omp parallelとomp parallel for

これら2つの違いは何ですか？

[A]

#pragma omp parallel
{ 
    #pragma omp for
    for(int i = 1; i < 100; ++i)
    {
        ...
    }
}

[B]

#pragma omp parallel for
for(int i = 1; i < 100; ++i)
{
   ...
}

違いはないと思います。1つはもう1つのショートカットです。あなたの正確な実装はそれらを異なって扱うかもしれませんが。

組み合わせた並列ワークシェアリング構成は、1つのワークシェアリング構成を含み他のステートメントを含まない並列構成を指定するためのショートカットです。許可された条項は、並行およびワークシェアリング契約に許可された条項の和集合です。

http://www.openmp.org/mp-documents/OpenMP3.0-SummarySpec.pdfから取得

OpenMPの仕様は次のとおりです。

https://openmp.org/specifications/

これらは同等です。

#pragma omp parallelスレッドのグループを#pragma omp for生成し、生成されたスレッド間でループ反復を分割します。fuse #pragma omp parallel forディレクティブを使用すると、両方を一度に実行できます。

これは分離された使用例parallelとfor ここです。つまりfor、複数のスレッドでサイクルを実行する前にOpenMPスレッドプライベートアレイの動的割り当てに使用できます。parallel forケースで同じ初期化を行うことは不可能です。

UPD：質​​問の例では、単一のプラグマと2つのプラグマの間に違いはありません。しかし実際には、分離された並列ディレクティブとforディレクティブを使用して、スレッド対応の動作を増やすことができます。たとえば、いくつかのコード：

#pragma omp parallel
{ 
    double *data = (double*)malloc(...); // this data is thread private

    #pragma omp for
    for(1...100) // first parallelized cycle
    {
    }

    #pragma omp single 
    {} // make some single thread processing

    #pragma omp for // second parallelized cycle
    for(1...100)
    {
    }

    #pragma omp single 
    {} // make some single thread processing again

    free(data); // free thread private data
}

特定の例の両方のバージョンは同等ですが、他の回答ですでに述べたように、それらの間にはまだ1つの小さな違いがあります。最初のバージョンには、「omp for」の最後で発生する不要な暗黙のバリアが含まれています。他の暗黙のバリアは、並列領域の終わりにあります。「omp for」に「nowait」を追加すると、少なくともOpenMPの観点からは、2つのコードは同等になります。OpenMPコンパイラーが2つのケースでわずかに異なるコードを生成する可能性があるため、これについて言及します。

g ++ 4.7.0でforループを使用して使用すると、まったく異なるランタイムが表示されます

std::vector<double> x;
std::vector<double> y;
std::vector<double> prod;

for (int i = 0; i < 5000000; i++)
{
   double r1 = ((double)rand() / double(RAND_MAX)) * 5;
   double r2 = ((double)rand() / double(RAND_MAX)) * 5;
   x.push_back(r1);
   y.push_back(r2);
}

int sz = x.size();

#pragma omp parallel for

for (int i = 0; i< sz; i++)
   prod[i] = x[i] * y[i];

シリアルコード（なしopenmp）は79ミリ秒で実行されます。「並列」コードは29ミリ秒で実行されます。省略した場合forを使用した#pragma omp parallel場合、ランタイムは最大179msを撮影します。これはシリアルコードよりも低速です。（マシンのハードウェア同時実行数は8です）

コードのリンク先 libgomp

明らかにたくさんの答えがありますが、これは非常にうまく答えます（ソース付き）

#pragma omp for現在のチームの異なるスレッドにループの一部のみを委任します。チームは、プログラムを実行するスレッドのグループです。プログラムの開始時、チームは単一のメンバー（プログラムを実行するマスタースレッド）のみで構成され ています。

スレッドの新しいチームを作成するには、parallelキーワードを指定する必要があります。周囲のコンテキストで指定できます。

#pragma omp parallel
{
   #pragma omp for
   for(int n = 0; n < 10; ++n)
   printf(" %d", n);
}

そして：

何が：並列、for、チーム

parallel、parallel for、forの違いは次のとおりです。

チームは、現在実行されているスレッドのグループです。プログラムの開始時、チームは単一のスレッドで構成されています。並列構造は、次のブロック/ステートメントの期間中、現在のスレッドを新しいスレッドのチームに分割し、その後、チームは1つにマージされます。forループの作業を現在のチームのスレッド間で分割します。

スレッドは作成されません。現在実行中のチームのスレッド間で作業が分割されるだけです。parallel forは、2つのコマンドを一度に簡略化したものです。Parallelは新しいチームを作成し、そのチームを分割してループのさまざまな部分を処理します。プログラムに並列構造が含まれていない場合、スレッドは1つしかありません。非スレッドプログラムと同様に、プログラムを開始して実行するマスタースレッド。

https://bisqwit.iki.fi/story/howto/openmp/