如何利用VS的代码优化和openmp并行计算提高程序运行速度

以前利用多线程为拥有较大量计算的程序提速过，但也深知多线程的同步和程序的调试是一大坑，最近为实验室的项目学习了一点VS下优化代码的设置以及利用openmp加速运算，都是些很基本的提升程序速度的方法，只要稍微修改下代码和设置，就可使程序加速。配合多线程，经过clock()函数验证，我的程序运行可提高60%的速度，详细如下：

代码优化：

属性->配置属性->C/C++->代码生成：启用增强指令集，可选用 流式处理 SIMD 扩展 2 (/arch:SSE2) (/arch:SSE2)、流式处理 SIMD 扩展 2 (/arch:SSE2) (/arch:SSE2) 进行加速浮点模型，可选用 快速 (/fp:fast) 进行浮点数据运算的加速

属性->配置属性->C/C++->优化：可选用 使速度最大化 (/O2) 进行优化。全程序优化选择是（/GL），在debug版本下不能这样设置，必须在release版本

openmp并行计算：

在vs2012下，项目属性-》C/C++-》语言，openmp支持，选是，包含头文件“omp.h”，对基于数据分集的多线程程序设计，OpenMP是一个很好的选择。

OpenMP常用指令

parallel：用在一个代码段之前，表示这段代码将被多个线程并行执行

for：用于for循环之前，将循环分配到多个线程中并行执行，必须保证每次循环之间无相关性

parallel for：parallel 和 for语句的结合，也是用在一个for循环之前，表示for循环的代码将被多个线程并行执行

sections：用在可能会被并行执行的代码段之前

parallel sections：parallel和sections两个语句的结合

critical：用在一段代码临界区之前

single：用在一段只被单个线程执行的代码段之前，表示后面的代码段将被单线程执行

barrier：用于并行区内代码的线程同步，所有线程执行到barrier时要停止，直到所有线程都执行到barrier时才继续往下执行

atomic：用于指定一块内存区域被制动更新

master：用于指定一段代码块由主线程执行

ordered：用于指定并行区域的循环按顺序执行

threadprivate：用于指定一个变量是线程私有的

OpenMP除上述指令外，还有一些库函数，下面列出几个常用的库函数：

omp_get_num_procs：返回运行本线程的多处理机的处理器个数

omp_get_num_threads：返回当前并行区域中的活动线程个数

omp_get_thread_num：返回线程号

omp_set_num_threads：设置并行执行代码时的线程个数

omp_init_lock：初始化一个简单锁

omp_set_lock：上锁 *** 作

omp_unset_lock：解锁 *** 作，要和omp_set_lock函数配对使用

omp_destroy_lock：omp_init_lock函数的配对 *** 作函数，关闭一个锁

在这里，先回顾一下OpenMP的parallel并行区域线程数量的确定，对于一个并行区域，有一个team的线程去执行，那么该分配多少个线程去执行呢？

OpenMP的遇到parallel指令后创建的线程team的数量由如下过程决定：

1. if子句的结果

2. num_threads的设置

3. omp_set_num_threads()库函数的设置

4. OMP_NUM_THREADS环境变量的设置

5. 编译器默认实现（一般而言，默认实现的是总线程数等于处理器的核心数）

（http://blog.csdn.net/gengshenghong/article/details/6956878查看更多信息）

2、3、4优先级依次降低的，也就是前面的设置可以覆盖后面的设置，当然也是相对而言，num_threads子句只会影响当前的并行区域，而omp_set_num_threads对OMP_NUM_THREADS环境变量的覆盖是在整个程序运行期间全局的。

（2）几个容易混淆的OpenMP函数

1. omp_get_thread_num

获取线程的num，即ID。这里的ID是OpenMP的team内的ID，在OpenMP中，一个team内的线程的ID是俺顺序排列的，0、1、2...

说明：此函数在并行区域外或者并行区域内都可以调用。在并行区域外，获取的是master线程的ID，即为0。在并行区域内，每次执行到此函数，获取的是当前执行线程的ID。

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