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。
Unix_Linux_Windows_OpenMP多线程编程
Unix_Linux_Windows_OpenMP多线程编程第三章 Unix/Linux 多线程编程[引言]本章在前面章节多线程编程基础知识的基础上,着重介绍 Unix/Linux 系统下的多线程编程接口及编程技术。
3.1 POSIX 的一些基本知识POSIX 是可移植操作系统接口(Portable Operating SystemInterface)的首字母缩写。
POSIX 是基于 UNIX 的,这一标准意在期望获得源代码级的软件可移植性。
换句话说,为一个 POSIX 兼容的操作系统编写的程序,应该可以在任何其它的 POSIX 操作系统(即使是来自另一个厂商)上编译执行。
POSIX 标准定义了操作系统应该为应用程序提供的接口:系统调用集。
POSIX是由 IEEE(Institute of Electrical andElectronic Engineering)开发的,并由 ANSI(American National Standards Institute)和 ISO(International StandardsOrganization)标准化。
大多数的操作系统(包括 Windows NT)都倾向于开发它们的变体版本与 POSIX 兼容。
POSIX 现在已经发展成为一个非常庞大的标准族,某些部分正处在开发过程中。
表 1-1 给出了 POSIX 标准的几个重要组成部分。
POSIX 与 IEEE 1003 和 2003 家族的标准是可互换的。
除 1003.1 之外,1003 和 2003 家族也包括在表中。
管理 POSIX 开放式系统环境(OSE) 。
IEEE 在 1995 年通过了这项标准。
ISO 的1003.0版本是 ISO/IEC 14252:1996。
被广泛接受、用于源代码级别的可移植性标准。
1003.1 提供一个操作系统的C 语1003.1 言应用编程接口(API) 。
IEEE 和 ISO 已经在 1990 年通过了这个标准,IEEE 在1995 年重新修订了该标准。
利用OpenMP线程绑定技术提升多核平台应用性能
现在使用的主流编译器都通过设置环境变量 的方式提供了ＯｐｅｎＭＰ线程与核绑定的接口，在 Ｌｉｎｕｘ２．６以上版本内核中也提供了内核函数（ｓｃｈｅｄ＿ ｓｅｔａｆｆｉｎｉｔｙ）用以实现这种绑定。本文第２部分将分别 介绍ＰＧＩ、Ｉｎｔｅｌ编译器和ＧＣＣ下实现线程与ＣＰＵ核的 绑定方法，同时也将介绍ｓｃｈｅｄ＿ｓｅｔａｆｆｉｎｉｔｙ函数的具体 用法。第３部分将使用ｂｅｎｃｈｍａｒｋ：ＳＴＲＥＡＭ在魔方（ 曙光５０００Ａ）刀片上测试比较在线程绑定与不绑定情 况下的结果。第４部分将对测试结果进行分析并得到 结论。第５部分为全文总结部分。
｛
ｉｆ（ＣＰＵ＿ＩＳＳＥＴ（ｉ， ＆ｇｅｔ））
｛
ｐｒｉｎｔｆ（“Ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｔｈｒｅａｄ ％ｄ ｂｏｕｎｄ ｔｏ
ｃｏｒｅ ％ｄ＼ｎ“， ｏｍｐ＿ｇｅｔ＿ｔｈｒｅａｄ＿ｎｕｍ（）， ｉ）；
｝
｝
有内核函数的支持，将可以更灵活的设置线 程与核绑定的情况。编译器的环境变量只能在应用 程序启动之前对应用程序设置绑定的方案，如果将 内核函数添加到应用程序的代码中可以同样实现。 假如应用程序已经启动，再想重新设置绑定方案， 此时编译器选项将无能为力，这时可以借助ｓｃｈｅｄ＿ ｓｅｔａｆｆｉｎｉｔｙ函数实现工具，动态的调整应用程序的核绑 定方案。使用ｓｃｈｅｄ＿ｓｅｔａｆｆｉｎｉｔｙ函数，无论是应用程序 代码是否已知，应用程序是否正在运行，都能灵活 的实现或更改绑定方案。
使用ＰＧＩ编译器编译的ＯｐｅｎＭＰ应用程序可以设
置环境变量ＭＰ＿ＢＩＮＤ和ＭＰ＿ＢＬＩＳＴ来实现绑定，环境
操作系统中的并行计算与多处理器架构
操作系统中的并行计算与多处理器架构引言：在计算机系统中，操作系统起到了架起计算机硬件与应用程序之间的桥梁作用。
操作系统的一个关键任务就是有效地利用计算机资源，其中包括并行计算和多处理器架构的优化。
本文将探讨操作系统中的并行计算和多处理器架构的重要性以及相关的技术。
一、并行计算的意义1. 提高计算机系统的效率：并行计算通过同时执行多个任务，可以大大提高计算机系统的处理能力和响应速度。
这对于处理复杂的计算任务和高并发的应用程序具有重要意义。
2. 实现任务的并行执行：许多计算任务可以被分解为多个独立的子任务，这些子任务可以并行执行，从而加快整个任务的完成时间。
并行计算可以将多个处理器或计算核心分配给不同的子任务，实现任务的快速完成。
3. 支持并行开发：随着软件开发的进步，越来越多的应用程序可以进行并行开发。
通过并行计算，开发人员可以更充分地利用计算机资源，加快应用程序的开发和优化过程。
二、多处理器架构的优势1. 提高系统的可靠性：多处理器架构具备冗余备份能力，当一个处理器出现故障时，其他处理器可以接替其工作，确保系统的稳定运行。
2. 增强系统的可扩展性：多处理器系统可以轻松地扩展处理器的数量，以应对不断增长的计算需求。
