OpenMP程序的编译和运行
SHANGHAI UNIVERSITY学院计算机工程与科学学院实验OpenMP程序的编译和运行姓名陈帅学号********教师刘芳芳时间2015.05.06报告成绩实验2-1. OpenMP程序的编译和运行1.实验目的1) 在Linux平台上编译和运行OpenMP程序；2) 在Windows平台上编译和运行OpenMP程序。
3) 掌握OpenMP并行编程基础。
2.实验环境1) 硬件环境：计算机一台；2) 软件环境：Linux、Win2003、GCC、MPICH、VS2008或其他版本Visual Studio；3.实验内容1. Linux下OpenMP程序的编译和运行。
OpenMP是一个共享存储并行系统上的应用编程接口，支持C/C++和FORTRAN等语言，编译和运行简单的"Hello World"程序。
在Linux下编辑hellomp.c源程序，或在Windows下编辑并通过附件中的FTP工具（端口号：1021）上传，用"gcc -fopenmp -O2 -o hellomp.out hellomp.c"命令编译，用"./hellomp.out"命令运行程序。
注：在虚拟机中当使用vi编辑文件时，不是以ESC键退出插入模式，可以使用“Ctrl+c”进入命令模式，然后输入wq进行存盘退出。
代码如下：#include <omp.h>#include <stdio.h>int main(){int nthreads,tid;omp_set_num_threads(8);#pragma omp parallel private(nthreads,tid){tid=omp_get_thread_num();printf("Hello World from OMP thread %d\n",tid);if(tid==0){nthreads=omp_get_num_threads();printf("Number of threads is %d\n",nthreads);}}}安装gcc检查GCC是否安装完成编写hellomp.c编译运行2.控制并行执行的线程数。
根据算法的要求和硬件情况，例如CPU数量或者核数，选择适合的线程数可以加速程序的运行。
请按照下列的方法进行线程数量的设置。
//设置线程数为10[xuyc@sv168 openmp]$ OMP_NUM_THREADS=10//将线程数添加为环境变量[xuyc@sv168 openmp]$ export OMP_NUM_THREADS//运行修改hellomp.c程序，删除omp_set_num_threads(8);语句如果不定义OMP_NUM_THREADS，默认会等于CPU数量，在8核心的机器上，会打印出8行"Hello World".omp_set_num_threads(8);设置了子线程数为8，即是可以有8个子线程并行运行。
#pragma omp parallel private(nthreads,tid)为编译制导语句，每个线程都自己的nthreads 和tid两个私有变量，线程对私有变量的修改不影响其它线程中的该变量。
程序的功能是对于每个线程都打印出它的id号，对于id号为0的线程打印出线程数目。
2. Windows下OpenMP程序的编译和运行。
用VS2013编辑上述的hellomp.c源程序，注意在菜单“项目->属性->C/C++->语言”选中“OpenMP支持”，编译并运行程序。
打开或者新建一个c++项目，依次选择Project -> 属性 -> 配置属性(configuration property) -> c/c++ -> 语言(Language)，打开OpenMP支持；设置环境变量OMP_NUM_THREADS。
设置环境变量：我的电脑 -> 属性 -> 高级 -> 环境变量，新建一个OMP_NUM_THREADS变量，值设为2，即为程序执行的线程数。
图3 VS2013使用界面使用VS2013进行并行程序设计，图3为VS2013使用界面，图4为运行结果截图。
图4 程序运行结果截图虽然线程都是一起开始运行，但实验中每次运行的结果都不一样，这个是因为每次每个线程结束的先后可能不一样的。
所以每次运行的结果都是随机的。
这是串行程序和并行程序不同的地方：串行程序可以重新运行，结果和之前一样；并行程序却因为执行次序无法控制可能导致每次的结果都不一样。
实验2-2 矩阵乘法的OpenMP实现及性能分析1.实验目的1) 用OpenMP实现最基本的数值算法“矩阵乘法”2) 掌握for编译制导语句3) 对并行程序进行简单的性能调优2.实验内容1）运行并测试OpenMP编写两个n阶的方阵a和b的相乘程序，结果存放在方阵c中，其中乘法用for编译制导语句实现并行化操作，并调节for编译制导中schedule的参数，使得执行时间最短。
要求在window环境（不用虚拟机），在linux环境（用和不用虚拟机情况下）测试程序的性能，并写出详细的分析报告。
