OpenMP并行程序设计（一）

 

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。

 

 

下一篇文章中将介绍OpenMP的具体指令和用法。

 

 

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