1简介编辑
OpenMp提供的这种对于并行描述的高层抽象降低了并行 编程的难度和复杂度，这样 程序员可以把更多的精力投入到 并行算法本身，而非其具体实现细节。对基于数据分集的多线程 程序设计，OpenMP是一个很好的选择。同时，使用OpenMP也提供了更强的灵活性，可以较容易的适应不同的并行 系统配置。线程粒度和 负载平衡等是传统多线程 程序设计中的难题，但在OpenMp中，OpenMp库从 程序员手中接管了部分这两方面的工作。
但是，作为高层抽象，OpenMp并不适合需要复杂的线程间同步和互斥的场合。OpenMp的另一个缺点是不能在非 共享内存系统(如 计算机集群)上使用。在这样的系统上，MPI使用较多。
2基本使用编辑
要在 Visual C++2005 中使用OpenMP其实不难，只要将 Project 的Properties中C/C++里Language的OpenMP Support开启（参数为 /openmp），就可以让VC++2005 在编译时支持OpenMP 的语法了；而在编写使用OpenMP 的程序时，则需要先include OpenMP的头文件：omp.h。
而要将 for 循环并行化处理，该怎么做呢？非常简单，只要在前面加上一行
#pragma omp parallel for
就够了！
也可以实际用一段简单的程序，来弄清楚它的运作方式。
#include <STDIO.H>
#include <STDLIB.H>
void Test(
int n) {
for(
int i = 0; i < 10000; ++i)
{
//do nothing, just waste time
}
printf("%d, ", n);
}
int main(
int argc,
char* argv[])
{
for(
int i = 0; i < 10; ++i)
Test(i);
system("pause");
}
上面的程序，在 main() 是一个很简单的回圈，跑十次，每次都会调用Test()这个函数，并把是回圈的执行次数(i)传进Test() 并打印出来。想当然，它的结果会是：
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,
而如果想利用 OpenMP把 main() 里面的回圈平行化处理呢？只需要修改成下面的样子：
#include <omp.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
void Test (
int n) {
for(
int i = 0; i < 10000; ++i) {
//do nothing, just waste time
}
printf("%d, ", n);
}
int main(
int argc,
char* argv[]) {
#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < 10; ++i)
Test( i );
system("pause");
}
够简单吧？重头到尾，只加了两行！而执行后，可以发现结果也变了！
0, 5, 1, 6, 2, 7, 3, 8, 4, 9,
可以从结果很明显的发现，他没有照着0到9的顺序跑了！而上面的顺序怎么来的？其实很简单，OpenMP只是把回圈 0 - 9 共十个步骤，拆成 0 - 4, 5 - 9 两部份，丢给不同的执行绪去跑，所以数字才会出现这样交错性的输出～
而要怎么确定真的有跑 多执行绪呢？如果本来有多 处理器、 多核心处理器或有 Hyper Thread 的话，一个单执行绪程序，最多只会把一颗核心的使用量吃完；像比如说在 Pentium 4 HT 上跑，单一执行绪的程序，在工作管理员中看到的 CPU 使用率最多就是 50%。而利用 OpenMP 把回圈进行平行化处理后，就可以在执行回圈时，把两颗核心的 CPU 都榨光了！也就是CPU 使用率是100%。
3相关信息编辑
多执行绪的概念
OpenMP是作为共享存储标准而问世的。它是为在 多处理机上编写并行程序而设计的一个应用编程接口。它包括一套编译指导语句和一个用来支持它的函数库。
当今双核、 四核的 CPU 当道，而 六核的CPU也已经面世多时，所以在 多处理机上编写、运行并行程序会变得相当普遍。
对于一般单一执行绪（single thread）的程式， 多核心的 处理器并没有办法提升它的处理效能；不过对於 多执行绪（multi thread）的程式，就可以透过不同的核心同时计算，来达到加速的目的了！简单的例子，以单执行绪的程式来说，一件事做一次要十秒的话，要做十次，都丢给同一颗核心做的话，自然就是 10 秒 * 10 次，也就是 100 秒了；但是以多执行绪的程式来说，它可以把这一件事，分给两颗核心各自做，每颗核心各做 5 次，所以所需要的时间就只需要 50 秒！
当然， 多执行绪的程式实际上没这么简单。在工作的切割、结合上，也是要多花时间的，所以在现实中，即使最佳状况，双核心的效能也不会是 1 + 1 = 2 这样的理想化。除此之外，也不是所有工作都是可以切割的！很多工作是有关联性的，这样如果直接切割给不同的处理核心各自去 平行运算，出来的结果是肯定有问题的。而且， 多执行绪的程式在编写、维护上，也都比单一执行绪的程式复杂上不少。
不过，如果电脑本身是多 处理器、 多核心处理器，或是处理器拥有像 Intel Hyper-ThreadingTechnology 这类的能在同一个时间处理多个执行绪的功能的话，那把各自独立的工作由单一执行绪改成 多执行绪，在执行的效率上，大多还是会有增进的！
多执行绪的程式
写程序的时候该怎么去写多线程的程序呢？一般的方法，就是真的利用线程的控制，去实际在程式中去产生其他的线程来处理。像 POSIX Threads 这套 library，就是用来产生、控制执行绪的函式库。而像 Microsoft VisualStudio 2005 中，也有提供控制线程的功能。这种方法，大多就是产生多个 thread，而再由主线程把工作拆开，分给子线程去运算，最后再由主线程回收结果、整合。
但是，实际上要去控制线程是蛮麻烦的，在程序的编写上，也会复杂不少；而如果我们只是想要把一些简单的循环并行化处理，用线程库来控制，实在有点杀鸡用牛刀的感觉。这时候，用Open MP就简单多了！OpenMP 是一种能透过高阶指令，很简单地将程式并行化、 多线程化的 API；在最简单的情形，甚至可以只加一行指令，就可以将循环内的程序并行化处理了！