Dynamic pool dispatch

池调度的实现

需要：

1. 知道总进程/线程数，
2. 增加任务的api
3. 队列

网上的实现c++ : https://zhuanlan.zhihu.com/p/95819747

不知道什么情况，客户端？

队列的一种实现

OpenMP 动态线程池调度

不知道 #pragma omp parallel for num_threads(ndata) schedule(dynamic)行不行

这个动态调度，和openmp的线程池的概念，让我感觉应该是有线程动态调度池的概念的，因为只要有个for子句加任务的api。但是for指令在进行并行执行之前，就需要”静态“的知道任务该如何划分。

for和sections指令的”缺陷“：无法根据运行时的环境动态的进行任务划分，必须是预先能知道的任务划分的情况。

所以OpenMP3.0提供task指令，主要适用于不规则的循环迭代和递归的函数调用。OpenMP遇到了task之后，就会使用当前的线程或者延迟一会后使用其他的线程来执行task定义的任务。

#pragma omp parallel num_threads(2)
	{
#pragma omp single
		{
			for(int i = 0;i < N; i=i+a[i])
			{
#pragma omp task
				task(a[i]);
			}
		}
   }

另一个例子，DoSomething()，导致p.n可能会增加。taskwait是为了防止某个task导致p.n增加了，但是for循环已经结束的情况。

#pragma omp single
{
   i = 0;
   while (i < p.n)
   {
      for (; i < p.n; ++i)
      {
         #pragma omp task
         DoSomething(p, i);
      }
      #pragma omp taskwait
      #pragma omp flush
   }
}

对于问题的修改（还没测试）

int count(1);
#pragma omp parallel num_threads(64)
{
   #pragma omp single
   {
      int c = 0;
      while(c < count)
      {
         for( ; c < count; c++ )
         {
            #pragma omp task{
               for( int n = 0; n < 4; n++ )
               {
                  int x = xvec[c] + dx4[n];
                  int y = yvec[c] + dy4[n];

                  if( (x >= 0 && x < width) && (y >= 0 && y < height) )
                  {
                     int nindex = y*width + x;

                     if( 0 > nlabels[nindex] && labels[oindex] == labels[nindex] )
                     {
                        xvec[count] = x;
                        yvec[count] = y;
                        nlabels[nindex] = label;
                        count++;
                     }
                  }
               }
            }
         }
         #pragma omp taskwait
         #pragma omp flush 
      }
   }
}

但是中间的if判断以及内部入队列，需要原子操作（xvec写入x时，别的线程count++了）。这就属于串行BFS的局限性了，导致并行不起来。

MPI 动态进程池调度

python的多进程里有动态进程管理

from mpi4py import MPI

池调度的存在意义

我感觉，意义在于对于完全不相关的，或者没有顺序关系的任务，可以用池调度来并行。

C++与OpenMP配合的for子句最简线程池

实现每个线程执行完全不同的任务

#include <iostream>
#include <functional>
#include <vector>
using namespace std;

void fun (int a, int b)
{
    cout<< "fun exec :"<< a << '+' << b << '=' << a + b <<endl;
}

class C{
private:
    float m_c = 2.0f;
public:
    void mp( float d)
    {
        cout<<"c::mp exec :"<< m_c << 'x' << d << '=' << m_c * d <<endl;
    }
};

int main(int argc, char * argv[])
{
    const int task_groups = 5;
    C c [task_groups];
    vector<function<void (void) > > tasks;
    for (int i=0;i<task_groups;++i)
    {
        tasks.push_back(bind( fun , 10, i * 10 ) );
        tasks.push_back(bind( &C::mp , &c[i], i*2.0f ) );
        tasks.push_back(bind(
            [=] (void) {cout << "lambada :" <<i << endl;    }
            ) );
    }
    size_t sz = tasks.size();
#pragma  omp parallel for
    for (size_t i=0;i<sz;++i)
    {
        tasks[i]();
    }
    return 0;
}

输出：

fun exec :10+0=10
c::mp exec :2x0=0
lambada :0
fun exec :10+10=20
c::mp exec :2x2=4
lambada :1
fun exec :10+20=30
c::mp exec :2x4=8
lambada :2
fun exec :10+30=40
c::mp exec :2x6=12
lambada :3
fun exec :10+40=50
c::mp exec :2x8=16
lambada :4

当然可以根据 num_threads 和 omp_get_thread_num()实现不同线程执行完全不同类型任务

#pragma omp parallel num_threads(2)
    {
        int i = omp_get_thread_num();

        if (i == 0){
            do_long(data1, sub_threads);
        }
        if (i == 1 || omp_get_num_threads() != 2){
            do_long(data2, sub_threads);
        }
    }

也可以来实现二分线程池,来执行两个任务

void do_long(int threads) {
#pragma omp parallel for num_threads(threads)
    for(...) {
        // do proccessing
    }
}


int main(){
    omp_set_nested(1);

    int threads = 8;
    int sub_threads = (threads + 1) / 2;

#pragma omp parallel num_threads(2)
    {
        int i = omp_get_thread_num();

        if (i == 0){
            do_long(data1, sub_threads);
        }
        if (i == 1 || omp_get_num_threads() != 2){
            do_long(data2, sub_threads);
        }
    }

    return 0;
}

需要进一步的研究学习

openmp 对不同的子句的关系种类没弄清。

遇到的问题

暂无

开题缘由、总结、反思、吐槽~~

对于for循环次数增加的情况，这么处理呢。

OpenMP由于是fork/join结构，fork的线程数可以一开始设置，但是for循环任务总数是一开始固定的吗？还是可以中途增加，

参考文献

https://www.it1352.com/359097.html

https://blog.csdn.net/gengshenghong/article/details/7004594