OpenMP并行程序计.doc

OpenMP并行程序设计（一） OpenMP是一个支持共享存储并行设计的库，特别适宜多核CPU上的并行程序设计。今天在双核CPU机器上试了一下OpenMP并行程序设计，发现效率方面超出想象，因此写出来分享给大家。 在VC8.0中项目的属性对话框中，左边框里的“配置属性”下的“C/C++”下的“语言”页里，将OpenMP支持改为“是/（OpenMP）”就可以支持OpenMP了。 先看一个简单的使用了OpenMP程序 int main(int argc, char* argv[]) { #pragma omp parallel for for (int i = 0; i 10; i++ ) { printf(i = %d\n, i); } return 0; } 这个程序执行后打印出以下结果： i = 0 i = 5 i = 1 i = 6 i = 2 i = 7 i = 3 i = 8 i = 4 i = 9 可见for 循环语句中的内容被并行执行了。（每次运行的打印结果可能会有区别） 这里要说明一下，#pragma omp parallel for 这条语句是用来指定后面的for循环语句变成并行执行的，当然for循环里的内容必须满足可以并行执行，即每次循环互不相干，后一次循环不依赖于前面的循环。 有关#pragma omp parallel for 这条语句的具体含义及相关OpenMP指令和函数的介绍暂时先放一放，只要知道这条语句会将后面的for循环里的内容变成并行执行就行了。 将for循环里的语句变成并行执行后效率会不会提高呢，我想这是我们最关心的内容了。下面就写一个简单的测试程序来测试一下： void test() { int a = 0; clock_t t1 = clock(); for (int i = 0; i 100000000; i++) { a = i+1; } clock_t t2 = clock(); printf(Time = %d\n, t2-t1); } int main(int argc, char* argv[]) { clock_t t1 = clock(); #pragma omp parallel for for ( int j = 0; j 2; j++ ){ test(); } clock_t t2 = clock(); printf(Total time = %d\n, t2-t1); test(); return 0; } 在test()函数中，执行了1亿次循环，主要是用来执行一个长时间的操作。 在main（）函数里，先在一个循环里调用test()函数，只循环2次，我们还是看一下在双核CPU上的运行结果吧： Time = 297 Time = 297 Total time = 297 Time = 297 可以看到在for循环里的两次test()函数调用都花费了297ms， 但是打印出的总时间却只花费了297ms，后面那个单独执行的test()函数花费的时间也是297ms，可见使用并行计算后效率提高了整整一倍。 OpenMP并行程序设计（二） 1、fork/join并行执行模式的概念 OpenMP是一个编译器指令和库函数的集合，主要是为共享式存储计算机上的并行程序设计使用的。 前面一篇文章中已经试用了OpenMP的一个Parallel for指令。从上篇文章中我们也可以发现OpenMP并行执行的程序要全部结束后才能执行后面的非并行部分的代码。这就是标准的并行模式fork/join式并行模式，共享存储式并行程序就是使用fork/join式并行的。 标准并行模式执行代码的基本思想是，程序开始时只有一个主线程，程序中的串行部分都由主线程执行，并行的部分是通过派生其他线程来执行，但是如果并行部分没有结束时是不会执行串行部分的，如上一篇文章中的以下代码： int main(int argc, char* argv[]) { clock_t t1 = clock(); #pragma omp parallel for for ( int j = 0; j 2; j++ ){ test(); } clock_t t2 = clock(); printf(Total time = %d\n, t2-t1); tes