OpenMP:获取正在运行的线程总数

Question

我需要知道我的应用程序通过OpenMP生成的线程总数。不幸的是，omp_get_num_threads()函数在这里执行而不是的工作，因为它只产生当前团队中的线程数。

但是，我的代码是递归运行的(基本上是分而治之)，只要仍然有空闲的处理器，我就想生成新的线程，但是没有更多了。

是否有一种方法可以绕过omp_get_num_threads的限制并获得运行线程的总数？

如果需要更详细的信息，请考虑以下伪代码，它非常接近地建模了我的工作流：

function divide_and_conquer(Job job, int total_num_threads):
  if job.is_leaf(): # Recurrence base case.
    job.process()
    return

  left, right = job.divide()

  current_num_threads = omp_get_num_threads()
  if current_num_threads < total_num_threads: # (1)
    #pragma omp parallel num_threads(2)
      #pragma omp section
        divide_and_conquer(left, total_num_threads)
      #pragma omp section
        divide_and_conquer(right, total_num_threads)

  else:
    divide_and_conquer(left, total_num_threads)
    divide_and_conquer(right, total_num_threads)

  job = merge(left, right)

如果我使用total_num_threads值为4调用这段代码，带有(1)的条件注释将始终计算为true (因为每个线程团队最多包含两个线程)，因此无论有多少线程在更高的级别上运行，代码总是会生成两个新线程。

我正在寻找一种确定当前在我的应用程序中运行的线程总数的platform-independent 方法.

Answer 1

考虑到您知道正在创建的线程的确切数量，我想出的最简单的解决方案是保留您自己的线程计数器。

请注意，我对OpenMP完全一无所知，因为我从未真正使用过它。

Answer 2

您展示的代码有一个问题，即"omp节“必须在"omp节”的词法范围内。我假设您的意思是"omp并行“是"omp并行部分”。另一种方法是使用"omp任务“，这样就不必计算线程数。您只需将线程分配到并行区域，并允许OpenMP实现将任务分配给线程。