开始尝试在 Win7 下使用 OpenMP 编写 fortran 并行程序

备忘：

教程： Parallel Programming in Fortran 95 using OpenMP

使用 OpenMP 应该算是一种比较简单的并行方式，用

将需要并行的部分放进去就行了。

gfortran 编译的话使用 -fopenmp 选项即可

如果不是并行程序的话，仅仅会输出一次，但是这里输出了 4 次，因为有四个线程。而教程中也对这个做了解释：

Since the code enclosed between the two directives is executed by each thread, the message Hello appears in the screen as many times as threads are being used in the parallel region.

不知道那个控制台的图标为啥变成了四个红点，是不是点的个数表示线程数呢？

One of the aims of the OpenMP standard is to offer the possibility of using the same source code lines with an OpenMP-compliant compiler and with a normal compiler. This can only be achieved by hiding the OpenMP directives and commands in such a way, that a normal compiler is unable to see them. For that purpose the following two directive sentinels are introduced: !$OMP & !$

需要注意的是 !$OMP 前面不能出现非空字符，否则将会被认为是普通的注释。OMP的这种方式可以很巧妙地使得程序能够在所有的编译器上运行，如果不支持OMP的话就当作普通的注释，如果支持那么这些就会起作用。另外 指令后面有一个空格，这个主要是为了 指令和后面的语句分隔开。这个空格是强制添加的，否则将作为普通注释来处理。

OMP 的指令行支持续行，和 fortran 没多大区别，只要记得每一行都有指令符号就行了。

暂时就学了这么点。。。

openmp并行程序在多核linux上最大化使用cpu的方法如下：

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <omp.h>

#include <time.h>

int main()

{

    long long i

    long double sum = .0

    long double sec = .0

    // Multi-thread compute start

    clock_t t1 = clock()

    #pragma omp parallel for

    for (i = 0 i < 1000000000 i++)

    {

        sum += i/100

    }

    clock_t t2 = clock()

    sec = (t2 - t1)

    //sec = (t2 - t1)

    printf("Program costs %.2Lf clock tick.\n", sec)

    exit(EXIT_SUCCESS)

}

以上代码中，#pragma omp parallel for

这一行的作用即是调用openmp的功能，根据检测到的CPU核心数目，将for (i = 0i <1000000000i++)这个循环执行过程平均分配给每一个CPU核心。

去掉#pragma omp parallel for这行，则和普通的串行代码效果一致。

注意，要使用openmp功能，在编译的时候需要加上-fopenmp编译参数。

以下是两种编译搭配两种代码出现的4种结果，可以很直观地看到效果：

1、代码里含有#pragma omp parallel for，编译参数有-fopenmp

Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ vi test.c

Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ gcc-6 test.c -o test -fopenmp

Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ ./test

Program costs 50202611.00 clock tick.

2、代码里含有#pragma omp parallel for，编译参数没有-fopenmp

Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ gcc-6 test.c -o test

Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ ./test

Program costs 4068178.00 clock tick.

3、代码里没有#pragma omp parallel for，编译参数有-fopenmp

Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ vi test.c

Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ gcc-6 test.c -o test -fopenmp

Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ ./test

Program costs 4090744.00 clock tick.

4、代码里没有#pragma omp parallel for，编译参数没有-fopenmp

Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ vi test.c

Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ gcc-6 test.c -o test

Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ ./test

Program costs 4170093.00 clock tick.

可以看出，只有在情况1下，openmp生效，其他3种情况下，均为单核运行，2、3、4结果较为接近，而1的运行结果大约相差25%。

值得注意的是，使用多核心的case 1竟然比单核的其他3种case慢了25%，原因是在这种单一的循环运算中，并行分配CPU任务的指令比直接执行下一个循环指令的效率更低。所以并不是用并行运算就一定能够提高运算效率的，要根据实际情况来判断。

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