理由(除了可读性之外)在 pthreads 上使用 OpenMP？后者似乎更基本，我怀疑它可以更快、更容易优化。
最佳答案
它基本上可以归结为您想要对并行化进行何种程度的控制。如果您只想添加一些 #pragma 语句并很快获得代码的并行版本，那么 OpenMP 非常有用。如果您想使用 MIMD 编码或复杂队列做真正有趣的事情，您仍然可以使用 OpenMP 完成所有这些工作，但在这种情况下使用线程可能会更直接。 OpenMP 在可移植性方面也具有类似的优势，因为许多不同平台的编译器现在都支持它，就像 pthreads 一样。
所以你是绝对正确的 - 如果你需要对并行化进行微调控制，请使用 pthreads。如果您希望以尽可能少的工作量进行并行化，请使用 OpenMP。
无论您决定走哪条路，祝您好运!
关于multithreading - 并行化: pthreads or OpenMP?，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/935467/
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