原文：http://blog.csdn.net/gengshenghong/article/details/7000979
schedule的语法为：
schedule(kind, [chunk_size])
kind:
• static: Iterations are divided into chunks of size chunk_size. Chunks are assigned to threads in the team in round-robin fashion in order of thread number.
• dynamic: Each thread executes a chunk of iterations then requests another chunk until no chunks remain to be distributed.
• guided: Each thread executes a chunk of iterations then requests another chunk until no chunks remain to be assigned. The chunk sizes start large and shrink to the indicated chunk_size as chunks are scheduled.
• auto: The decision regarding scheduling is delegated to the compiler and/or runtime system.
• runtime: The schedule and chunk size are taken from the run-sched-var ICV
（1)schedule的作用：
上面知道，schedule只能用于循环并行构造中，其作用是用于控制循环并行结构的任务调度。一个简单的理解，一个for循环假设有10此迭代，使用4个线程去执行，那么哪些线程去执行哪些迭代呢？可以通过schedule去控制迭代的调度和分配，从而适应不同的使用情况，提高性能。
（1）schedule语法：
schedule(kind [, chunk_size])，其中kind可以取值为static，dynamic，guided，auto，runtime。其中，测试发现，auto貌似是不行的（可能是Fortran才支持？不清楚）。参数chunk_size是一个size的参数，所以是整数了。这里的runtime在后面分析，其实本质上是前面三种类型之一。
所以，schedule的类型一共是三种：static、dynamic、guided。下面先逐一分析这三种，最后再来了解runtime的含义。
（2）静态调度static：
大部分的编译器实现，在没有使用schedule子句的时候，系统就是采用static方式调度的。
对于schedule(static,size)的含义，OpenMP会给每个线程分配size次迭代计算。这个分配是静态的，“静态”体现在这个分配过程跟实际的运行是无关的，可以从逻辑上推断出哪几次迭代会在哪几个线程上运行。具体而言，对于一个N次迭代，使用M个线程，那么，[0,size-1]的size次的迭代是在第一个线程上运行，[size, size + size -1]是在第二个线程上运行，依次类推。那么，如果M太大，size也很大，就可能出现很多个迭代在一个线程上运行，而某些线程不执行任何迭代。需要说明的是，这个分配过程就是这样确定的，不会因为运行的情况改变，比如，我们知道，进入OpenMP后，假设有M个线程，这M个线程开始执行的时间不一定是一样的，这是由OpenMP去调度的，并不会因为某一个线程先被启动，而去改变for的迭代的分配，这就是静态的含义。分析下面的例子：
#include <omp.h>
#define COUNT 4*3
int main(int argc, _TCHAR* argv[])
{
#pragma omp parallel for schedule(static,4)
for(int i = 0;i < COUNT; i++)
{
printf("Thread: %d, Iteration: %d\n", omp_get_thread_num(), i);
}
return 0;
}
下面是其中多次运行的几次结果（四核系统，所以线程数量为4）：
从左到由假设为结果1/2/3，从结果可以看到，无论是哪一个线程先启动，team内的ID为0的线程，总是会执行0，1，2，3对应的迭代，team内ID为1的线程，总是会执行4，5，6，7对应的迭代，team内ID为2的线程，总是会执行8，9，10，11的线程，而team内线程ID为4的线程，并没有去执行任何迭代。如果把上面的size的大小改为12，那么无论如何，所有的迭代都只会在线程0上执行，其实就跟串行的效果一样了。对于这里的情况，4个线程，却只使用了3个线程去计算，所以这样分配当然是不平衡的。
上面是针对给定size的情况，如果不指定size，只是指定static类型，那么OpenMP为使用迭代数/线程数作为size的值，采取同样的策略来进行分配，这样每个线程执行的迭代数目就是一样的（注意，如果迭代数/线程数不是整除的，那就不完全一样了，但是整体是比较平衡的），一般而言，这就是不加任何schedule修饰下的调度情况了。
（3）动态调度dynamic
动态调度迭代的分配是依赖于运行状态进行动态确定的，所以哪个线程上将会运行哪些迭代是无法像静态一样事先预料的。对于dynamic，没有size参数的情况下，每个线程按先执行完先分配的方式执行1次循环，比如，刚开始，线程1先启动，那么会为线程1分配一次循环开始去执行（i=0的迭代），然后，可能线程2启动了，那么为线程2分配一次循环去执行（i=1的迭代），假设这时候线程0和线程3没有启动，而线程1的迭代已经执行完，可能会继续为线程1分配一次迭代，如果线程0或3先启动了，可能会为之分配一次迭代，直到把所有的迭代分配完。所以，动态分配的结果是无法事先知道的，因为我们无法知道哪一个线程会先启动，哪一个线程执行某一个迭代需要多久等等，这些都是取决于系统的资源、线程的调度等等。看下面的例子：
#include <omp.h>
#include <Windows.h>
#define COUNT 4*3
int main(int argc, _TCHAR* argv[])
{
#pragma omp parallel for schedule(dynamic)
for(int i = 0;i < COUNT; i++)
{
printf("Thread: %d, Iteration: %d\n", omp_get_thread_num(), i);
}
return 0;
}
下面也是多次运行的结果：
事实上，这个结果容易给人误解，以结果2来分析，为什么线程1先执行完，其对应的迭代却是1而不是0呢？而且接下来也是3而不是2呢？不是先执行完的先分配么？我的理解是，这里，刚开始的时候，我们不知道线程的状态，实际的一种可能是，线程0先启动了，所以会去执行迭代0里面的内容，但是，只是开始去执行，而这里用printf测试，是输出的结果，输出的顺序不代表开始执行此迭代的顺序，所以可能的情况是，线程0执行迭代0还没有完成的时候，线程1空闲，为线程1分配了迭代1，然后线程1一直运行迭代1的时候，线程0仍然在运行迭代0，这中间，线程2可能会分配了迭代2开始执行，线程1又获得了分配机会，被分配了迭代3等等。。。总之，这里的输出顺序是不代表每一个迭代开始被分配执行的时间顺序的。总之，理解这个动态的过程，简单理解，就是“谁有空，给谁分配一次迭代让它去跑!" :)
那么同样，dynamic也可以有一个size参数，size表示，每次线程执行完（空闲）的时候给其一次分配的迭代的数量，如果没有知道size（上面的分析），那么每次就分配一个迭代。有了前面的理解，这个size的含义是很容易理解的了。
（4）guided调度
类似于动态调度，但每次分配的循环次数不同，开始比较大，以后逐渐减小。size表示每次分配的迭代次数的最小值，由于每次分配的迭代次数会逐渐减少，较少到size时，将不再减少。如果不知道size的大小，那么默认size为1，即一直减少到1。具体是如何减少的，以及开始比较大（具体是多少？），参考相关手册的信息。
（5）runtime
runtime表示根据环境变量确定上述调度策略中的某一种，默认也是静态的（static）。
控制schedule环境变量的是OMP_SCHEDULE环境变量，其值和上面的三中类型一样了，比如：
setenv OMP_SCHEDULE “dynamic, 5”
就是schedule(dynamic,5)的含义了。