Question

我开始学习OpenMP，用于并行计算，并测试以下代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main(int argc, char* argv[])
{
    int i,j,k,a = -59, b = 19,N,R;      
    struct timeval T1, T2;
        long delta_ms;

        N = atoi(argv[1]);
    float m1[N][N], m2[N][N], m3[N][N];

    gettimeofday(&T1, NULL); 


    #pragma omp parallel for default(none) private(R,i,j,k) shared(N,b,a,m1, m2, m3)
    for (R=0; R<100; R++) 
        {
        srand(R);

        #pragma omp parallel for default(none) private(i,j) shared(N,b,a,m1)
        for (i = 0; i < N; i++){
            for (j = 0; j < N; j++){
                m1[i][j] = (float) rand() / RAND_MAX * (b - a + 1) + a;
            }
        }

        #pragma omp parallel for default(none) private(i,j) shared(N,m1,m2)
        for (i = 0; i < N; i++){
            for (j = 0; j < N; j++){
                m2[i][j] = m1[i][j] * 5;  
            }
        }

        #pragma omp parallel for default(none) private(i,j,k) shared(N,m1,m2,m3)
        for(i = 0; i < N; i++){
            for(j = 0; j < N; j++){
                m3[i][j] = 0;
                for(k = 0; k < N; k++){
                    m3[i][j] = m3[i][j] + (m1[i][k] * m2[k][j]);
                }
            }
        }


        }
    gettimeofday(&T2, NULL);
    delta_ms = 1000*(T2.tv_sec - T1.tv_sec) + (T2.tv_usec - T1.tv_usec)/1000;
    printf("\nN=%d. Milliseconds passed: %ld\n", N, delta_ms);
    return 0;
}

我电脑的特点：

我使用虚拟机（Virtual Box）。我安装了Ubuntu 14.04。我的虚拟机使用3个CPU和1 Gb RAM。我使用gcc编译器，版本4.8

现在我对以下情况非常感兴趣：

我编译的代码没有-fopenmp密钥：gcc -o code1 code1.c。

当我运行code1时，我看到：

N=300. Milliseconds passed: 13706

我使用密钥-fopenmp编译我的代码：gcc -o code1 code1.c -fopenmp。

当我运行code1时，我看到：

N=300. Milliseconds passed: 4898

我使用密钥-fopenmp编译我的代码，而我只使用一个#pragma omp for：

#pragma omp parallel for default(none) private(R,i,j,k) shared(N,b,a,m1, m2, m3) for (R=0; R<100; R++) {...}

当我运行code1时，我看到：

N=300. Milliseconds passed: 4919

步骤2和3的结果是等于。

有人可以向我解释为什么会这样吗？

我阅读了OpenMP的文档，但我找不到答案。

Answer 1

检查OMP_NUM_THREADS环境变量。我曾经有过VirtualBox这个问题，问题是这个变量设置为1。它应该与CPU核心数相等（如果使用超线程则为x2）。

pragma omp没有表现

1 个答案: