本文主要是介绍OpenMP编程-调度优化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
void test20()
{
#pragma omp parallel for schedule(static, 2) //static调度策略，for循环每两次迭代分成一个任务 for (int i = 0; i < 10; ++i) //被分成了5个任务，其中循环0~1,4~5,8~9分配给了第一个线程,其余的分配给了第二个线程 { std::cout << "Thread ID:" << omp_get_thread_num() << " Value:" << i << std::endl; }
}
void test21()
{
#pragma omp parallel for schedule(dynamic, 2) //dynamic调度策略，for循环每两次迭代分成一个任务 for (int i = 0; i < 10; ++i) //被分成了5个任务，只要有任务并且线程空闲，那么该线程会执行该任务 { std::cout << "Thread ID:" << omp_get_thread_num() << " Value:" << i << std::endl; }
}/* guided调度策略与dynamic区别在于，所分的任务块是从大到小排列的。具体分块算法为：每块的任务大小为：[迭代次数/线程个数的二倍]。其中每个任务的最小迭代次数由guided声明决定，默认是1。 */
void test22()
{
#pragma omp parallel for schedule( guided, 10)for (int i = 0; i < 80; ++i){std::cout << "Thread ID:" << omp_get_thread_num() << " Value:" << i << std::endl;}
}/*运行时由OMP_SCHEDULE决定使用上面三种的哪种策略 设置默认线程的个数 */
#define OMP_SCHEDULE " dynamic, 5"
void test23()
{
#pragma omp parallel for schedule( runtime)for (int i = 0; i < 80; ++i){std::cout << "Thread ID:" << omp_get_thread_num() << " Value:" << i << std::endl;}
}这篇关于OpenMP编程-调度优化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
