我使用Intel C ++编译器17.0.01，并且有两个代码块。
第一个代码块在Xeon Phi上分配内存，如下所示：
#pragma offload target(mic:1) nocopy(data[0:size]: alloc_if(1) free_if(0))
第二个块评估上述内存并将其复制回主机：
#pragma offload target(mic:1) out(data[0:size]: alloc_if(0) free_if(0))
这段代码运行得很好，但是#pragma卸载仅是Intel编译器的一部分（我认为）。因此，我想将其转换为OpenMP。
这就是我将第一个块转换为OpenMP的方式：
#pragma omp target device(1) map(alloc:data[0:size])
这就是我将第二个块翻译成OpenMP的方式：
#pragma omp target device(1) map(from:data[0:size])
另外，我还用export OFFLOAD_REPORT=2它来更好地了解运行时发生的情况。
这是我的问题/疑问：
#pragma offload）一样快。这里没什么奇怪的。MIC_TIME两者的相同，但是CPU_TIME不同（OpenMP版本更高）。这是为什么？以下是一些其他问题：
#pragma omp target device(1)...。那是对的吗？#pragma omp target device(5)...，代码仍然有效！而且它运行在Phi卡之一（而不是CPU）上，因为性能相似。这是为什么？target device(1)被忽略吗？std::cout << print_phi_card_name_or_uid();在OpenMP卸载区域内执行类似的操作（这样我就可以确定我的软件在哪个卡上运行）？第二个OpenMP代码块再次分配内存。您应该通过将两个块都包含在中#pragma omp target data map(from:data[0:size])，或者仅#pragma omp target enter data map(alloc:data[0:size])在第一个块之前添加，将数据映射到设备数据环境。
在测试机上，我有两张Intel Phi卡。因为我要使用第二个设备，所以我需要这样做：#pragma omp target device（1）....正确吗？
AFAIK，device（0）表示默认卡，device（1）表示第一张卡，device（2）是第二张卡。
如果我执行#pragma omp target device（5）...代码仍然有效！而且它运行在Phi卡之一（而不是CPU）上，因为性能相似。这是为什么？
因为liboffload执行此（liboffload是GCC和ICC中使用的运行时库）。但是，OpenMP标准不能保证这种行为。
我还在没有Xeon Phi的计算机上试用了我的软件（OpenMP版本），它在CPU上运行得很好！这样可以保证吗？当计算机上没有加速器时，目标设备（1）是否被忽略？
是的。不确定标准，但是icc和gcc的卸载是通过这种方式实现的。
是否可以做类似std :: cout << print_phi_card_name_or_uid（）;的操作？在OpenMP卸载区域内（所以我将确定我的软件在哪张卡上运行）？
OpenMP 4.5仅提供omp_is_initial_device()区分主机和加速器的功能。也许有一些特定于Intel的界面可以做到这一点。
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