linux openmp 例子程序

linux openmp 例子程序标题：Linux OpenMP例子程序1. OpenMP简介OpenMP是一种并行编程模型，可以在共享内存系统上实现并行计算。

它使用指令集和编译器指示来将串行代码转换为并行代码，从而实现更高效的计算。

2. Hello World程序下面是一个简单的OpenMP程序，用于打印“Hello World”：```c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {#pragma omp parallel{int thread_id = omp_get_thread_num();printf("Hello World from thread %d\n", thread_id);}return 0;}```该程序使用了`#pragma omp parallel`指令来创建线程，并使用`omp_get_thread_num()`函数获取线程ID。

3. 并行for循环OpenMP可以很方便地并行化for循环。

下面是一个计算数组元素和的例子：```c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {int sum = 0;#pragma omp parallel for reduction(+:sum)for (int i = 0; i < 100; i++) {sum += i;}printf("Sum: %d\n", sum);return 0;}```在上述代码中，`#pragma omp parallel for`指令将for循环并行化，`reduction(+:sum)`指示OpenMP将每个线程的局部和累加到全局和`sum`中。

4. 并行化矩阵乘法OpenMP也可以用于并行化矩阵乘法。

下面是一个简单的矩阵乘法示例：```c#include <stdio.h>#include <omp.h>#define N 100void matrix_multiply(int A[N][N], int B[N][N], int C[N][N]) {#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < N; i++) {for (int j = 0; j < N; j++) {C[i][j] = 0;for (int k = 0; k < N; k++) {C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];}}}}int main() {int A[N][N];int B[N][N];int C[N][N];// 初始化A和B矩阵matrix_multiply(A, B, C);// 打印结果return 0;}```在上述代码中，`#pragma omp parallel for`指令将外层循环并行化，从而加快矩阵乘法的计算速度。

5. 并行化排序算法OpenMP还可以用于并行化排序算法。

下面是一个使用OpenMP并行快速排序的示例：```c#include <stdio.h>#include <omp.h>void quicksort(int arr[], int left, int right) {int i = left, j = right;int pivot = arr[(left + right) / 2];#pragma omp parallel{while (i <= j) {while (arr[i] < pivot) i++;while (arr[j] > pivot) j--;if (i <= j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;i++;j--;}}}if (left < j) quicksort(arr, left, j); if (i < right) quicksort(arr, i, right); }int main() {int arr[] = {5, 2, 9, 1, 7, 6, 3, 8, 4}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);quicksort(arr, 0, n - 1);for (int i = 0; i < n; i++) {printf("%d ", arr[i]);}printf("\n");return 0;}```在上述代码中，`#pragma omp parallel`指令将快速排序算法并行化，从而加快排序的速度。

6. 动态调整线程数OpenMP允许在运行时动态调整线程数。

下面是一个动态调整线程数的示例：```c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {omp_set_dynamic(1); // 允许动态调整线程数omp_set_num_threads(4); // 设置初始线程数为4#pragma omp parallel{int thread_id = omp_get_thread_num();printf("Hello from thread %d\n", thread_id);}omp_set_num_threads(2); // 调整线程数为2#pragma omp parallel{int thread_id = omp_get_thread_num();printf("Hello again from thread %d\n", thread_id); }return 0;}```在上述代码中，`omp_set_dynamic(1)`指令允许动态调整线程数，`omp_set_num_threads(4)`指令设置初始线程数为4。

后续的`#pragma omp parallel`指令将根据需要动态调整线程数。

7. 并行化图像处理OpenMP可以用于并行化图像处理任务。

下面是一个简单的图像模糊化示例：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <omp.h>#define WIDTH 640#define HEIGHT 480void blur_image(unsigned char* input, unsigned char* output) {#pragma omp parallel for collapse(2)for (int y = 0; y < HEIGHT; y++) {for (int x = 0; x < WIDTH; x++) {int sum = 0;int count = 0;for (int i = -1; i <= 1; i++) {for (int j = -1; j <= 1; j++) {int nx = x + i;int ny = y + j;if (nx >= 0 && nx < WIDTH && ny >= 0 && ny < HEIGHT) {sum += input[ny * WIDTH + nx];count++;}}}output[y * WIDTH + x] = sum / count;}}}int main() {unsigned char* input = (unsigned char*) malloc(WIDTH * HEIGHT);unsigned char* output = (unsigned char*) malloc(WIDTH * HEIGHT);// 从文件中读取输入图像数据blur_image(input, output);// 将输出图像数据写入文件free(input);free(output);return 0;}```在上述代码中，`#pragma omp parallel for collapse(2)`指令将双重循环并行化，从而加快图像模糊化的速度。

8. 并行化求和OpenMP可以很方便地并行化求和操作。

下面是一个求和示例：```c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {int sum = 0;#pragma omp parallel for reduction(+:sum)for (int i = 0; i < 1000; i++) {sum += i;}printf("Sum: %d\n", sum);return 0;}```在上述代码中，`#pragma omp parallel for reduction(+:sum)`指令将for循环并行化，并将每个线程的局部和累加到全局和`sum`中。

9. 动态调度任务OpenMP可以动态调度任务，以实现负载均衡。

下面是一个动态调度任务的示例：```c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {#pragma omp parallel for schedule(dynamic)for (int i = 0; i < 10; i++) {int thread_id = omp_get_thread_num();printf("Task %d executed by thread %d\n", i, thread_id);}return 0;}```在上述代码中，`#pragma omp parallel for schedule(dynamic)`指令将for循环中的任务动态分配给不同的线程。

10. 并行化矩阵转置。