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。
　　
　　

本文转自
http://blog.csdn.net/drzhouweiming/archive/2006/08/28/1131537.aspx