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C语言使用并行执行的for循环

发表于
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C语言使用并行执行的for循环

头文件

#include <omp.h>

编译指令

g++ test111.cpp -o paraCpp111 -fopenmp
  • 注意要添加-fopenmp选项

设置线程数量

#pragma omp parallel
omp_set_num_threads(2); //参数为线程的数量

使用parallel的for循环

#pragma omp parallel for
for(int i = 0;i<max;++i)
{
	printf("%d\n", i);
}
  • 注意#pragma omp parallel for这句必须和for循环紧邻，中间不能有其他语句，否则会出错

执行效果

不进行线程设置和线程设置为2的效果对比：

    printf("1线程\n");
    before = clock();

    for(int i = 0;i<max;++i)
    {
        printf("%d\n", i);
    }
    timePeriod = clock()-before;
    cout<<timePeriod<<'!'<<endl;
    printf("2线程\n");
// 此处设置了2线程
#pragma omp parallel
    omp_set_num_threads(2);

    before = clock();
#pragma omp parallel for
    for(int i = 0;i<max;++i)
    {
        printf("%d\n", i);
    }
    timePeriod = clock()-before;
    cout<<timePeriod<<'!'<<endl;

输出对比：

  • image-20220622153605823

  • 注意到没有开启并行for循环的输出是按照顺序的，开启的输出是乱序的

  • 同时经过尝试发现，假如开启了并行for循环的输出但是指定线程为1的，输出仍然是乱序的，暂时还不清楚原因

对比大量计算和多组计算：

#include <iostream>
#include <omp.h>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <fstream>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
int main()
{
    int max = 1e8;
    int before, timePeriod;
    int array1[100];
    int array2[100];
    int array4[100];
    int array8[100];
    for(int count = 0;count<100;++count)
    {
#pragma omp parallel
        omp_set_num_threads(1);
        // printf("1线程\n");
        before = clock();
#pragma omp parallel for
        for(int i = 0;i<max;++i)
        {
            // cout<<i<<endl;
        }
        timePeriod = clock()-before;
        // cout<<timePeriod<<'!'<<endl;
        // printf("2线程\n");
        array1[count] = timePeriod;
#pragma omp parallel
        omp_set_num_threads(2);
        // printf("2线程\n");
        before = clock();
#pragma omp parallel for
        for(int i = 0;i<max;++i)
        {
            // cout<<i<<endl;
        }
        timePeriod = clock()-before;
        // cout<<timePeriod<<'!'<<endl;
        // printf("4线程\n");
        array2[count] = timePeriod;
#pragma omp parallel
    
        omp_set_num_threads(4);
        before = clock();
#pragma omp parallel for
        for(int i = 0;i<max;++i)
        {
            // cout<<i<<endl;
        }
        timePeriod = clock()-before;
        // cout<<timePeriod<<'!'<<endl;
        // printf("8线程\n");
        array4[count] = timePeriod;
#pragma omp parallel
    
        omp_set_num_threads(8);
        before = clock();
#pragma omp parallel for
        for(int i = 0;i<max;++i)
        {
            // cout<<i<<endl;
        }
        timePeriod = clock() - before;
        // cout<<timePeriod<<'!'<<endl;
        array8[count] = timePeriod;
    }

    ofstream out;
    out.open("data.csv", ios::out);

    for(int cnt = 0;cnt<100;++cnt)
    {
        out<<array1[cnt]<<',';
    }
    out<<endl;

    for(int cnt = 0;cnt<100;++cnt)
    {
        out<<array2[cnt]<<',';
    }
    out<<endl;

    for(int cnt = 0;cnt<100;++cnt)
    {
        out<<array4[cnt]<<',';
    }
    out<<endl;

    for(int cnt = 0;cnt<100;++cnt)
    {
        out<<array8[cnt]<<',';
    }
    out<<endl;

    out.close();
    system("python3 showData.py");
}

  • 其中分别开启1、2、4、8线程，进行for循环的计算，对比所需时间（通过clock()进行测量），最后调用命令行脚本system，开启另外撰写的python脚本进行数据折线图的显示

  • image-20220622154102661

    • 上图是分别开启1、2、4、8线程的计算结果

  • 对于代码进行简单修改，在1线程的时候取消对于parallel的使用，实验结果如下图

  • image-20220622154349763

    • 可见结果在1线程的时候，某些情况下会占用很长的时间
#include <iostream>
#include <omp.h>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <fstream>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
int main()
{
    int max = 1e8;
    int before, timePeriod;
    int array1[100];
    int array2[100];
    int array4[100];
    int array8[100];
    for(int count = 0;count<100;++count)
    {
// #pragma omp parallel
//         omp_set_num_threads(1);
        // printf("1线程\n");
        before = clock();
// #pragma omp parallel for
        for(int i = 0;i<max;++i)
        {
            // cout<<i<<endl;
        }
        timePeriod = clock()-before;
        // cout<<timePeriod<<'!'<<endl;
        // printf("2线程\n");
        array1[count] = timePeriod;
#pragma omp parallel
        omp_set_num_threads(2);
        // printf("2线程\n");
        before = clock();
#pragma omp parallel for
        for(int i = 0;i<max;++i)
        {
            // cout<<i<<endl;
        }
        timePeriod = clock()-before;
        // cout<<timePeriod<<'!'<<endl;
        // printf("4线程\n");
        array2[count] = timePeriod;
#pragma omp parallel
    
        omp_set_num_threads(4);
        before = clock();
#pragma omp parallel for
        for(int i = 0;i<max;++i)
        {
            // cout<<i<<endl;
        }
        timePeriod = clock()-before;
        // cout<<timePeriod<<'!'<<endl;
        // printf("8线程\n");
        array4[count] = timePeriod;
#pragma omp parallel
    
        omp_set_num_threads(8);
        before = clock();
#pragma omp parallel for
        for(int i = 0;i<max;++i)
        {
            // cout<<i<<endl;
        }
        timePeriod = clock() - before;
        // cout<<timePeriod<<'!'<<endl;
        array8[count] = timePeriod;
    }

    ofstream out;
    out.open("data.csv", ios::out);

    for(int cnt = 0;cnt<100;++cnt)
    {
        out<<array1[cnt]<<',';
    }
    out<<endl;

    for(int cnt = 0;cnt<100;++cnt)
    {
        out<<array2[cnt]<<',';
    }
    out<<endl;

    for(int cnt = 0;cnt<100;++cnt)
    {
        out<<array4[cnt]<<',';
    }
    out<<endl;

    for(int cnt = 0;cnt<100;++cnt)
    {
        out<<array8[cnt]<<',';
    }
    out<<endl;

    out.close();
    system("python3 showData.py");
}