在使用C++的OpenMP库进行任务划分时，可以使用以下技巧来提高并行性能：
任务依赖性分析：在划分任务之前，需要对任务之间的依赖关系进行分析，避免并行执行时出现数据竞争或者错误结果的情况。
合适的任务划分：根据任务的计算量和数据量，选择合适的任务划分方式，可以是静态划分或者动态划分，以充分利用计算资源。
合理的粒度控制：任务划分的粒度应该适中，既要保证每个任务具有足够的计算量，又要避免划分得太细导致任务调度开销增加。
Load balancing：保持任务负载的平衡是提高并行性能的重要因素，可以通过动态调整任务的划分方式或者任务的优先级来实现负载均衡。
数据局部性优化：在任务划分时，尽量保证每个线程处理的数据集合在空间上是局部的，减少数据访问的延迟和数据传输的开销。
限制并行度：在一些情况下，过多的并行度可能会导致性能下降，可以通过限制并行度的方式来避免这种情况的发生。
通过以上技巧，可以更加有效地利用OpenMP库提供的并行计算能力，提高程序的执行效率和性能。