所以对于SO和整体来说,对于如何使OpenMP易于使用的#pragma指令与C的同样易于使用的STL容器配合,存在着许多困惑和沮丧.
每个人都在谈论STL向量的解决方案,但是非随机访问/双向容器(如地图,列表,集合等)呢？
我遇到这个问题,并设计了一个非常简单明了的解决方法.我在这里提供STL地图,但它是可以概括的.
串行版本：
for (std::map<A,B>::iterator it = my_map.begin();
it != my_map.end();
++it)
{ /* do work with it */ }
我提出的使用OpenMP与STL映射的解决方案：
//make an array of iterators.
int loop_length = my_map.size();
std::map<A,B>::iterator loop_array[ loop_length ];
std::map<A,B>::iterator allocate_it = my_map.begin();
for (int j=0; j<loop_length; ++j)
loop_array[j] = allocate_it++;
// now you can use OpenMP as usual:
#pragma omp parallel for
for (uint j=0; j<loop_length; ++j)
{ /* do work with loop_array[j] */ }
然而,我远不是OpenMP的专家,所以我想知道我提出的解决办法是否有效率和良好的做法.
请假设程序员负责for循环中的STL容器的线程安全处理.
最后,我提出的解决方案比以下常见的解决方案(see answer to this SO Question)更有效率,因为在我的解决方案中,每个线程都不会遍历整个容器？
#pragma omp parallel
{
for (std::map<A,B>::iterator it = my_map.begin();
it != my_map.end();
++it)
#pragma single nowait
{ /* do work */ }
}
解决方法
OpenMP提供从版本3.0开始的任务构造,这对STL使用非常有用：
for (std::map<A,B>::iterator it = my_map.begin();
it != my_map.end();
++it)
{
#pragma omp task
{ /* do work with it */ }
}
当然,迭代之间的数据依赖关系不应该存在,这样才能正常工作.
