OMP的效率测试

最新推荐文章于 2023-02-01 10:01:53 发布

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#parallel #fortran #properties #测试 #timer #c

本文详细介绍了如何利用OMP库优化并行计算效率，通过实例展示了从串行到并行的转换过程及性能提升，特别关注于代码实现、核心参数设置以及并行计算对CPU资源的影响。

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OMP是现在比较流行的并行计算的库，现在支持c,c++和fortran, 从VS2003开始已经集成到VS中了，要是用它分两步，1，第一步，在VS的properties里面的C/C++-->Language的OpenMP Support选择Yes。2. 第二步，程序中包括omp.h.测试程序为：计算Pi。程序如下：



#include <boost/progress.hpp>

#include <omp.h>

using namespace std;
using namespace boost::gregorian;
const static __int64 num_steps = 10000000000;
double step,pi;
int main(int argc, char* argv[])
{
{
		boost::progress_timer t;
		__int64 i;
		double x,sum=0.0;
		step = 1.0/(double)num_steps;
#pragma omp parallel for private(x) reduction(+:sum)
		for(i = 0; i < num_steps; i++)
		{
			x = (i+0.5)*step;
			sum = sum + 4.0/(1.0+x*x);
		}
		pi = step*sum;
		printf("Pi = %f\n",pi);	
	}
	//system("pause");
	return 0;
}

串行计算的时候，也即注释掉pragma omp parallel for private(x) reduction(+:sum)的后，运行速度为