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实验 ：OpenMP多线程编程 模块一：基础练习3 编译执行，执行结果：简答与思考： 1 写出关键的并行代码 （1）四个线程各自执行6次迭代。 #include stdafx.h #include int _tmain int argc, _TCHAR* argv[] printf Hello World \n ; #pragma omp parallel for int i 0; i 6; i++ printf Iter:%d Thread%d\n ,i,omp_get_thread_num ; printf GoodBye World\n ; return 0; （2）四个线程协同完成6次迭代。 #include stdafx.h #include int _tmain int argc, _TCHAR* argv[] printf Hello World \n ; #pragma omp parallel #pragma omp for for int i 0; i 6; i++ printf Iter:%d Thread%d\n ,i,omp_get_thread_num ; printf GoodBye World\n ; return 0; 2 附加练习： （1）编译执行下面的代码，写出两种可能的执行结果。 int i 0,j 0; #pragma omp parallel for for i 2; i 7; i++ for j 3; j 5; j++ printf “i %d, j %d\n”, i, j ; （2）编译执行下面的代码，写出两种可能的执行结果。 int i 0,j 0; for i 2; i 7; i++ #pragma omp parallel for for j 3; j 5; j++ printf “i %d, j %d\n”, i, j ; （3）分析上述两段代码的不同并行效果。 ” #pragma omp parallel for”为并行区域只对外层循环起作用，因此外层循环 i 值出现的比较随机。 而” #pragma omp parallel for”对内层的循环不起作用，执行方式仍然是串行方式，于是内层循环的出现还是固定的 先3 后4。 代码2” #pragma omp parallel for”只对内层循环起作用，对外层循环不起作用，因此外层循环是串行方式执行的，内层循环是多个线程共同并发执行的。因此i 值的出现是随机的，j值的出现是有序的。 3 实验总结 模块二：数值积分计算Pi值 3 编译执行，计算执行时间为 6 编译执行，计算执行时间为： 7 加速比（写出计算公式）： 8 并行效率（写出计算公式）： 简答与思考： 1 如何进行并行化的？为什么？ #include stdafx.h #include #include #include long long num_steps 1000000000; double step; int _tmain int argc, _TCHAR* argv[] clock_t start, stop; double x, pi, sum 0.0; int i; step 1./ double num_steps; start clock ; #pragma omp parallel for reduction +:sum , private x for i 0; i num_steps; i++ x i + .5 *step; sum sum + 4.0/ 1.+ x*x ; pi sum*step; stop clock ; printf The value of PI is %15.12f\n,pi ; printf The time to calculate PI was %f seconds\n, double stop - start /1000.0 ; return 0; 2 是否可以对该并行化方案进行进一步的优化？如何优化？效果如何？ 3 是否有其他并行化方案？如何并行？效果如何？ 4 实验总结 模块三：Monte Carlo计算Pi值 2 编译执行， Pi的值为： 计算执行时间为：5 编译执行，Pi的值为： 计算执行时间为： 6 加速比（写出计算公式）： 7 并行效率（写出计算公式）： 简答与思考： 1 如何进行并行化的？为什么？ #include stdafx.h //VSL Variables #include mkl_vsl.h #defin