并行计算：OpenMP(三)——reduction、copyin、schedule子句

一、reduction子句

    reduction子句可以对一个或者多个参数指定一个操作符，然后每一个线程都会创建这个参数的私有拷贝，在并行区域结束后，迭代运行指定的运算符，并更新原参数的值。
    私有拷贝变量的初始值依赖于redtution的运算类型。
    具体用法如下
    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子句可以将主线程中变量的值拷贝到各个线程的私有变量中，让各个线程可以访问主线程中的变量。
copyin的参数必须要被声明称threadprivate，对于类的话则并且带有明确的拷贝赋值操作符。

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中的调度主要是指如何将任务分配给各个线程。主要有static和dynamic两种。

1. static方式

    在不指定调度方式的情形下，默认采用static方式。static方式是这样的，假设有n次循环迭代，t个线程，那么每个线程大约分到n/t次迭代。这种调度方式会将循环迭代均匀的分布给各个线程，各个线程迭代次数可能相差1次。示例见下

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());
}

    在静态调度的时候，我们可以通过指定size参数来分配一个线程的最小迭代次数。换句话说，我们通过size参数可以指定一个线程的最小并行任务数。

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

    动态分配是将迭代动态分配到各个线程，依赖于运行你状态来确定，所以我们无法像静态调度一样事先预计进程的分配。哪一个线程先启动，哪一个线程迭代多久，这些都取决于系统的资源和线程的调度。

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());
}