当初利用していたOpenMPは必ず再頒布パッケージが必要になり、
こんな大したことないものを利用するために
一々ライブラリが必要だと言うのはとてもやりづらいので
動的にしかビルドできないOpenMPから
静的にビルド可能な内蔵の関数へと切り替える必要があり、
これらの間の構文の違いを吸収するためOpenMPで利用していたコードから、
これらの間で流用可能なコードに書き換えてみた。
OpenMPでのループの並列化は基本的にはこう。
#pragma omp parallel for
for(int x = 0; x<1000; x++){
//特に構えることなく並列化できるコード
}
この場合、仮に4threadで処理するのなら
1thread目：0～249番のループ
2thread目：250～499番のループ
3thread目：500～749番のループ
4thread目：750～999番のループ
てな感じで分散して処理される。処理の順番はバラバラ。
schedule句によってこの分配は変えられる。
実は特にループの為の構文を使わず、
若干の書き換えで一般のparallel構文でほぼ同様に分散することもできる。
総カウント数をthread数で割って0～249までは1thread目が～、
などと事前に計算する必要はない。
#pragma omp parallel
for(int x = omp_get_thread_num(); x<1000; x += omp_get_num_threads()){
//特に構えることなく並列化できるコード
}
omp_get_thread_num()
引数を取らず、並行領域内で自分が何thread目かを返す関数。
omp_get_num_threads()
引数を取らず、その並行領域の総thread数を返す関数。
この場合、上と同様に4threadで処理するのなら
1thread目：0,4, 8,12,16,20,24,...番のループ
2thread目：1,5, 9,13,17,21,25,...番のループ
3thread目：2,6,10,14,18,22,26,...番のループ
4thread目：3,7,11,15,19,23,27,...番のループ
という形で分散される。schedule(dynamic, 1)とほぼ同じ形になる。
そしてAviutlのvoid multi_thread_func関数においてほぼ同様の挙動になるように書き換えるとこうなる。
for(int x = thread_id; x < 1000; x += thread_num){
//特に構えることなく並列化できるコード
}
わぁ簡単（ぱちぱち
thread_idとthread_numの説明は良いでしょう。]]>
