OpenMP 并行化处理测试

OpenMP 并行化处理测试

#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,将for循环里的语句变成并行执行后效率会不会提高呢?还是测试一 下吧，测试的时候，循环最好大一些，增加计算量，不然程序耗时太短，很难区分。

 #include <omp.h>
 #include <stdio.h>
 #include <sys/time.h>
 void test() {
     int a = ;
     for(int i = ; i < ; i++) {
         a = i + ;
     }
 }
 int main() {
     int nthrds = ;
     omp_set_num_threads(nthrds);
     timeval tStart,cTime;
     long long tPassed = ;
     gettimeofday(&tStart, );
     for (int i = ; i < ; i++) {
         test();
     }
     gettimeofday(&cTime, );
     cTime.tv_sec -= tStart.tv_sec;
     cTime.tv_usec -= tStart.tv_usec;
     tPassed = 1000000LL * cTime.tv_sec + cTime.tv_usec;
     tPassed /= ;
     printf("Time = %lld/n", tPassed);
     gettimeofday(&tStart, );
     #pragma omp parallel for
     for (int i = ; i < ; i++) {
         test();
     }
     gettimeofday(&cTime, );
     cTime.tv_sec -= tStart.tv_sec;
     cTime.tv_usec -= tStart.tv_usec;
     tPassed = 1000000LL * cTime.tv_sec + cTime.tv_usec;
     tPassed /= ;
     printf("Time = %lld/n", tPassed);
     return ;
 }  

result:

 [root@c0108 zlt]# g++ omp.c -o omp -fopenmp
 [root@c0108 zlt]# ./omp
 Time =
 Time =
 [root@c0108 zlt]#   

在四核的机器上，开了四个线程，加速比基本上是4，果然不错。

此外，BS一下clock()函数，我向来觉得它一无是处。。。

1. #include <omp.h>
2. #include <stdio.h>
3. #include <time.h>
4. void test() {
5. int a = 0;
6. for(int i = 0; i < 10000000; i++) {
7. a = i + 1;
8. }
9. }
10. int main() {
11. int nthrds = 4;
12. omp_set_num_threads(nthrds);
13. long start = clock();
14. for (int i = 0; i < 100; i++) {
15. test();
16. }
17. long end = clock();
18. printf("Time = %ld/n", end - start);
19. start = clock();
20. #pragma omp parallel for
21. for (int i = 0; i < 100; i++) {
22. test();
23. }
24. end = clock();
25. printf("Time = %ld/n", end - start);
26. return 1;
27. }

结果：

 [root@c0108 zlt]# g++ omp.c -o omp -fopenmp
 [root@c0108 zlt]# ./omp
 Time =
 Time =
 [root@c0108 zlt]#
  

clock有三个问题:
1)如果超过一个小时,将要导致溢出.
2)函数clock没有考虑CPU被子进程使用的情况.
3)也不能区分用户空间和内核空间.