OpenMP 4.0中"simd“结构与"for simd”结构的区别

Question

OpenMP 4.0引入了SIMD结构来利用cpu的SIMD指令。根据http://www.openmp.org/mp-documents/OpenMP4.0.0.pdf规范，有两个构造可以使用simd来向量化一个循环。一个是“#语用omp”，另一个是“simd的#语用omp”。根据规范，这两种方法都是用来将循环矢量化的.我也测试了，但没有发现他们的区别。有人知道这两种结构之间是否有区别吗？

Answer 1

#pragma omp simd ( SIMD构造)指示OpenMP编译器向向量表示不需要工作共享的循环，即不将循环迭代分布在多个线程之间(如果有的话)。

#pragma omp for (循环构造)指示编译器在当前团队的线程之间分配工作时执行下面的循环。因此，只有在并行区域的词法或动态范围内，循环构造才是有用的。

#pragma omp parallel
{
   ...
   #pragma omp for
   for (i = 0; i < 100; i++) { ... }
   ...
}

#pragma omp for simd (也称为循环SIMD构造)结合了上述两个构造，即它既在团队中的线程之间分配迭代空间，又进一步向向量表示每个线程执行的部分循环。如果没有在并行区域的范围内使用，则for simd构造与simd构造等效。

可以将循环SIMD构造与parallel构造结合起来：

#pragma omp parallel for simd
for (i = 0; i < 100; i++) { ... }

这种组合构造创建了一个并行区域，在线程之间分配循环的迭代，并将部分循环矢量化。

注意，有时矢量化和多线程在性能方面并不是正交的。例如，如果循环是内存绑定的，那么向量化和多线程本身就可能导致可用内存带宽的耗尽，并且合并它们不会带来任何进一步的加速。

此外，当将加速比与#pragma omp simd和#pragma omp [parallel] for simd进行比较时，请记住，对于同样数量的“多重性”，单独多线程通常提供比向量化更好的加速比，即四路SIMD化循环可能(而且很可能会)执行比用标量指令计算相同循环而在四个线程中拆分时要慢。