OpenMP：不能同时使用 omp parallel for 和 omp task 吗？ /错误：工作共享区域可能没有紧密嵌套在工作共享内

Question

在我的 c++ 实现中，我有一个递归函数，我在循环中调用这个递归函数。我想使用 OpenMP 创建并行性。

func caller(){

  #pragma omp parallel    
  {  
    #pragma omp for nowait    
    for (int i = 0; i < num; i++){
        #pragma omp single
        recursive_func(n);   
    }
  }

void recursive_func(n){

  if (x){
    #pragma omp task
    recursive_func(n-1);   
  }   
  else{
    #pragma omp task
    recursive_func(n-2);  
  }
}

我基本上希望外循环由多个线程执行，但是当涉及到递归函数时，只有一个线程应该开始执行它，然后递归调用应该由新任务处理（这将与 @ 987654323@)

但是，我收到此编译错误：

错误：工作共享区域可能没有紧密嵌套在 工作共享、“关键”、“有序”、“大师”、明确的“任务”或 任务循环区域
68 | #pragma omp single

Answer 1

您不能将 #pragma omp single 指令放在 #pragma omp for 区域中，因为 for 的工作已经在线程之间共享，因此该指令已经保证只能由一个线程执行这种情况（更不用说 single 指令最终会造成障碍，除非您使用关闭 nowait）。

如果您不希望两个 recursive_func 调用不被并行调用，那么您需要一个（隐式/显式）同步。

一种（相当糟糕的）方法是使用临界区 (#pragma omp critical)。临界区中的任务可能被其他线程窃取/影响。这只是可能的一些线程到达一个调度点。如果没有这样的线程，那么任务将在当前线程上串行执行。并行区域的末端是一个调度点（如屏障、任务循环、任务等待等）。因此，线程可能仅在执行并行循环（至少其专用部分）之后才执行递归函数的任务。更糟糕的是：关键部分不是调度点，因此其他线程可能最终会在有一些工作要执行时什么都不等待。您不能强制 OpenMP 停止执行并行循环的其他线程，除非您添加一些额外的同步来限制其他线程的执行。

另一种（相当糟糕的）解决方案是在所有递归任务都已安排好之后设置一个标志，以便其他线程在看到标志设置时停止工作。要强制线程暂时停止执行主循环，直到所有任务都已执行，您可以在循环中使用#pragma omp taskyield，该循环在原子值达到特定值时进行迭代（说明是否所有递归任务都已执行） .但是，OpenMP 实现可能不会在这样的线程中执行任务，从而导致非常糟糕的调度。事实上，在taskyield 中什么都不做完全符合标准（实际上许多主流的 OpenMP 实现过去都没有实现它）。此外，这种方法补充起来很复杂。请注意，barrier 在这种情况下不能使用，taskwait 并不比 taskyield 好多少，因为计划任务是主并行循环的隐式任务的子任务。

一般来说，并行 for 循环和任务不能很好地结合在一起。此外，尝试使用任务和同步原语强制给定调度是很棘手的，即使由于对目标 OpenMP 实现所做的隐式假设没有缺陷。在复杂的情况下，使用平面任务模型有时可以提供比分层模型更大的灵活性。

更好的解决方案是将每次迭代拆分为 3 个任务并为每次迭代创建任务（它们可以手动合并，尽管这有点棘手），然后告诉 OpenMP 递归任务比其他任务“更重要”为此类任务设置更高的优先级。此外，如果您不希望对recursive_func 的多次调用并行执行，您可以使用互斥任务依赖项。最后，同一迭代的任务共享相同的inout依赖变量，从而顺序执行。

这是一个 (OpenMP 5) 示例：

void caller(int num)
{
    #pragma omp parallel    
    #pragma omp single
    {
        char* deps = new char[num];
        char criticalDep;

        for (int i = 0; i < num; i++)
        {
            #pragma omp task depend(out: deps[i]) priority(0)
            someWork1(i);

            #pragma omp task depend(inout: deps[i]) \
                             depend(mutexinoutset: criticalDep) \
                             priority(1)
            recursive_func(i);

            #pragma omp task depend(in: deps[i]) priority(0)
            someWork2(i);
        }

        delete[] deps;
    }
}

void recursive_func(int n) {
  if (x){
    #pragma omp task priority(1)
    recursive_func(n-1);   
  }   
  else{
    #pragma omp task priority(1)
    recursive_func(n-2);
  }
}

但是，请注意：

• 兼容的 OpenMP 实现可以完全忽略任务优先级（但必须遵循依赖关系）；
• 应仔细调整任务的粒度，因为此解决方案虽然更灵活，但可以创建比其他解决方案更多的任务；
• 实现可能会以不希望的顺序执行任务，因此您可能需要调整优先级。