OMP schedule子句的用法
OpenMP中，任务调度主要用于并行的for循环，当循环中每次迭代的计算量不相等时，如果简单地给各个线程分配相同次数的迭代的话，会造成各个线程计算负载不均衡，这会使得有些线程先执行完，有些后执行完，造成某些线程（核）空闲，影响程序性能。例如以下代码
DEFAULT schedule is to split the iterations in blocks across OpenMP threads
在这个例子中，schedule默认将并行域里的循环迭代分割，交给线程执行
如果将最外层循环并行，使用2个线程
绿色行 [即 row=1,2,3 ] 被thread 0 执行
紫色行 [即 row=4,5,6] 被thread 1 执行
如果给每个线程平均分配3次循环迭代计算的话，thread 0 进行了6次运算，thread 1 进行了15次运算。那么各个线程间可能出现较大的负载不平衡情况。为了解决这些问题，OpenMP中提供了几种对for循环并行化的任务调度方案。
在OpenMP中，对for循环并行化的任务调度使用schedule子句来实现，下面介绍schedule的用法：
schedule的使用格式为： schedule(type, chunk_size)
schedule有两个参数：type 和 size （size参数是可选择是否设置的）
- type参数
表示调度类型，有四种调度类型如下：
dynamic
guided
runtime
static
这四种调度类型实际上只有static、dynamic、guided三种调度方式，runtime实际上是根据环境变量来选择前三种中的某中类型。 run-sched-var
- size参数 (可选择是否设置)
size参数表示循环迭代次数，size参数必须是整数。static、dynamic、guided三种调度方式都可以使用size参数，也可以不使用size参数。当type参数类型为runtime时，size参数是非法的（不需要使用，如果使用的话编译器会报错）
- 静态调度(static)
当parallel for编译指导语句没有带schedule子句时，大部分系统中默认采用static调度方式
对于schedule的含义，OpenMP会给每个线程分配size次迭代计算。这个分配是静态的，“静态”体现在这个分配过程跟实际的运行是无关的，可以从逻辑上推断出哪几次迭代会在哪几个线程上运行
假设有n次循环迭代，t个线程，那么给每个线程静态分配大约n/t次迭代计算。
这里为什么说大约分配n/t次呢？因为n/t不一定是整数，因此实际分配的迭代次数可能存在差1的情况，如果指定了size参数的话，那么可能相差一个size。
静态调度时可以不使用size参数，也可以使用sizeze参数。
不使用size参数时，分配给每个线程的是n/t次连续的迭代，使用size参数的用法如下：
#pragma omp parallel for schedule(static)
静态调度(static) & 不使用size参数
四个线程，每个分配到2-3个循环，比如：
thread#0分配到的迭代： 0、1、2 ；
thread#1分配到的迭代： 3、4 ；
thread#2分配到的迭代：5、6、7；
thread#3分配到的迭代：8、9；
使用size参数时，分配给每个线程的size次连续的迭代计算，用法如下：
#pragma omp parallel for schedule(static, N)
静态调度(static) & 使用size参数
每个线程每次指定执行2个循环，所以线程0运行了4次，其他都是2次。
thread#0分配到的迭代： 0、1 、8、9；
thread#1分配到的迭代： 2、3；
thread#2分配到的迭代：4、5；
thread#3分配到的迭代：6、7；
- 动态调度(dynamic)
动态调度是动态地将迭代分配到各个线程，分配是依赖于运行状态进行动态确定的，所以哪个线程上将会运行哪些迭代是无法像静态一样事先预料的
对于dynamic，没有size参数的情况下，每个线程按先执行完先分配的方式执行1次迭代。
动态调度可以使用size参数也可以不使用size参数
下面为使用动态调度不带size参数的例子：
#pragma omp parallel for schedule(dynamic)
动态调度(dynamic) & 不使用size参数
比如，刚开始，线程1先启动，那么会为线程1分配一次循环开始去执行（i=0的迭代），然后，可能线程2启动了，那么为线程2分配一次循环去执行（i=1的迭代），假设这时候线程0和线程3没有启动，而线程1的迭代已经执行完，可能会继续为线程1分配一次迭代，如果线程0或3先启动了，可能会为之分配一次迭代，直到把所有的迭代分配完
下面为使用动态调度带size参数的例子：
#pragma omp parallel for schedule(dynamic, N)
动态调度(dynamic) & 使用size参数
分配原理同无size参数，只是每次每个线程分配到3个迭代
注意：输出的结果的顺序不代表执行此迭代的顺序，但是逻辑迭代顺序是遵循以上逻辑
- guided调度（guided）
guided调度是一种采用指导性的启发式自调度方法。开始时每个线程会分配到较大的迭代块，之后分配到的迭代块会逐渐递减。迭代块的大小会按指数级下降到指定的size大小，如果没有指定size参数，那么迭代块大小最小会降到1。
下面为使用引导调度不带size参数的例子：
#pragma omp parallel for schedule(guided)
guided调度（guided）& 不使用size参数
分配数量逐渐从5,4,3,2减小。
下面为使用引导调度带size参数的例子：
#pragma omp parallel for schedule(guided,N)
guided调度（guided）& 使用size参数
分配数量逐渐从5减小到4
- runtime调度（rumtime）
runtime调度并不是和前面三种调度方式似的真实调度方式，它是在运行时根据环境变量OMP_SCHEDULE来确定调度类型，最终使用的调度类型仍然是上述三种调度方式中的某种。
#pragma omp parallel for schedule(runtime)
runtime调度（rumtime）
在unix系统中，可以使用setenv命令来设置OMP_SCHEDULE环境变量：
setenv OMP_SCHEDULE “dynamic, 2”
上述命令设置调度类型为动态调度，动态调度的迭代次数为2。
在windows环境中，可以在”系统属性|高级|环境变量”对话框中进行设置环境变量
set OMP_SCHEDULE=“type, chunk_size”
举例： export OMP_SCHEDULE=“guided,10”