这种可扩展性使得多处理器架构在大型计算集群和高性能计算领域得到广泛应用。
3. 实现任务的并行化：多处理器架构可以同时执行多条指令，使得多个任务可以并行执行，提高系统的并行计算能力。
这对于高性能计算和密集型应用程序具有重要意义。
三、操作系统中的并行计算与多处理器支持技术1. 进程与线程调度：操作系统通过进程和线程调度算法，合理地分配处理器时间片和资源，实现并行计算。
常见的调度算法包括轮转调度、优先级调度等。
2. 并行任务管理：操作系统提供并行任务的管理机制，包括任务的创建、销毁、同步和通信等。
常见的并行任务管理方法有进程间通信、信号量和互斥量等。
3. 内存管理：多处理器系统中的内存管理需要保证多个处理器的并行读写操作的一致性和同步。
openmp与openmpi区别
openmp与openmpi区别Lammps Mac 的并⾏之路openmp与openmpi区别openmp⽐较简单，修改现有的⼤段代码也容易。
基本上openmp只要在已有程序基础上根据需要加并⾏语句即可。
⽽mpi有时甚⾄需要从基本设计思路上重写整个程序，调试也困难得多，涉及到局域⽹通信这⼀不确定的因素。
不过，openmp虽然简单却只能⽤于单机多CPU/多核并⾏，mpi才是⽤于多主机超级计算机集群的强悍⼯具，当然复杂。
（1）MPI＝message passing interface：在分布式内存（distributed-memory）之间实现信息通讯的⼀种规范/标准/协议（standard）。
它是⼀个库，不是⼀门语⾔。
可以被fortran，c，c++等调⽤。
MPI允许静态任务调度，显⽰并⾏提供了良好的性能和移植性，⽤ MPI 编写的程序可直接在多核集群上运⾏。
在集群系统中，集群的各节点之间可以采⽤ MPI 编程模型进⾏程序设计，每个节点都有⾃⼰的内存，可以对本地的指令和数据直接进⾏访问，各节点之间通过互联⽹络进⾏消息传递，这样设计具有很好的可移植性，完备的异步通信功能，较强的可扩展性等优点。
MPI 模型存在⼀些不⾜，包括：程序的分解、开发和调试相对困难，⽽且通常要求对代码做⼤量的改动；通信会造成很⼤的开销，为了最⼩化延迟，通常需要⼤的代码粒度；细粒度的并⾏会引发⼤量的通信；动态负载平衡困难；并⾏化改进需要⼤量地修改原有的串⾏代码，调试难度⽐较⼤。
（2）MPICH和OpenMPI：它们都是采⽤MPI标准，在并⾏计算中，实现节点间通信的开源软件。
各⾃有各⾃的函数，指令和库。
Reference:They are two implementations of the MPI standard. In the late 90s and early 2000s, there were many different MPI implementations, and the implementors started to realize they were all re-inventing the wheel; there wassomething of a consolidation. The LAM/MPI team joined with the LA/MPI, FT-MPI, and eventually PACX-MPI teams to develop OpenMPI. LAM MPI stoppedbeing developed in 2007. The code base for OpenMPI was completely new, butit brought in ideas and techniques from all the different teams.Currently, the two major open-source MPI implementation code-bases are OpenMPI andMPICH2.⽽MPICH2是MPICH的⼀个版本。
Fortran+OpenMP实现实例
Fortran+OpenMP实现实例PROGRAM parallel_01USE omp_libIMPLICIT NONEINTEGER :: i,jINTEGER(4) :: time_begin, time_end, time_rateREAL, DIMENSION(1:50,1:50) :: f, gREAL :: kWRITE(*,*) '开始进⾏串⾏计算'!>@ 1、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 = 1, 50DO j = 1, 50f(i,j) = i*jk = k + 1END DOEND DODO i = 1, 50DO j = 1, 50g(i,j) = i*j + 1k = k + 1END DOEND DOCALL system_clock(time_end,time_rate)WRITE(*,*) 'The value of k after serial computing is: ', kWRITE(*,*) 'The time wasted on serial computing is: ',(time_end - time_begin)/time_rateWRITE(*,*)WRITE(*,*)WRITE(*,*) '开始进⾏第⼀类串⾏计算—SECTIONS'!