最近写水动力的程序,体系太大,必须用并行才能算的动,无奈只好找了并行编程的资料学习了.我想我没有必要在博客里开一个什么并行编程的教程之类,因为网上到处都是,我就随手记点重要的笔记吧.这里主要是openmp的~ 1 临界与归约   在涉及到openmp的并行时,最需要注意的就是被并行的区域中的公共变量,对于需要reduce的变量,尤其要注意,比如这段代码: program main implicit none include 'omp_lib.h' integer N,M,i real(kind=

什么是OpenMP?“OpenMP (Open Multi-Processing) is an application programming interface (API) that supports multi-platform shared memory multiprocessing programming in C, C++ and Fortran on many architectures, including Unix and Microsoft Windows platforms

在C/C++中使用OpenMP优化代码方便又简单,代码中需要并行处理的往往是一些比较耗时的for循环,所以重点介绍一下OpenMP中for循环的应用.个人感觉只要掌握了文中讲的这些就足够了,如果想要学习OpenMP可以到网上查查资料. 工欲善其事,必先利其器.如果还没有搭建好omp开发环境的可以看一下OpenMP并行程序设计——Eclipse开发环境的搭建 首先,如何使一段代码并行处理呢?omp中使用parallel制导指令标识代码中的并行段,形式为: #pragma omp parallel

OpenMP 并行编程 最近开始学习并行编程,目的是为了提高图像处理的运行速度,用的是VS2012自带的OpenMP. 如何让自己的编译器支持OpenMP: 1) 点击 项目属性页 2)点击 配置 3)点击 [C/C++] 4)点击 语言 5)选中OpenMP支持 OpenMP 的构成:编译器指令 + 运行时例程: 编译器指令: 以 #pragma omp 开头,用以告知编译器哪一段代码需要并行. 运行时例程:必须包括omp.h 设置和获取执行环境相关的信息,也包括一系列用以同步的API: 编译

原文:http://blog.csdn.net/gengshenghong/article/details/7000979 schedule的语法为: schedule(kind, [chunk_size]) kind: • static: Iterations are divided into chunks of size chunk_size. Chunks are assigned to threads in the team in round-robin fashion in order

最近在研究OpenMp,写了一段代码,如下: #include<time.h> #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<omp.h> #define THREAD_NUM 8 int main() { clock_t start,finish; ; int sum; start=clock(); ;i<n;i++) { sum+=; sum-=; } finish=clock(); printf(&q

1.fork/join并行执行模式的概念 2.OpenMP指令和库函数介绍 3.parallel 指令的用法 4.for指令的使用方法 5 sections和section指令的用法 1.fork/join并行执行模式的概念 OpenMP是一个编译器指令和库函数的集合,主要是为共享式存储计算机上的并行程序设计使用的. 前面一篇文章中已经试用了OpenMP的一个Parallel for指令.从上篇文章中我们也可以发现OpenMP并行执行的程序要全部结束后才能执行后面的非并行部分的代码.这就是标准的

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 = 0; i < 1000000000; i++)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#pragm

OpenMP是一种应用于多处理器程序设计的并行编程处理方案,它提供了对于并行编程的高层抽象.仅仅须要在程序中加入简单的指令,就能够编写高效的并行程序,而不用关心详细的并行实现细节.减少了并行编程的难度和复杂度.也正由于OpenMP的简单易用性,它并不适合于须要复杂的线程间同步和相互排斥的场合. OpenCV中使用Sift或者Surf特征进行图像拼接的算法.须要分别对两幅或多幅图像进行特征提取和特征描写叙述,之后再进行图像特征点的配对.图像变换等操作.不同图像的特征提取和描写叙述的工作是整个过程中

OpenMP 是一个编译器指令和库函数的集合,主要是为共享式存储计算机上的并行程序设计使用的. 0. 一段使用 OpenMP 的并行程序 #include <stdio.h> #include <omp.h> main() { int id; #pargma omp parallel id = omp_get_thread_num(); print("Greetings from process %d!\n", id); } <omp.h> 中的 o

// GetWanShu.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "omp.h" #include <Windows.h> #include "time.h" //函数声明 void getWanShuBySection(); void getWanShu(); void getWanShuByReduction(); int _tmain(int argc, _TCH

PROGRAM parallel_01 USE omp_lib IMPLICIT NONE INTEGER :: i,j INTEGER() :: time_begin, time_end, time_rate REAL, DIMENSION(:,:) :: f, g REAL :: k WRITE(*,*) '开始进行串行计算' !>@ .通过串行计算获得两个矩阵的初始化计算 CALL system_clock(time_begin,time_rate) DO i = , DO j = , f

