Omp 使用

使用多核CPU，并行编程超简单！

       OpenMP提供了对并行算法的高层的抽象描述，程序员通过在源代码中加入专用的pragma来指明自己的意图，由此编译器可以自动将程序进行并行化，并在必要之处加入同步互斥以及通信。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。

                                Windows  例子(Visual Studio，C语言)

      我用的是Windows系统(Win8)的双核台式机  ,  用C语言写源代码，以Visual Studio 2012为编译器。打开Visual Studio 2012，需要在建立工程后，点击 菜单栏->Project->Properties，弹出菜单里，点击 Configuration Properties->C/C++->Language->OpenMP Support，在下拉菜单里选择Yes。然后才能使用OpenMP。

下面以并行代码为例，只需要把相应的行注释掉，就是串行代码了！下同。

 

第一个例子(example_1.c):

增加一行代码#pragma omp parallel，然后用花括号把你需要放在并行区内的语句括起来，并行区就创建好了。

默认情况下，并行区内线程数=系统中核的个数。并行区里每个线程都会去执行并行区中的代码。故对于双核电脑，并行区中的代码会被执行2次，当然若有输出语句，结果也会被输出2次    。

运行example_1.c， 会发现 并行区里面的语句会被执行2次（我的电脑是2核的  ），  多次运行，会发现各次运行的结果会不一样，打印到屏幕上结果的顺序是不一定的，这个符合多线程程序的特性。 当然， 运行过程中也可以观察到CPU的使用率是100%.  

我运行了2次，结果不同，如下所示：

第二个例子(example_2.c):

example_1.c中并行区里每个线程执行的代码是一样的，计算机若有N个核，相当于同时重复执行了N次，并没有提高效率、节省时间。我们希望的是把同一工作分配给不同线程来做，每个线程完成一部分，这样运行速率才会快。        

#pragma omp for 
使用这个语句，就可以把一个for循环的工作量分配给不同线程。这个语句后面必须紧跟一个for循环，它只能对循环的工作量进行划分、分配。

可以把多行openmp pragma合并成一行，

#pragma omp parallel, #pragma omp for 合并成一行#pragma omp parallel for ， 合并后的程序如下：

并行计算的运行用了16.415秒。

把第11行（#pragma omp parallel for）注释以后， 就成为了传统的串行计算，运行用了29.116秒。

双核运行的时间大约缩短为单核的二分之一，说明OpenMP还是很强大的。运行过程中也可以观察到CPU的使用率是100%.

本文引用自 http://blog.sciencenet.cn/blog-830496-671809.html