>@ 2、通过块并⾏计算获得两个矩阵的初始化计算k = 0 ! 重新初始化k的值CALL system_clock(time_begin,time_rate)CALL omp_set_num_threads(2)!$omp parallel!$omp sections private(i,j,k)!$omp sectionDO i = 1, 50DO j = 1, 50f(i,j) = i*jk = k + 1END DOEND DOWRITE(*,*) 'The value of k after parallel computing is: ', k,', and it comes from the thread of ',omp_get_thread_num()!$omp sectionDO i = 1, 50DO j = 1, 50g(i,j) = i*j + 1k = k + 1END DOEND DOWRITE(*,*) 'The value of k after parallel computing is: ', k,', and it comes from the thread of ',omp_get_thread_num()!$omp end sections!$omp end parallelCALL system_clock(time_end,time_rate)WRITE(*,*) 'The time wasted on the first class parallel computing is: ',(time_end - time_begin)/time_rateWRITE(*,*)WRITE(*,*)WRITE(*,*) '开始进⾏第⼆类并⾏计算—DO'!>@ 3、通过DO循环实现两个矩阵的初始化计算k = 0 ! 重新初始化k的值CALL system_clock(time_begin,time_rate)!$omp parallel private(k,j,i)!$omp doDO i = 1, 50DO j = 1, 50f(i,j) = i*jk = k + 1! 去掉注释后，可现实每⼀次循环所在的线程ID! WRITE(*,*) 'The value of k after parallel computing is: ', k,', and it comes from the thread of ',omp_get_thread_num() END DOEND DO!$omp end do!$omp end parallel!$omp parallel private(k,j,i)!$omp doDO i = 1, 50DO j = 1, 50g(i,j) = i*jk = k + 1! WRITE(*,*) 'The value of k after parallel computing is: ', k,', and it comes from the thread of ',omp_get_thread_num()END DOEND DO!$omp end do!$omp end parallelCALL system_clock(time_end,time_rate)WRITE(*,*) 'The time wasted on the first class parallel computing is: ',(time_end - time_begin)/time_rateEND PROGRAM---------------------本⽂来⾃ B325帅猫-量⼦前沿技术研究所的CSDN 博客，全⽂地址请点击：https:///dengm155/article/details/78837408?utm_source=copy。
OpenMP编程
1 体系结构
共享内存多处理器
内存是共享的，某一个处理器写入内存的数据 会立刻被其它处理器访问到。
处理器 P0 P1 P2 Pn
共享内存
分布式内存
每一个处理器或者一组处理器有一个自己私有 的内存单元 共享或者不共享一个公用的内存单元
5
2 OpenMP编程基础
以线程为基础，通过编译指导语句来显式地指导 并行化，为编程人员提供对并行化的完整控制。 采用Fork-Join的执行模式
21:14 30
并行for循环制导：调度子句SCHEDULE
schedule (dynamic [, chunksize]） :
划分迭代空间为chunksize大小的区间，然后基于先来先服务方式分配给各线程； 当省略chunksize时，其默认值为1。
类似于DYNAMIC调度，但区间开始大，然后迭代区间越来越少，循环区间的 划分是基于类似下列公式完成的（不同的编译系统可能不同）：
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并行for循环制导：调度子句SCHEDULE
