www.dftb.net > #prAgmA omp pArAllEl,#prAgmA omp pArAllEl For...

#prAgmA omp pArAllEl,#prAgmA omp pArAllEl For...

#pragma omp parallel [clauses]{ code_block//这段代码并行}#pragma omp [parallel] for [clauses]{ for_statement//for循环会被并行执行}#pragma omp [parallel] sections [clauses]{//..可以有些不并行的部分 #pragma omp section { code_blo...

#pragma omp parallel for 肯定有作用。 你编译通过了吗。

默认使用最多线程。 比如,如果使用i7,4核心8线程,则默认就是8线程。 当然,如果循环不够8次,那也不会用到8线程。

这个代码没有体现并行的优越性,主要的时间花费在cout输出上,因为输出到屏幕上的yes个数是一定的,所以并行和串行的时间差不多。建议你把那个cout一句注释掉,然后把内循环换成其他的运算看时间差。 我做的测试 代码 #pragma omp parallel forf...

用private + critical的写法是:#pragma omp parallel private(temp) { #pragma...#pragma omp 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...

1) hello world i=0 hello world i=2 hello world i=1 hello world i=4 hello world i=3 2) i=0,j=6 i=0,j=7 i=0,j=8 i=0,j=9 i=1,j=6 i=1,j=7 i=1,j=8 i=1,j=9 3) i=0,j=6 i=0,j=8 i=0,j=7 i=0,j=9 i=1,j=6 i=1,j=8 i=1,j=7 i=1,j=9

楼上的这种critical用法会导致并行计算退化为串行计算,而且比单线程串行反而更慢! critical一般要配合private使用的,必须在每个线程中hold私有的(private)变量, 最后再用critical把一堆private变量累加。像楼上这种用法,没有private变量...

openmp并行程序在多核linux上最大化使用cpu的方法如下: #include #include #include #include int main(){ long long i; long double sum = .0; long double sec = .0; // Multi-thread compute start clock_t t1 = clock(); #pragma omp paral...

用 #pragma omp parallel for 试一试。

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