OpenMP task construct 实现原理及源码示例解析

一、简介

OpenMP作为一种并行编程的标准，其在多核处理器上实现并行化工作时非常常见。在OpenMP中，task construct 作为一种重要的并行化工具，可以方便地在并行执行中创建多个任务，并将这些任务分配到多个线程中。本篇攻略将详细讲解 OpenMP task construct 的实现原理，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解 OpenMP task construct 的工作原理和使用方法。

二、实现原理

OpenMP 的 task construct 最初是由Intel开发团队开发而成的，其实现原理与Cilk task 和Intel thread building blocks task 非常相似。下面是 OpenMP task construct 的主要实现原理：

1. 编译器将 task block 中的任务拆分成多个子任务，并根据依赖关系建立任务之间的前后关系。

2. 编译器动态创建一个任务队列，并使用调度器来调度任务的执行。

3. 调度器会将任务队列中的任务分配给多个线程，并在任务完成后将任务从队列中删除。

4. 当一个线程完成一个任务时，它会检查任务队列中是否还有等待执行的任务。如果有，它将从队列中取出一个任务并执行它。

三、源码示例解析

下面是一个使用 OpenMP task construct 实现斐波那契数列的示例代码：

#include <iostream>
#include <omp.h>

int fib(int n) {
    if (n < 2) {
        return n;
    }

    int x, y;

    #pragma omp task shared(x)
    x = fib(n - 1);

    #pragma omp task shared(y)
    y = fib(n - 2);

    #pragma omp taskwait
    return x+y;
}

int main() {
    int n = 40;
    omp_set_num_threads(8);

    #pragma omp parallel shared(n)
    {
        #pragma omp single
        std::cout << fib(n) << std::endl;
    }

    return 0;
}

在这个示例中，我们使用了 OpenMP task construct 来并行计算斐波那契数列。其中，主函数中的 omp_set_num_threads(8) 函数用于指定使用的线程数为 8。在 fib(n) 函数中，我们用 task construct 创建了两个子任务来分别计算 fib(n-1) 和 fib(n-2)，并使用 taskwait 组合语句来等待子任务的完成，并将两个子任务的计算结果相加返回。

下面再看一个使用 OpenMP task construct 计算矩阵乘法的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <omp.h>

void matmul(std::vector<std::vector<int>>& A, std::vector<std::vector<int>>& B,
            std::vector<std::vector<int>>& C, int n) {
    #pragma omp parallel for schedule(dynamic, 1)
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        #pragma omp parallel for schedule(dynamic, 1)
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            #pragma omp task shared(C) firstprivate(i, j) 
            {
                int sum = 0;
                for (int k = 0; k < n; k++) {
                    sum += A[i][k] * B[k][j];
                }
                C[i][j] = sum;
            }
        }
    }
    #pragma omp taskwait
}

int main() {
    int n = 100;
    std::vector<std::vector<int>> A(n, std::vector<int>(n, 1));
    std::vector<std::vector<int>> B(n, std::vector<int>(n, 2));
    std::vector<std::vector<int>> C(n, std::vector<int>(n, 0));

    omp_set_num_threads(8);

    #pragma omp parallel shared(n, A, B, C)
    {
        #pragma omp single
        matmul(A, B, C, n);
    }

    return 0;
}

在这个示例中，我们使用了 OpenMP task construct 来并行计算矩阵乘法。其中，我们使用了两层嵌套的 #pragma omp parallel for 构造并行地遍历矩阵 A 和 B，而对于每一次遍历，我们都使用 task construct 创建了子任务来计算矩阵 C 中的每一个元素。在创建任务时，我们使用了 shared 关键字将 C 数组共享给子任务，并使用 firstprivate 关键字将 i 和 j 的值传递给子任务。使用 taskwait 组合语句确保子任务的计算顺序正确。

四、总结

本文详细讲解了 OpenMP task construct 的实现原理，并提供了两个使用示例代码，帮助读者更好地理解 OpenMP task construct 的工作原理和使用方法。需要注意的是，在使用 task construct 时应注意任务之间的依赖关系，并尽可能通过合适的调度策略来控制任务数和线程数，以达到最优的并行计算效果。