我们目前的计算机都是基于冯偌伊曼结构的,在MIMD作为主要研究对象的系统中,分为两种类型:共享内存系统和分布式内存系统,之前我们介绍的基于MPI方式的并行计算编程是属于分布式内存系统的方式,现在我们研究一种基于OpenMP的共享内存系统的并行编程方法.OpenMP是一个什么东东?首先我们来看看来之百度百科中的定义:OpenMp是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的,并已被广泛接受的,用于共享内存并行系统的多处理器程序设计的一套指导性的编译处理方案(Comp

实验平台:win7, VS2010 1. 介绍 平行计算机可以简单分为共享内存和分布式内存,共享内存就是多个核心共享一个内存,目前的PC就是这类(不管是只有一个多核CPU还是可以插多个CPU,它们都有多个核心和一个内存),一般的大型计算机结合分布式内存和共享内存结构,即每个计算节点内是共享内存,节点间是分布式内存.想要在这些并行计算机上获得较好的性能,进行并行编程是必要条件.目前流行的并行程序设计方法是,分布式内存结构上使用MPI,共享内存结构上使用Pthreads或OpenMP.我们这里关注的

OpenMP for Fortran OpenMP Directive Syntax of OpenMP compiler directive for Fortran: !$OMP DirectiveName Optional_CLAUSES... ... ... Program statements between the !$OMP lines ... are executed in parallel by all threads ... !$OMP END DirectiveName Pr

来源:IIEEG 01-28-2011 在并行计算领域有一个广为流传的笑话——并行计算是未来之事并且永远都是.这个小笑话几十年来一直都是对的.一种类似的观点在计算机架构社区中流传,处理器时钟速度的极限似乎近在眼前,但时钟速度却一直在加快.多核革命是并行社区的乐观和架构社区的悲观的冲突. 现在主流的CPU厂商开始从追求时钟频率转移到通过多核处理器来增加并行支持.原因很简单:把多个CPU内核封装在一个芯片里可以让双核单处理器系统就像双处理器系统一样.四核单处理器系统像四处理器系统一样.这一实用方法让

 OpenMP 框架是使用 C.C++ 和 Fortran 进行并发编程的一种强大方法.GNU Compiler Collection (GCC) V4.4.7 支持 OpenMP 3.0 标准,而 GCC 4.9.3 支持 OpenMP 4 标准.包括 VS 在内的其他编译器也支持 OpenMP.你可以学习使用 OpenMP 编译指示 (pragma),寻找对 OpenMP 提供的一些应用程序编程接口 (API) 的支持,并使用一些并行算法对 OpenMP 进行测试.本文将使用 GCC 5.4

OpenMP API概述 OpenMP由三部分组成: 编译指令(19) 运行时库程序(32) 环境变量(9) 后来的API包含同样的三个组件,只是三者的数量都有所增加. 编译器指令 OpenMP编译器指令用于各种目的: 产生平行区域 在线程之间划分代码块 在线程之间分配循环迭代 序列化代码段 线程之间的工作同步 格式如下 #pragma omp <directive> [clause[[,] clause] ...] 通用规则: 区分大小写 指令遵循编译指令的C/C++规则 每个指令只能指定一

本文对OpenMP 2.0的全部语法——Macro(宏定义).Environment Variables(环境变量).Data Types(数据类型).Compiler Directives(编译指导语句).Run-time Library Functions(库函数)的含义用表格进行总结,以便于快速使用OpenMP.如果想详细了解表格中项的含义,或者想要看一些实例,请参阅我的另一篇博文:OpenMP共享内存并行编程详解. 1. Macro _OPENMP 2. Environment Vari

opencv 3.0 DPM cascade contrib模块 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 在opencv3.0 中 加入DPM检测的C++代码,目前开源的DPMC++代码不多,在2.4的opencv 版本中,DPM模块中在检测时用的是latentSVM,这个是标准的DPM matlab源码中使用的分类器,不过在在voc_release 5.01版本中已经也加入了cascade.这一版本

title: openMP编程(下篇)之数据处理子句与任务调度 tags: ["openMP"] notebook: 分布式程序_Linux --- openMP并行编程中数据的共享和私有 OpenMP是共享内存的编程环境.在实际并行编程中需要将数据进行共享化或者私有化. OpenMP提供了一系列的子句来对共享和私有进行控制,常见的子句 : private : 用于将一个或多个变量声明成线程私有变量,每个线程都有自己的私有变量副本,其他线程无法访问,即使在并行区域外有同名的共享变量,共