一个原则是：应该尽量少的使用parallelfor, 因为parallel for也需要时间开销。即:
（1）如果外层循环次数远远小于内层循环次数，内层循环较多时，将parallel for加在内层循环。
示例代码：
int a=0;
int b=0;
inline void openmpTest2(int thread_num)
{
for(int i=0;i<100;i++)
{
#pragma omp parallel for num_threads(thread_num)
for(int j=0;j<1000000000;j++)
{
a++;
}
#pragma omp parallel for num_threads(thread_num)
for(int j=0;j<1000000000;j++)
{
b++;
}
}
}
4个线程，运行时间是：89ms。
（2）否则将parallel for 加在最外层循环，一般情况都是这样。二者在实际情况可对比性能进行选择。
示例代码：
int a=0;
int b=0;
inline void openmpTest1(int thread_num)
{ #pragma omp parallel for num_threads(thread_num)
for(int i=0;i<1000000000;i++)
{
for(int j=0;j<1000000000;j++)
{
a++;
}
for(int j=0;j<1000000000;j++)
{
b++;
}
}
}
4个线程，运行时间是：119ms。如果将以上三个for循环前都加上parallel for，性能极差。
备注：不显示设置线程数，默认的线程数为本机能够并行的最大线程数，即omp_get_max_threads()返回值;
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