並行計算：OpenMP(三)——reduction、copyin、schedule子句

一、reduction子句

    reduction子句可以對一個或者多個參數指定一個操作符，然後每一個線程都會創建這個參數的私有拷貝，在並行區域結束後，迭代運行指定的運算符，並更新原參數的值。
    私有拷貝變量的初始值依賴於redtution的運算類型。
    具體用法如下
    reduction(operator:list)

#include <stdio.h>
#include <omp.h>

int main(int argc, char* argv[])
{
	
	int i, sum = 10;
	#pragma omp parallel for reduction(+: sum)
	for (i = 0; i < 10; i++)
	{
		sum += i;
		printf("%d\n", sum);
	}
	printf("sum = %ld\n", sum);
	return 0;
}

二、copyin子句

    copyin子句可以將主線程中變量的值拷貝到各個線程的私有變量中，讓各個線程可以訪問主線程中的變量。
copyin的參數必須要被聲明稱threadprivate，對於類的話則並且帶有明確的拷貝賦值操作符。

int g = 0;
#pragma omp threadprivate(g) 
int main(int argc, char* argv[])
{
	int i;
	#pragma omp parallel for   
	for (i = 0; i < 4; i++)
	{
		g = omp_get_thread_num();
		printf("thread %d, g = %d\n", omp_get_thread_num(), g);
	}
	printf("global g: %d\n", g);
	#pragma omp parallel for copyin(g)
	for (i = 0; i < 4; i++)
		printf("thread %d, g = %d\n", omp_get_thread_num(), g);
	return 0;
}

===== OUTPUT =====
thread 1, g = 1
thread 0, g = 0
thread 3, g = 3
thread 2, g = 2
global g: 0
thread 0, g = 0
thread 2, g = 0
thread 3, g = 0
thread 1, g = 0

三、schedule子句

    OpenMP中的調度主要是指如何將任務分配給各個線程。主要有static和dynamic兩種。

1. static方式

    在不指定調度方式的情形下，默認採用static方式。static方式是這樣的，假設有n次循環迭代，t個線程，那麼每個線程大約分到n/t次迭代。這種調度方式會將循環迭代均勻的分佈給各個線程，各個線程迭代次數可能相差1次。示例見下

int i;
#pragma omp parallel for schedule(static)
for (i = 0; i < 10; i++)
{
	printf("i = %d, thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
}

    在靜態調度的時候，我們可以通過指定size參數來分配一個線程的最小迭代次數。換句話說，我們通過size參數可以指定一個線程的最小並行任務數。

int i;
#pragma omp parallel for schedule(static, 3)
for (i = 0; i < 4; i++)
{
    printf("i = %d, thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
}

===== OUTPUT =====
i = 3, thread 1
i = 0, thread 0
i = 1, thread 0
i = 2, thread 0

2. dynamic方式

    動態分配是將迭代動態分配到各個線程，依賴於運行你狀態來確定，所以我們無法像靜態調度一樣事先預計進程的分配。哪一個線程先啓動，哪一個線程迭代多久，這些都取決於系統的資源和線程的調度。

int i;
#pragma omp parallel for schedule(dynamic)
for (i = 0; i < 10; i++)
{
	printf("i = %d, thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
}