Visual studio メモ1 --OpenMPを使ってfor分を並列化する--

  • メニュー>プロジェクト>プロパティ>C/C++>言語>OpenMPのサポート　　を「はい」にする
  • 並列化したいfor文の前に以下を挿入 
 #pragma omp parallel shared( *, *, ...) num_threads(**)
{
　　　　#pragma omp for　private(*, *,...)
　　　　for1(...){...}

　　　　#pragma omp for　private(*, *,...)
　　　　for2(...){...}
}

  • for文が一つなら以下でもok 
  #pragma omp parallel for
　　　　for1(...){...}
shared( *, *, ...)には，並列化時に全てのスレッドから共有されるメモリ領域を指定する．省略可（明示するかどうかはプログラマ任せで，書かなかったらどうという物ではなさそう．)でもちゃんとした人は書いてるっぽい．
num_threads(**)には，スレッド数を入れる．省略した場合、CPUのコア数が割り当てられるらしい．
private(*, *,...)には，対象forループの外で宣言した変数の内，スレッドがローカルに使いたいものがあれば入れる．↓例．
int x, y;
#pragma omp for　private(y)
for( x=0...){
　　　　for( y=0...){...}
}
ただ，この例も，
#pragma omp for
for( int x=0...){
　　　　for(int y=0...){...}
}
と書けばprivate必要ない.

  • 総和計算にはreduction使う
for ループの中で，変数vの総和を計算する時，以下のように書く. 
double v = 0;
#pragma omp parallel for reduction( + : v )
for( int i=0; i<100; ++i){ ...; v+=??; }

スレッド数が4個のときの行われる計算のイメージは以下
まず並列にfor文を計算
スレッド1 : doble v1=0; for( int i=　0; i<　25; ++i){ ...; v1+=??; }
スレッド2 : doble v2=0; for( int i=25; i<　50; ++i){ ...; v2+=??; }
スレッド3 : doble v3=0; for( int i=50; i<　75; ++i){ ...; v3+=??; }
スレッド4 : doble v4=0; for( int i=75; i<100; ++i){ ...; v4+=??; }

for文が終わったら、全ての結果を足し合わせ．
v = v1 + v2 + v3 + v4; 

OpenMPはプログラマを甘やかし過ぎなんじゃないかと思うくらい便利．2行書いただけで数倍高速になったりする。。。