有一段代码想利用openmp进行并行，大概示例如下：
class A
{
    bool valid;
    int num;
    B* data;
}
  
void Func2(B*)
{
     …
}
  
void Func1(A&)
{
#pragma omp parallel for // 位置2
    for(int i = 0; i < A.num; ++i)
    {  
        Func2(A.data[i]);
}
}
  
std::vector<A> vec;
#pragma omp parallel for // 位置1
for(int i = 0; i < vec.size(); ++i)
{
if(vec[i].valid)
{
    Func1(vec[i]);
}
}
       就是omp的一段指令代码内部调用的函数也使用了omp，目前测试下来只有位置1的起了作用，位置2的没有起到效果，不知道是否是使用不当造成了，如何改进。
       另外还想问一下omp的实现是每次for执行都需要重新创建并销毁线程吗？
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※ 修改:·grainbuds 于 Jul 13 23:55:38 2022 修改本文·[FROM: 101.228.56.*]
※ 来源:·水木社区 http://www.mysmth.net·[FROM: 101.228.56.*]

修改:grainbuds FROM 101.228.56.*
FROM 101.228.56.*

我尝试在位置1之前调用omp_set_nested(1)  
  之后性能出现了非常明显的劣化，CPU利用率也降低了，是使用方法不对么？  
      
  【 在 suchet (suchet) 的大作中提到: 】  
  :  omp-nested    
  --  
  --
※ 修改:·grainbuds 于 Jul 13 23:56:28 2022 修改本文·[FROM: 101.228.56.*]
※ 修改:·grainbuds 于 Jul 13 23:56:52 2022 修改本文·[FROM: 101.228.56.*]
※ 来源:·水木社区 http://m.mysmth.net·[FROM: 101.228.56.*]

修改:grainbuds FROM 101.228.56.*
FROM 101.228.56.*

有什么具体原因吗
    
【 在 Madlee (无竹居士) 的大作中提到: 】
:  不要嵌套，不要嵌套，不要嵌套，  
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※ 修改:·grainbuds 于 Jul 14 11:46:54 2022 修改本文·[FROM: 101.228.56.*]
※ 来源:·水木社区 http://m.mysmth.net·[FROM: 101.228.56.*]

修改:grainbuds FROM 101.228.56.*
FROM 101.228.56.*

回答你另一个问题就是，其是在编译期先计算好或者runtime中动态计算，而不是每次都for循环都注销。

你可以看成人工把for循环切成了尽可能均衡的迭代次数。每个for循环迭代次数执行完之后，等待同步。

【 在 grainbuds 的大作中提到: 】
: 有一段代码想利用openmp进行并行，大概示例如下：
:  class A
:  {
: ...................
--
FROM 101.38.102.*

假设第一个循环就开了80*n个线程，嵌套只会更慢。
还要考虑缓存，cache miss很致命
【 在 grainbuds 的大作中提到: 】
: 好的，多谢，不过我遇到的问题是嵌套调用居然比不用慢了非常多，也是奇怪。
: 另外现在实验用的CPU核心数约80个，应该是足够的。
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FROM 112.96.134.*