该子句给出迭代循环划分后的块大小和线程执行的块范围 C/C++： schedule (kind，[ chunksize]）
其中：kind为STATIC, DYNAMIC或RUNTIME chunksize是一个整数表达式
21:14
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子句说明 schedule (static[, chunksize]） :
省略chunksize，迭代空间被划分成（近似）相同大小 的区域，每个线程被分配一个 区域； 如果chunksize被指明，迭代空间被划分为chunksize 大小，然后被轮转的分配给各个线程
openmp用法
openmp用法OpenMP是一种支持共享内存多线程编程的标准API。
它提供了一种简单而有效的方法，用于在计算机系统中利用多核和多处理器资源。
本文将逐步介绍OpenMP的用法和基本概念，从简单的并行循环到复杂的并行任务。
让我们一步一步来学习OpenMP吧。
第一步：环境设置要开始使用OpenMP，我们首先需要一个支持OpenMP的编译器。
常见的编译器如GCC、Clang和Intel编译器都支持OpenMP。
我们需要确保在编译时启用OpenMP支持。
例如，在GCC中，可以使用以下命令来编译包含OpenMP指令的程序：gcc -fopenmp program.c -o program第二步：并行循环最简单的OpenMP并行化形式是并行循环。
在循环的前面加上`#pragma omp parallel for`指令，就可以让循环被多个线程并行执行。
例如，下面的代码演示了如何使用OpenMP并行化一个简单的for循环：c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {int i;#pragma omp parallel forfor (i = 0; i < 10; i++) {printf("Thread d: d\n", omp_get_thread_num(), i);}return 0;}在上面的例子中，`#pragma omp parallel for`指令会告诉编译器将for 循环并行化。
`omp_get_thread_num()`函数可以获取当前线程的编号。
第三步：数据共享与私有变量在并行编程中，多个线程可能会同时访问和修改共享的数据。
为了避免数据竞争和不一致的结果，我们需要显式地指定哪些变量是共享的，哪些变量是私有的。
我们可以使用`shared`和`private`子句来指定。
`shared`子句指定某个变量为共享变量，对所有线程可见。
Linux动态启用禁用超线程技术的方法详解
Linux动态启⽤禁⽤超线程技术的⽅法详解前⾔intel的超线程技术能让⼀个物理核上并⾏执⾏两个线程，⼤多数情况下能提⾼硬件资源的利⽤率，增强系统性能。
对于cpu密集型的数值程序，超线程技术可能会导致整体程序性能下降。
鉴于此，执⾏OpenMP或者MPI数值程序时建议关闭超线程技术。
以下是github上找到的动态打开、关闭超线程技术的脚本。
其原理是根据/sys/devices/system/cpu/cpuX/topology/thread_siblings_list⽂件找到逻辑核的关系，然后编辑/sys/devices/system/cpu/cpuX/online⽂件实现动态开启和关闭超线程技术。
#!/bin/bashHYPERTHREADING=1function toggleHyperThreading() {for CPU in /sys/devices/system/cpu/cpu[0-9]*; doCPUID=`basename $CPU | cut -b4-`echo -en "CPU: $CPUID\t"[ -e $CPU/online ] && echo "1" > $CPU/onlineTHREAD1=`cat $CPU/topology/thread_siblings_list | cut -f1 -d,`if [ $CPUID = $THREAD1 ]; thenecho "-> enable"[ -e $CPU/online ] && echo "1" > $CPU/onlineelseif [ "$HYPERTHREADING" -eq "0" ]; then echo "-> disabled"; else echo "-> enabled"; fiecho "$HYPERTHREADING" > $CPU/onlinefidone}function enabled() {echo -en "Enabling HyperThreading\n"HYPERTHREADING=1toggleHyperThreading}function disabled() {echo -en "Disabling HyperThreading\n"HYPERTHREADING=0toggleHyperThreading}#ONLINE=$(cat /sys/devices/system/cpu/online)OFFLINE=$(cat /sys/devices/system/cpu/offline)echo "---------------------------------------------------"echo -en "CPU's online: $ONLINE\t CPU's offline: $OFFLINE\n"echo "---------------------------------------------------"while true; doread -p "Type in e to enable or d disable hyperThreading or q to quit [e/d/q] ?" edcase $ed in[Ee]* ) enabled; break;;[Dd]* ) disabled;exit;;[Qq]* ) exit;;* ) echo "Please answer e for enable or d for disable hyperThreading.";;esacdone备注：1. 脚本需root权限执⾏；2. 可以通过cat /proc/cpuinfo查看启⽤的cpu信息，该命令⽆需root权限；3. lscpu命令可查看cpu的状态（⽆需root权限）：超线程状态下threads per core数值为2，禁⽤时为1.参考总结以上就是这篇⽂章的全部内容了，希望本⽂的内容对⼤家的学习或者⼯作具有⼀定的参考学习价值，谢谢⼤家对的⽀持。
linux中open用法
linux中open用法题为"Linux中open命令的用法及实例详解"的1500-2000字的文章。
开篇Linux是一个广泛使用的开源操作系统，其命令行界面提供了丰富的命令和工具，以满足各种系统管理和开发需求。
其中之一的open命令在文件操作中扮演了重要的角色。
本文将一步一步地详细介绍Linux中open命令的用法，并通过实例说明其功能。
1. open命令介绍open命令是Linux系统中常用的一个命令，它主要用于打开指定的文件、文件夹或URL。
open命令的语法如下：open [选项] [文件/文件夹路径]其中，选项可以用来指定如何打开文件或文件夹，而文件/文件夹路径则是需要打开的目标的路径。
2. 打开文件首先我们来看一下如何使用open命令打开文件。
以打开名为example.txt 的文件为例，命令如下：open example.txt执行该命令后，系统将根据文件的类型选择默认的程序来打开该文件。
例如，如果example.txt是一个文本文件，系统会自动使用文本编辑器来打开它。
若要指定使用特定的应用程序来打开文件，则可以使用"-a"选项，并指定应用程序的名称，如下所示：open -a TextEdit example.txt3. 打开文件夹接下来，我们来了解如何使用open命令打开文件夹。
以打开名为Documents的文件夹为例，命令如下：open Documents执行该命令后，系统将打开指定的文件夹，显示其中的内容。
类似地，如果要指定使用特定的应用程序来打开文件夹，可以使用"-a"选项，并指定应用程序的名称。
4. 打开URL除了打开文件和文件夹，open命令还可以用来打开URL。
例如，要打开一个名为open这将会使用系统默认的浏览器打开指定的网址。
如果要指定使用特定的浏览器来打开URL，则可以使用"-a"选项，并指定浏览器的名称。
OpenMP并行编程
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第8页，共60页。
并行化方法
基本并行化方法
相并行（Phase Parallel） 流行线并行（Pipeline Parallel） 主从并行（Master-Slave Parallel） 分而治之并行（Divide and Conquer Parallel） 工作池并行（Work Pool Parallel）
第18页，共60页。
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Fork-Join
并行域
并行域
串行域 F O
R K
J 串行域 F
O
O
I
R
N
K
J 串行域
O
I
N
Fork：主线程创建一个并行线程队列，然后，并行域中的代码在不同
的线程上并行执行
Join：当并行域执行完之后，它们或被同步，或被中断，最后只有 主线程继续执行
并行域可以嵌套
19
第19页，共60页。
9
第9页，共60页。
并行化方法
相并行
一组超级步（相）
步内各自计算 步间通信同步 方便差错和性能分析 计算和通信不能重叠
C
C ...... C
Synchronous Interaction
C
C ...... C
Synchronous Interaction
流行线并行
将分成一系列子任务 t1, t2, …, tm，一旦 t1 完成，
父进程把负载分割并指派给子进程
重点在于归并 难以负载平衡
第11页，共60页。
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并行化方法
工作池并行
初始状态：一件工作
进程从池中取任务执行
可产生新任务放回池中
直至任务池为空 易于负载平衡