openMP实验总结报告

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1、openMP实验报告openMP实验报告目录openMP实验报告1OpenMP简介1实验一2实验二3实验三5实验四6实验五9实验六10实验七11实验八13实验总结15在学习了MPI之后，我们又继续学习了有关openMP的并行运算，通过老师的细致讲解，我们对openMP有了一个初步的了解：OpenMP简介OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程程序设计的库(CompilerDirective),特别适合于多核CPU上的并行程序开发设计。它支持的语言包括：C语言、C++、Fortran；不过，用以上这些语言进行

2、程序开发时，并非需要特别关注的地方，因为现如今的大多数编译器已经支持了OpenMP，例如：SunCompiler,GNUCompiler、IntelCompiler、VisualStudio等等。程序员在编程时，只需要在特定的源代码片段的前面加入OpenMP专用的#pargmaomp预编译指令，就可以“通知”编译器将该段程序自动进行并行化处理，并且在必要的时候加入线程同步及通信机制。当编译器选择忽略#pargmaomp预处理指令时，或者编译器不支持OpenMP时，程序又退化为一般的通用串行程序，此时，代码依然可以

3、正常运作，只是不能利用多线程和多核CPU来加速程序的执行而已。 OpenMP使得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，它是一个很好的选择。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，然而，在OpenMP中，OpenMP库从程序员手中接管了部分这两方面的工作，从而使得程序员可以更加专注于具体的算法本身，而非如何编程使得代码在CPU负载平衡和线程粒度方面做出平衡。但是，作为高层

4、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。实验步骤：通过编写了一些程序，验证了关于openMP的一些简单的性质。13openMP实验报告实验一代码：#include"omp.h"#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){intid,numb;omp_set_num_threads(3);#pragmaomppara

5、llelprivate(id,numb){id=omp_get_thread_num();numb=omp_get_num_threads();printf("Iamthread%doutof%d",id,numb);}system("pause");return0;}实验结果：可以看到，因为三个进程同步执行，所以输出顺序是乱序的，就是表示运行优先级相同。当把进程数改成10的时候，得到下面的结果：13openMP实验报告与上面的到的结论（并行并行运算）相同。实验二代码：#include"omp.h"#incl

6、ude#includeintmain(intargc,char*argv[]){intid;omp_set_num_threads(2);#pragmaompparallel{printf("whatwillyousee?");#pragmaompforfor(inti=1;i<=5;++i){printf("i=%dof%d",i,omp_get_thread_num());printf("Howmanyanswers?");}}13openMP实验报告system

7、("pause");return0;}实验运行结果:可以看到，在设置进程为2的情况之下，运算（计算规模）被等可能的分配给各个进程。实验三代码：#include#include#includeintmain(){#pragmaompparallelsections//声明该并行区域分为若干个section,section之间的运行顺序为并行的关系{#pragmaompsectionfor(inti=0;i<5;++i){std::cout<

8、::endl;13openMP实验报告}#pragmaompsectionfor(intj=0;j<5;++j){std::cout<