实验二：OpenMP多线程编程.doc

实验二 ：OpenMP多线程编程模块一：基础练习3 编译执行，执行结果：简答与思考：1 写出关键的并行代码（1）四个线程各自执行6次迭代。#include stdafx.h#include int _tmain(int argc, _TCHAR* argv)printf(Hello World n);#pragma omp parallelfor(int i=0; i6; i+)printf(Iter:%d Thread%dn ,i,omp_get_thread_num();printf(GoodBye Worldn);return 0;（2）四个线程协同完成6次迭代。#include stdafx.h#include int _tmain(int argc, _TCHAR* argv)printf(Hello World n);#pragma omp parallel#pragma omp forfor(int i=0; i6; i+)printf(Iter:%d Thread%dn ,i,omp_get_thread_num();printf(GoodBye Worldn);return 0;2 附加练习：（1）编译执行下面的代码，写出两种可能的执行结果。int i=0,j = 0;#pragma omp parallel for for ( i= 2; i 7; i+ ) for ( j= 3; j 5; j+ ) printf(“i = %d, j = %dn”, i, j); （2）编译执行下面的代码，写出两种可能的执行结果。 int i=0,j = 0;for ( i= 2; i 7; i+ ) #pragma omp parallel for for ( j= 3; j 5; j+ ) printf(“i = %d, j = %dn”, i, j);（3）分析上述两段代码的不同并行效果。代码1，” #pragma omp parallel for”为并行区域只对外层循环起作用，因此外层循环 i 值出现的比较随机。而” #pragma omp parallel for”对内层的循环不起作用，执行方式仍然是串行方式，于是内层循环的出现还是固定的 先3 后4。代码2” #pragma omp parallel for”只对内层循环起作用，对外层循环不起作用，因此外层循环是串行方式执行的，内层循环是多个线程共同并发执行的。因此i 值的出现是随机的，j值的出现是有序的。3 实验总结。模块二：数值积分计算Pi值3 编译执行，计算执行时间:为:6 编译执行，计算执行时间为： 5.553000s和11.700000s 7 加速比（写出计算公式）： 11.700/5.553 2.107 8 并行效率（写出计算公式）： (11.700/5.553) /4 52.674% 简答与思考：1 如何进行并行化的？为什么？ #include stdafx.h#include #include #include long long num_steps = 1000000000;double step;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv)clock_t start, stop;double x, pi, sum=0.0;int i;step = 1./(double)num_steps;start = clock();#pragma omp parallel for reduction(+:sum), private(x)for (i=0; inum_steps; i+)x = (i + .5)*step;sum = sum + 4.0/(1.+ x*x);pi = sum*step;stop = clock();printf(The value of PI is %15.12fn,pi);printf(The time to calculate PI was %f secondsn,(double)(stop - start)/1000.0);return 0;2 是否可以对该并行化方案进行进一步的优化？如何优化？效果如何？3 是否有其他并行化方案？如何并行？效果如何？4 实验总结模块三：Monte Carlo计算Pi值2 编译执行， Pi的值为：计算执行时间为：5 编译执行，Pi的值为：计算执行时间为： 6 加速比（写出计算公式）： 4.5310/2.2900 1.9786 7 并行效率（写出计算公式）： (4.5310/2.2900)/4 49.47 简答与思考：1 如何进行并行化的？为什么？#include stdafx.h/VSL Variables#include mkl_vsl.h#define BRNG VSL_BRNG_MCG31#define METHOD 0#define BLOCK_SIZE 500int _tmain(int argc, _TCHAR* argv)unsigned int iter=200000000; double x;double y;double dUnderCurve=0.0;double pi=0.0;/you need a private copy of whole array for each threadVSLStreamStatePtr stream; /You need one stream for each threaddouble end_time,start_time;start_time=clock();#pragma omp parallel private(x, y, stream) reduction(+: dUnderCurve)double rBLOCK_SIZE*2;/Careful!vslNewStream(&stream,BRNG,(int)clock();#pragma omp forfor(int j=0; jiter/BLOCK_SIZE;j+) vdRngUniform( METHOD, stream, BLOCK_SIZE*2, r, 0.0, 1.0 );/Create random numbers into array rfor (int i=0;iBLOCK_SIZE;i+)x=ri; /X Coordinate y=ri+BLOCK_SIZE; /Y Coordinate if (x*x + y*y = 1.0) /is distance from Origin under Curve dUnderCurve+; vslDeleteStream(&stream);pi = dUnderCurve / (double) iter * 4 ;end_time=clock();printf (pi