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*概要 [#z0b6f7ee]
-並列化はエンジニアの必須スキル
*C++ [#td04e7bc]
pthreadを使ったreductionとかそのへんのライブラリやつないかな
Threadは最後に必ずjoinかdetachスル必要ありhttp://suikaba.hatenablog.com/entry/2014/08/19/225703
Lock Guardをつかうと、{}でくくったところで勝手にMutexのlock unlockをやってくれるのでunlockしわすれに安全
http://minus9d.hatenablog.com/entry/20130914/1379168684
asyncは戻り値付きthread...ではない！何故かasync(); async();すると前半の終了を待つ。どういうこと。
C++11ではpthreadなしにthreadを使うと、謎のランタイムエラー（C++14からはリンクエラーになる） http://qiita.com/yoh2/items/97821d3d1dbe3e024d4f
C++のparを利用すると、以下の関数を勝手に並列化してくれる！！特にfor each, reduce, transform_reduceなど、一般性の高いもの。
http://faithandbrave.hateblo.jp/entry/2016/09/27/155500
**OpenMP [#f3e14bdf]
OpenMPは、複数のノードにまたがった並列プログラムは記述できません。 OpenMPは、非常にループ指向で、アルゴリズムやデータ構造レベルのパラレリズムを扱えません。
チートシート>http://www.openmp.org/wp-content/uploads/OpenMP-4.0-C.pdf
critical
http://stackoverflow.com/questions/7798010/openmp-atomic-vs-critical
マルチスレッドで注意スべきこと
グローバルのアクセス（読み書き両方）の前にはlock, unlock
提供されている関数もやばいときがある（中でグローバルを使っているなど）
reductionってなんなの？*も会ったりするの？
OpenMPのreductionの記号は、単位元の違い！maxとかも使えるらしい。可換は前提されているのか（そもそも可換なオペレータについてしかサポートしていないっぽい）
全部の変数を全列挙して、何がどこの指示子でどう制御されているのか？を把握すべき#pragma omp parallel shared(a,b,c,d) private(i)のように
ラムダの形を突っ込むとreductionしてくれるようなものがある。 https://terboven.com/2008/09/11/c0x-openmp-loop-parallelization-without-pragmas/
reductionはsharedの指定がめんどうくさくないとpragma omp forっていうだけなのかなあ→いいえ！！そうではなく、ただのforだと共有変数にO(n)回lock, unlockがかかってる…というわけではない！！！！OpenMPにはロックの概念がないので、sharedは「初期化をサボる」という意味でしか無い。なので、きちんとスコープを意識してプログラムすればprivateとsharedを使う必要はない？
OpenMPには、
atomic
critical
が存在します。
クリティカルセクション
ブロックのコードの直列化(serialization)を保証します。
name タグを利用して、ブロックのグループを直列化できます。
スピードが遅いです。
アトミックオペレーション
スピードが速いです。
特別なオペレーションの直列化だけを保証します。（http://www.openmp.org/wp-content/uploads/OpenMP-4.0-C.pdf）
*セマフォ [#hf399f31]
-マルチプロセスのmutex的なデータ共有はセマフォ
*並列アルゴリズム [#rc25f5e7]
-並列に更新できるタイプのDPをGroverで高速化するネタ、まとめてやられてた。
arxiv.org/abs/1807.05209
まあ、まだまだこの路線でやることあるんだけどね。
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