在像 OpenMP 这样的 golang 中是否有一个简单的“并行”？答案

【问题标题】：Is there a simple `parallel for` in golang like OpenMP?在像 OpenMP 这样的 golang 中是否有一个简单的“并行”？
【发布时间】：2016-04-29 23:58:51
【问题描述】：

我正在尝试通过并行处理优化谜题，以获得更好的性能。

理想情况下，在带有 OpenMP 的 C99 中，我应该能够在 #pragma omp parallel for 之前的 for 循环的帮助下做到这一点，然后应该由系统来分配负载CPU。

然而，https://golang.org/doc/effective_go.html#parallel 的 Go 官方文档似乎建议，对于并行处理，我必须 (0) 从运行时环境中手动获取内核数，(1)，遍历所述内核，( 2)，有效地为每个内核编写一个不同的 for 循环，(3)，再次循环内核以确保所有内容都得到处理。

我错过了什么吗？对于最简单的情况，带有古老 C 的 OpenMP 是否优于被吹捧为 C 最佳替代品的全新 Go？对于更复杂的示例，您如何在 CPU 之间拆分 range？

【问题讨论】：

@Amd，肤浅的编辑（以及引入拼写错误）违反 ToS

标签： c go parallel-processing openmp

【解决方案1】：

Effective Go 已经过时了，Go 自动将 GOMAXPROCS 设置为处理器的数量（您仍然可以手动设置它以强制使用您想要的数量）。

这是一个非常简单的切片并行处理示例：

data := make([]float64, SZ)
var wg sync.WaitGroup
for i := range data {
    wg.Add(1)
    go func(v *float64) {
        // note that using rand is a bad example because global rand uses a mutex
        *v = rand.Float64()
        wg.Done()
    }(&data[i])
}
wg.Wait()

playground

【讨论】：

看起来不错，但是，我试过了，它似乎并没有提供任何性能提升，我的 for 循环大约 2k 元素实际上运行了 39 秒，仍然只使用 12.5% 的 CPU （根据顶部），而非常规版本在 29 秒内完成。
@cnst stackoverflow.com/questions/14298523/…
还要注意，上面的示例代码正在创建 goroutines。请理解 goroutine 不像原生操作系统线程，它们是它们之上的抽象。运行时跨 cpu 内核对 goroutine 进行时间切片，避免您显式地执行此操作。在许多情况下，与内核数量相比，拥有过多的 goroutine 是一件好事（确实有理论工作支持这一点 [Valiant 和其他人]）。