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C++并发编程：如何使用并行库（如OpenMP）？

王林

发布： 2024-05-06 14:21:02

原创

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并发编程通过使用多个处理器提升程序性能，openmp 是一个并行编程库，提供指令支持并发任务创建和管理，包括创建并行区域、并行 for 循环、临界区和屏障。

C++并发编程：如何使用并行库（如OpenMP）？

C++ 并发编程：掌握并行库（如 OpenMP）

并发编程基础

并发编程涉及创建和管理同时执行多个任务的程序。通过利用多个处理器或处理器内核，并发编程可以显着提升应用程序性能。

介绍 OpenMP

OpenMP 是一个广泛使用的开源并行编程库，它提供了对 C、C++ 和 Fortran 程序进行并行的支持。OpenMP 提供了许多函数和指令，用于创建和管理并发任务。

OpenMP 基本指令

以下是 OpenMP 的一些基本指令：

ShopEx助理

一个类似淘宝助理、ebay助理的客户端程序，用来方便的在本地处理商店数据，并能够在本地商店、网上商店和第三方平台之间实现数据上传下载功能的工具。功能说明如下：1.连接本地商店：您可以使用ShopEx助理连接一个本地安装的商店系统，这样就可以使用助理对本地商店的商品数据进行编辑等操作，并且数据也将存放在本地商店数据库中。默认是选择“本地未安装商店”，本地还未安

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#pragma omp parallel: 创建一个并行区域，其中代码将由多个线程并行执行。
#pragma omp for: 创建一个并行 for 循环，其中循环迭代将由多个线程并行处理。
#pragma omp critical: 创建一个临界区，以确保一次只能有一个线程执行其中的代码块。
#pragma omp barrier: 设置一个屏障，确保所有线程在继续执行之前都已到达此处。

实战案例

考虑以下 C++ 程序，它使用 OpenMP 进行并行求和：

#include <iostream>
#include <omp.h>

int main() {
  int n = 10000000;
  int sum = 0;

  // 创建一个并行区域
  #pragma omp parallel
  {
    // 每条线程计算其部分和
    #pragma omp for reduction(+:sum)
    for (int i = 0; i < n; i++) {
      sum += i;
    }
  }

  std::cout << "总和为：" << sum << std::endl;

  return 0;
}

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