小编Neo*_*989的帖子

我正在阅读Peter S. Pacheco 对并行编程的介绍.在5.6.2节中,它提供了一个关于减少fork/join开销的有趣讨论.考虑奇偶换位排序算法:

for(phase=0; phase < n; phase++){
    if(phase is even){
#       pragma omp parallel for default(none) shared(n) private(i)
        for(i=1; i<n; i+=2){//meat}
    }
    else{
#       pragma omp parallel for default(none) shared(n) private(i)
        for(i=1; i<n-1; i+=2){//meat}
    }
}

作者认为上面的代码有一些高的fork/join开销.因为线程在外循环的每次迭代中分叉并连接.因此,他提出以下版本:

# pragma omp parallel default(none) shared(n) private(i, phase)
for(phase=0; phase < n; phase++){
    if(phase is even){
#       pragma omp for
        for(i=1; i<n; i+=2){//meat}
    }
    else{
#       pragma omp for
        for(i=1; i<n-1; i+=2){//meat}
    }
}

根据作者的说法,第二个版本在外部循环开始之前分叉线程,并为每次迭代重用线程,从而产生更好的性能.

但是,我怀疑第二个版本的正确性.在我的理解中,#pragma omp parallel指令启动一组线程并让线程并行执行以下结构化块.在这种情况下,结构化块应该是整个外部for循环 …

众所周知，在 C++ 中我们可以有像 int 这样的非类型模板参数：

template <class T, int size>
void f(){...}

我想知道它与将参数传递给函数的普通方式有何不同：

template <class T>
void f(int size) {...}

我认为一个区别是模板size在编译时评估并在实例化模板时替换为文字。因此，我怀疑（如果我错了，请纠正我）每个不同的size值都会导致创建新的二进制代码（“.text”），这似乎是一种开销。

谁能告诉我们什么时候这是必要且值得的？