Как здесь распараллелили задачу?

Question

[ahame]

Как здесь происходит распараллеливание? Функция для фильтра гаусса, циклами проходится по окрестностям изображения и в каждой точке окрестности вычисляет значение для результата.

Matrix OmpGauss(const Matrix& mat, int height, int width, int R, double sigma) {
  Matrix finMat(height, std::vector<double>(width));
  Matrix kernel = GaussKernel(R, sigma);
#pragma omp parallel
  {
#pragma omp for collapse(2) schedule(static)
    for (int64_t x = 0; x < height; x++) {
      for (int64_t y = 0; y < width; y++) {
        int finValue = 0;
        for (int64_t i = -R; i <= R; i++) {
          for (int64_t j = -R; j <= R; j++) {
            double value = mat[x][y];
            finValue += value * kernel[i + R][j + R];
          }
        }
        finValue = clamp(finValue, 255, 0);
        finMat[x][y] = finValue;
      }
    }
  }
  return finMat;
}

Comments

[res2001]

Что OpenMP не справляется? Хотя вроде бы подобные вещи как раз для него.
Но по OpenMP не подскажу, не использовал.

1. Включите SIMD оптимизации компилятору.
2. Разбейте ваши окрестности по нескольким потокам, запустите потоки, потом результаты надо будет объединить в основном потоке. Все то же самое, по идее, должен был сделать OpenMP.

[ahame]

res2001, Нет, задача уже распараллелена с помощью OpenMP. Я вот как раз спрашиваю каким образом она распараллелена.

[res2001]

ahame, Ну вот таким и распараллелена (п.2)

Answer 1

[Wataru]

2 внешних цикла распаралелены omp. Там в коде инструкции взять и запустить несколько потоков, которые пройдутся по всем значениям x и y.

Это работает, потому что каждая итерация вычисляется независимо от остальных.