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4.15【A】pc homework3~

news 来源：原创 2025/8/26 13:54:32

假设read_document函数可以实现读取第m个文件，并返回该文本文档的每行数据

那么考虑双层并行结构，外层为文档级并行，内层为每个文档内的行级并行

动态分配文档任务，避免线程闲置

#include <omp.h>

int total_words = 0;

#pragma omp parallel reduction(+:total_words) // 开启并行区域并声明归约变量
{
#pragma omp for schedule(dynamic) // 动态分配文档任务
for (int doc_id = 0; doc_id < m; doc_id++) {
vector<string> lines = read_document(doc_id); // 线程独立读取文档
int local_count = 0;

// 行级并行
#pragma omp parallel for reduction(+:local_count) // 内层并行统计行内单词
for (auto &line : lines) {
vector<string> words = split_line(line);
local_count += words.size();
}

total_words += local_count; // 归约合并到全局计数器
}
}

OpenMP提供了三种主要的循环任务调度机制，分别为静态调度（static）、动态调度（dynamic）、引导式调度（guided）。这些机制通过schedule子句指定

以for (int i = 0; i < 100; i++)为例

静态调度schedule(static [, chunk_size])在编译阶段预先将循环迭代划分为大小相等的块（默认块大小为总迭代数/线程数；若指定chunk_size，则每次分配chunk_size个连续迭代），每个线程分配固定数量的迭代：为schedule(static,5)时，就是编译时循环分配，线程0处理0-4，25-29....线程1处理5-9，30-34....每个线程要处理的迭代都是固定好的；

其优点为：开销较低，分配策略预先确定，运行时无需动态调度；缓存友好，连续迭代的分配有利于数据局部性优化。缺点为若迭代执行时间差异大（如循环体内计算量不等），可能造成线程空闲或等待，造成负载不均衡。

动态调度schedule(dynamic [, chunk_size])运行时动态分配迭代块（默认块大小为1，也可指定chunk_size），线程完成当前任务后从队列中获取新块。为schedule(dynamic,5)时，与静态调度相比，当线程0完成0-4迭代后，还没分配完线程1，2，3，4时，就可能从当前正要分配的位置分配一个块给线程0，然后其它线程再从后面分配。这样每个线程要处理的迭代数量是不固定的，和迭代的计算量，时间差异有关。

其优点为：负载均衡，适应迭代执行时间差异大的场景，减少线程空闲，计算资源利用率高。缺点为：开销高，动态分配需维护任务队列，增加运行时同步成本，且缓存不友好，迭代分配不连续，可能降低数据复用率。

引导式调度schedule(guided [, chunk_size])初始分配较大的迭代块，后续块大小逐渐减小（指数级递减，默认最小块大小为1，可通过chunk_size指定下限）。为schedule(guided,2)时，初始块可能分配64，后续就逐步减少32，16这样，最小为chunk_size，即2。

其特点是静态与动态调度的一个折中，即早期大块减少调度开销，后期小块优化负载均衡；也意味着是参数敏感的方法，需通过实验调整chunk_size以平衡开销与负载

此外还有两类特殊的，分别为运行时调度schedule(runtime)以及自动调度schedule(auto)；运行时调度就是类似于宏或者环境变量，不直接修改程序代码，而是通过修改环境变量OMP_SCHEDULE来确定（如export OMP_SCHEDULE="dynamic,5"），实际上用的调度策略还是其它的。而自动调度就是完全交给编译器或运行时库自动选择，通常基于硬件特性和循环结构。

nowait子句用于消除隐式同步屏障，允许线程在完成当前并行块后立即执行后续代码，而无需等待其他线程。以上一题的parallel for为例，指令结束时会有隐式屏障（所有线程必须同步后才能继续），而nowait就可以取消这一屏障，减少线程空闲时间。但是这需要后续代码不依赖并行块内的共享变量，否则可能导致竞态条件

collapse子句可以合并嵌套循环为单层循环，collapse(n)指定合并的嵌套层数，即将多层循环的迭代空间扁平化，形成更大的迭代集合。这个制导语句通常用于矩阵的遍历中，当处理器数量小于任务多余任务数量时，就可以使用这个子句，扁平化迭代空间后可以充分利用所有的计算资源，避免负载不均衡。

firstprivate子句为每个线程创建私有变量副本，并继承主线程中同名变量的初始值。即private变量无法在#pragma外部赋值初始化，只能在内部，而firstprivate标定的变量就可以在#pragma外部初始化

lastprivate子句与firstprivate类似，也是和主线程的变量交互，不过和firstprivate方向不同；lastprivate在线程退出并行区域时，将最后一次迭代（for）或最后一个section中的私有变量值赋给主线程同名变量，即firstprivate是在初始时由主线程拷贝数据进子线程，而lastprivate是在结束时，将数据传回给主线程。

对于代码一的#pragma omp parallel，会创建2个线程，每个线程独立执行完整的循环体，即每个线程都会完整执行for(int i=0; i<10; i++)，导致每个i被打印两次（总计20次输出），但线程间执行顺序不确定，可能出现交错

对于代码二的#pragma omp parallel for，会将循环的10次迭代自动分配给2个线程（默认按块划分，例如线程0处理i=0~4，线程1处理i=5~9），即每个i仅被处理一次，总计10次输出。

实践结果如下：

从工作机制上说，#pragma omp parallel是生成2个线程，每个线程执行并行区域内的所有代码，所有线程同时访问共享变量i和cout，可能导致竞态条件（Race Condition）；#pragma omp parallel for是将循环拆分为独立的任务块，每个线程处理不同的迭代区间，循环变量i默认被设为私有（Private），每个线程有自己的副本，避免了竞态条件，循环结束后自动同步线程，保证后续代码的正确性

参照

What's new in OpenMP 5.0 | Red Hat Developer

任务归约（Task Reductions）：OpenMP 5.0 首次允许在 taskloop 构造中使用 reduction 子句，并引入了 task_reduction（用于 taskgroup 构造）和 in_reduction（用于 task 和 taskloop 构造）子句。早期版本仅支持线程级（parallel）或 SIMD 级归约，而 5.0 允许在任务粒度下对变量进行归约操作，即使全局变量被多个任务共享，5.0 的归约机制也能通过私有化副本避免竞态条件。

任务组（Taskgroup）与任务循环（Taskloop）的增强：若 taskloop 未指定 nogroup，则隐含一个 taskgroup 作用域，此时 reduction 子句同时作用于隐式任务组和显式任务，简化了任务间的依赖管理；在 parallel 或 workshare 构造中使用 reduction(task:) 修饰符后，子任务可通过 in_reduction 参与归约，实现嵌套任务的协同计算

内存管理与数据环境优化：5.0 引入了 allocate 指令，允许在并行区域内动态分配内存并绑定到特定数据环境，这一特性优化了内存局部性，减少了跨线程的数据竞争。

设备卸载（Device Offloading）改进：新增 ompx_bare 子句，允许在 GPU 等设备上执行更底层的任务调度，减少主机与设备间的通信开销。支持通过 map 子句显式管理设备内存与主机内存的映射关系，提升了异构计算的效率。

此外，还在循环构造中支持更灵活的 SIMD 指令，例如 declare simd 允许为函数生成向量化版本；引入了 hint 子句，允许开发者指定锁的类型（如自旋锁或适应性锁），提升高竞争场景的性能。

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