我想使用 OpenMP 以并行方式遍历 std::list 中的所有元素。循环应该能够改变列表的元素。有一个简单的解决方案吗？当迭代器是随机访问迭代器时，OpenMP 3.0 似乎支持并行 for 循环，但否则不支持。无论如何，我更喜欢使用 OpenMP 2.0，因为我无法完全控制哪些编译器可供我使用。
如果我的容器是 vector ，我可能会使用:
#pragma omp parallel for
for (auto it = v.begin(); it != v.end(); ++it) {
it->process();
}
我知道我可以将列表复制到 vector 中，执行循环，然后将所有内容复制回来。但是，如果可能，我想避免这种复杂性和开销。
最佳答案
如果您决定使用 Openmp 3.0，您可以使用 task 功能:
#pragma omp parallel
#pragma omp single
{
for(auto it = l.begin(); it != l.end(); ++it)
#pragma omp task firstprivate(it)
it->process();
#pragma omp taskwait
}
这将在一个线程中执行循环，但将元素的处理委托(delegate)给其他线程。
如果没有 OpenMP 3.0，最简单的方法是写入指向列表中元素的所有指针(或 vector 中的迭代器并迭代该元素。这样您就不必复制任何内容并避免复制元素本身的开销，因此不需要太多开销:
std::vector<my_element*> elements; //my_element is whatever is in list
for(auto it = list.begin(); it != list.end(); ++it)
elements.push_back(&(*it));
#pragma omp parallel shared(chunks)
{
#pragma omp for
for(size_t i = 0; i < elements.size(); ++i) // or use iterators in newer OpenMP
elements[i]->process();
}
如果你想避免复制指针，你总是可以手动创建一个并行化的 for 循环。您可以让线程访问列表的交错元素(如 KennyTM 建议的那样)，或者在迭代和迭代之前将范围分成大致相等的连续部分。后者似乎更可取，因为线程避免访问当前由其他线程处理的列表节点(即使只有下一个指针)，这可能导致错误共享。这大概是这样的:
#pragma omp parallel
{
int thread_count = omp_get_num_threads();
int thread_num = omp_get_thread_num();
size_t chunk_size= list.size() / thread_count;
auto begin = list.begin();
std::advance(begin, thread_num * chunk_size);
auto end = begin;
if(thread_num = thread_count - 1) // last thread iterates the remaining sequence
end = list.end();
else
std::advance(end, chunk_size);
#pragma omp barrier
for(auto it = begin; it != end; ++it)
it->process();
}
屏障并不是严格需要的，但是如果 process 改变了被处理的元素(意味着它不是一个 const 方法)，如果没有它，可能会有某种错误共享，如果线程迭代已经发生突变的序列。这种方式将在序列上迭代 3*n 次(其中 n 是线程数)，因此对于大量线程而言，缩放可能不是最优的。
为了减少开销，您可以将范围的生成放在 #pragma omp parallel 之外，但是您需要知道有多少线程将形成并行部分。因此，您可能必须手动设置 num_threads，或使用 omp_get_max_threads() 并处理创建的线程数少于 omp_get_max_threads() 的情况 (这只是一个上限)。最后一种方法可以通过在这种情况下为每个线程分配多个 block 来处理(使用 #pragma omp for 应该这样做):
int max_threads = omp_get_max_threads();
std::vector<std::pair<std::list<...>::iterator, std::list<...>::iterator> > chunks;
chunks.reserve(max_threads);
size_t chunk_size= list.size() / max_threads;
auto cur_iter = list.begin();
for(int i = 0; i < max_threads - 1; ++i)
{
auto last_iter = cur_iter;
std::advance(cur_iter, chunk_size);
chunks.push_back(std::make_pair(last_iter, cur_iter);
}
chunks.push_back(cur_iter, list.end();
#pragma omp parallel shared(chunks)
{
#pragma omp for
for(int i = 0; i < max_threads; ++i)
for(auto it = chunks[i].first; it != chunks[i].second; ++it)
it->process();
}
这将只需要对 list 进行三次迭代(两次，如果您可以在不迭代的情况下获得列表的大小)。我认为这是你可以为非随机访问迭代器做的最好的事情，而不使用 tasks 或迭代一些不合适的数据结构(如指针 vector )。
关于c++ - 如何使用 OpenMP 通过 C++ std::list 并行化 for 循环？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8691459/
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