我对多线程（Openmp和C代码）有疑问。
我将在给定文本文件中的16个不同单词后执行搜索。这样做的方法是创建一个for循环，该循环遍历包含要搜索的每个单词的数组。 16个不同的单词表示可以同时运行的16个不同的线程。使用多线程的另一种方法是将文本文件切割成x个类似大小的块，并同时搜索每个块。 我的问题是：我可以使用多线程为每个单词创建一个线程，然后将该特定子线程拆分为新的子线程，以扫描一个大小的数据块吗？
如果这不可能/不可行，我想唯一的解决方案是手动将文本文件拆分成不同的char数组，然后对我要搜索的每个单词使用#pragma。
只会对文本文件执行读取操作，并且写入操作仅限于分配给每个单词的变量，用于计算purpouses。即没有比赛条件，除非我错过了什么。
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首先，16个单词并不意味着16个不同的主题。每个线程本身都会带来诸如同步开销，不均等的工作分配，产生 - 放松时间等因素，如果不仔细研究，将导致完全损害并行性的好处。
在工作数据之间缺乏依赖性的情况下，可以极大地利用并行性。您的工作与您所表达的任何可能解决方案中的工作数据无关。要在大字符池中查找某些字符，与字符的排列无关（例如，在每个“C”之后查看“++”与查找“++”）。
现在的问题是如何利用内存带宽以及如何通过“分支预测”来消除丢失。
公共数据不同的线程在内存限制情况下非常好。第一个读取数据的线程会将其加载到缓存中，而其他线程最终会利用这一块数据。因此，数据只能从内存中加载一次。拆分数据也会导致仅从内存中加载一次数据，因为每个线程都会加载其部分然后刷新。因此，在两种情况下，内存负载都非常相似。
您的代码称为“逻辑绑定”。分支预测是非常重要的方面，但是非常棘手。公共数据模块很可能失败。假设您必须在百万球中找到红色球。预测倾向于选择“不存在”。但是说它在前100个球中失败了，在这次失败之后所有处理过的球都将以重做结束，你又回到原点。相反，在分裂的情况下，“重做”的最坏情况不会像普通数据那样糟糕。但我们无法保证。
选择上述任何模块完全取决于您所使用的架构。
SMT /逻辑核心与物理核心。使用上述任何一种SMT方法都会导致性能降低，同样不会。物理核心。 您对一个线程分裂为子线程的想法是SMT的基础。每个新线程都会增加追逐资源的同步开销，并且还可能出现分支错误预测。如果物理线程增加，分支预测会限制性能。
拆分或公共数据，您的代码不可扩展。最好的办法是尽量少用。可用的物理核心。通用数据带来的复杂性较低，应该非常容易处理。最低号码线程可以通过实验找到。在此值之后，性能将保持不变。