OpenMP中的任务调度
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OpenMP中的任务调度
OpenMP中，任务调度主要用于并行的for循环中，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CPU核空闲，影响程序性能。例如以下代码：int i, j;
int a[100][100] = {0};
for ( i =0; i < 100; i++)
{
for( j = i; j < 100; j++ )
{
a[i][j] = i*j;
}
}
如果将最外层循环并行化的话，比如使用4个线程，如果给每个线程平均分配25次循环迭代计算的话，显然i＝0和i＝99的计算量相差了100倍，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字句的用法。
Schedule子句用法
schedule子句的使用格式为：
schedule(type[,size])
schedule有两个参数：type和size，size参数是可选的。
1. 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
2. size参数 (可选)
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，这种调度方式非常简单。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size参数.
1. 不使用size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，不使用size参数的用法如下：
schedule(static)
例如以下代码:
#pragma omp parallel for schedule(static)
for(i = 0; i < 10; i++ )
{
printf("i=%d, thread_id=%d\n", i, omp_get_thread_num());
}
上面代码执行时打印的结果如下：
i=0, thread_id=0
i=1, thread_id=0
i=2, thread_id=0
i=3, thread_id=0
i=4, thread_id=0
i=5, thread_id=1
i=6, thread_id=1
i=7, thread_id=1
i=8, thread_id=1
i=9, thread_id=1
可以看出线程0得到了0～4次连续迭代，线程1得到5～9次连续迭代。注意由于多线程执行时序的随机性，每次执行时打印的结果顺序可能存在差别，后面的例子也一样。
2. 使用size参数
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：
schedule(static, size)
例如以下代码:
#pragma omp parallel for schedule(static, 2)
for(i = 0; i < 10; i++ )
{
printf("i=%d, thread_id=%d\n", i, omp_get_thread_num());
}
执行时会打印以下结果：
i=0, thread_id=0
i=1, thread_id=0
i=4, thread_id=0
i=5, thread_id=0
i=8, thread_id=0
i=9, thread_id=0
i=2, thread_id=1
i=3, thread_id=1
i=6, thread_id=1
i=7, thread_id=1
从打印结果可以看出，0、1次迭代分配给线程0，2、3次迭代分配给线程1，4、5次迭代分配给线程0，6、7次迭代分配给线程1，…。每个线程依次分配到2次连续的迭代计算。
动态调度(dynamic)
动态调度是动态地将迭代分配到各个线程，动态调度可以使用size参数也可以不使用size参数，不使用size参数时是将迭代逐个地分配到各个线程，使用size参数时，每次分配给线程的迭代次数为指定的size次。
下面为使用动态调度不带size参数的例子：
#pragma omp parallel for schedule(dynamic)
for(i = 0; i < 10; i++ )
{
printf("i=%d, thread_id=%d\n", i, omp_get_thread_num());
}
打印结果如下：
i=0, thread_id=0
i=1, thread_id=1
i=2, thread_id=0
i=3, thread_id=1
i=5, thread_id=1
i=6, thread_id=1
i=7, thread_id=1
i=8, thread_id=1
i=4, thread_id=0
i=9, thread_id=1
下面为动态调度使用size参数的例子：
#pragma omp parallel for schedule(dynamic, 2)
for(i = 0; i < 10; i++ )
{
printf("i=%d, thread_id=%d\n", i, omp_get_thread_num());
}
打印结果如下：
i=0, thread_id=0
i=1, thread_id=0
i=4, thread_id=0
i=2, thread_id=1
i=5, thread_id=0
i=3, thread_id=1
i=6, thread_id=0
i=8, thread_id=1
i=7, thread_id=0
i=9, thread_id=1
从打印结果可以看出第0、1，4、5，6、7次迭代被分配给了线程0，第2、3，8、9次迭代则分配给了线程1，每次分配的迭代次数为2。
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。
例如以下代码：
#pragma omp parallel for schedule(guided,2)
for(i = 0; i < 10; i++ )
{
printf("i=%d, thread_id=%d\n", i, omp_get_thread_num());
}
打印结果如下：
i=0, thread_id=0
i=1, thread_id=0
i=2, thread_id=0
i=3, thread_id=0
i=4, thread_id=0
i=8, thread_id=0
i=9, thread_id=0
i=5, thread_id=1
i=6, thread_id=1
i=7, thread_id=1
第0、1、2、3、4次迭代被分配给线程0，第5、6、7次迭代被分配给线程1，第8、9次迭代被分配给线程0，分配的迭代次数呈递减趋势，最后一次递减到2次。
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。
例如在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。