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
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- 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。
原文链接:http://blog.csdn.net/drzhouweiming/article/details/1131537
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