源代码如下：#include<stdio.h>#include<omp.h>#include<time.h>void comput(float* A,float* B,float* C)//两个矩阵相乘传统方法{int x,y;for(y=0;y<4;y++){for(x=0;x<4;x++){C[4*y+x]= A[4*y+0]*B[4*0+x]+ A[4*y+1]*B[4*1+x]+A[4*y+2]*B[4*2+x]+ A[4*y+3]*B[4*3+x];}}}int main(){double duration;clock_t s,f;int x=0;int y=0;int n=0;int k=0;float A[]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16};float B[]={0.1f,0.2f,0.3f,0.4f,0.5f,0.6f,0.7f,0.8f,0.9f,0.10f,0.11f,0.12f,0.13f,0.14f,0.15f,0.16f};float C[16];s= clock();//#pragma omp parallel if(false)for(n=0;n<1000000;n++){comput(A,B,C);}f=clock();duration =(double)(f - s)/CLOCKS_PER_SEC; printf("s---1,000,000 :%f\n",duration);for(y=0;y<4;y++){for(x=0;x<4;x++){printf("%f,",C[y*4+x]);}printf("\n");}printf("\n======================\n");s = clock();//parallel 2#pragma omp parallel forfor(n=0;n<2;n++)////CPU是核线程的{for(k=0;k<1000000;k++)//每个线程管个循环{comput(A,B,C);}}f = clock();duration =(double)(f - s)/CLOCKS_PER_SEC;printf("p2- 1,000,000:%f\n",duration);//parallel 3s = clock();#pragma omp parallel forfor(n=0;n<4;n++)//CPU是核线程的{for(k=0;k<1000000;k++)//每个线程管个循环{comput(A,B,C);}}f = clock();duration =(double)(f - s)/CLOCKS_PER_SEC; printf("p3- 1,000,000:%f\n",duration);//parallel 1s = clock();#pragma omp parallel forfor(n=0;n<1000000;n++){comput(A,B,C);}f = clock();duration =(double)(f - s)/CLOCKS_PER_SEC; printf("p1- 1,000,000 :%f\n",duration);for(y=0;y<4;y++){for(x=0;x<4;x++){printf("%f,",C[y*4+x]);}printf("\n");}return0;}程序运行结果：分析报告：由运行结果可以看出串行运算1000000次s-1的时间是0.030000，并行运算1000000次p-1的时间是0.040000，并行的时间比串行还要久一点，原因在于对计算机来说计算1000000万次的此矩阵计算是非常easy的事情，计算量很小，在这种情况下OMP多线程计算时，线程的创建和销毁的开销会变成主要的消耗时间。
p-2是2线程运算，p-3是4线程运算，所以在同样运算1000000次的情况下，p-2的时间要比p-3的时间多出来0.010000秒。
2）请自己找一个需要大量计算但是程序不是很长的程序，实现OMP的多线程并行计算，要求写出并行算法，并分析并行的效果（注：必须核对串行和并行的计算结果，保证正确性）#include<iostream>#include<cmath>#include<time.h>using namespace std;void qh (int i){float sum =0;int j;for(int j =1; j <= i; j++)sum += sqrt(j);}void qh1(int i)//计算1到i平方根的和{float sum =0;int j;for(int j =1; j <= i; j++)sum += sqrt(j);cout<<"sum="<< sum<<endl;}int main(){int i =10;clock_t s, f;s = clock();double duration;int x =0;int y =0;int n =0;int k =0;//#pragma omp parallel if(false)for(n =0; n<1000000; n++){qh(i);}qh1(i);f = clock();duration =(double)(f - s)/ CLOCKS_PER_SEC; printf("s---1,000,000 :%f\n", duration);printf("\n======================\n");s = clock();//parallel 2#pragma omp parallel forfor(n =0; n<2; n++)////CPU是核线程的{for(k =0; k<500000; k++)//每个线程管个循环{qh(i);}}qh1(i);f = clock();duration =(double)(f - s)/ CLOCKS_PER_SEC; printf("p2-500,000:%f\n", duration);//parallel 3s = clock();#pragma omp parallel forfor(n =0; n<4; n++)//CPU是核线程的{for(k =0; k<250000; k++)//每个线程管个循环{qh(i);}}qh1(i);f = clock();duration =(double)(f - s)/ CLOCKS_PER_SEC;printf("p3- 250,000:%f\n", duration);//parallel 4s = clock();#pragma omp parallel forfor(n =0; n<4; n++)//CPU是核线程的{for(k =0; k<500000; k++)//每个线程管个循环{qh(i);}}qh1(i);f = clock();duration =(double)(f - s)/ CLOCKS_PER_SEC;printf("p4- 500,000:%f\n", duration);//parallel 1s = clock();#pragma omp parallel forfor(n =0; n<1000000; n++){qh(i);}qh1(i);f = clock();duration =(double)(f - s)/ CLOCKS_PER_SEC;printf("p1- 1,000,000 :%f\n", duration);system("pause");return0;}运行结果：结果分析：程序计算的是1到10 的平方根的和，由运行结果可以看出，串行运算s-1的时间比并行运算p-1的时间要稍短一些，这是因为并行运算有创建和销毁线程的时间，当计算量比较少时，这部分的时间就变为主要的消耗时间。
在C++中使用openmp进行多线程编程
在C++中使⽤openmp进⾏多线程编程在C++中使⽤openmp进⾏多线程编程⼀、前⾔多线程在实际的编程中的重要性不⾔⽽喻。
对于C++⽽⾔，当我们需要使⽤多线程时，可以使⽤boost::thread库或者⾃从C++ 11开始⽀持的std::thread，也可以使⽤操作系统相关的线程API，如在Linux上，可以使⽤pthread库。
除此之外，还可以使⽤omp来使⽤多线程。
它的好处是跨平台，使⽤简单。
在Linux平台上，如果需要使⽤omp，只需在编译时使⽤"-fopenmp"指令。
在Windows的visual studio开发环境中，开启omp⽀持的步骤为“项⽬属性 -> C/C++ -> 所有选项 -> openmp⽀持 -> 是(/openmp)”。
本⽂我们就介绍omp在C++中的使⽤⽅法。
⼆、c++ openmp⼊门简介openmp是由⼀系列#paragma指令组成，这些指令控制如何多线程的执⾏程序。
另外，即使编译器不⽀持omp，程序也也能够正常运⾏，只是程序不会多线程并⾏运⾏。
以下为使⽤omp的简单的例⼦：int main(){vector<int> vecInt(100);#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < vecInt.size(); ++i){vecInt[i] = i*i;}return 0;}12345678910以上代码会⾃动以多线程的⽅式运⾏for循环中的内容。
如果你删除"#pragma omp parallel for"这⾏，程序依然能够正常运⾏，唯⼀的区别在于程序是在单线程中执⾏。
由于C和C++的标准规定，当编译器遇到⽆法识别的"#pragma"指令时，编译器⾃动忽略这条指令。
所以即使编译器不⽀持omp，也不会影响程序的编译和运⾏。
openmp riscv交叉编译
openmp riscv交叉编译OpenMP是一种并行编程接口，而RISC-V是一种基于开源指令集架构的处理器架构。
交叉编译是指在一种平台上生成另一种平台上可执行的程序。
在这里，您想要将使用OpenMP的程序交叉编译到RISC-V架构上。
首先，您需要安装RISC-V架构的交叉编译工具链，这包括交叉编译器、链接器和其他必要的工具。
您可以从RISC-V官方网站或其他可靠来源获取这些工具链。
一旦您安装了RISC-V架构的交叉编译工具链，接下来您需要确保您的程序能够使用OpenMP。
在C/C++程序中，您需要使用OpenMP 的指令和库函数。
确保您的程序能够在支持OpenMP的平台上编译和运行。
接下来，您需要使用交叉编译工具链来编译您的程序。
这涉及到使用RISC-V架构的交叉编译器来编译您的程序源代码。
您可能需要调整编译器选项和链接器选项，以确保生成的可执行文件能够在RISC-V架构上正确运行。
在编译过程中，您需要确保OpenMP库在RISC-V架构上可用。
您可能需要将OpenMP库交叉编译到RISC-V架构上，或者确保您的目标平台上有可用的OpenMP库。
最后，进行交叉编译后，您可以将生成的可执行文件传输到RISC-V架构的平台上，并在该平台上运行您的程序。
需要注意的是，交叉编译涉及到许多细节和平台特定的问题，因此在实际操作中可能会遇到各种挑战。
确保您熟悉目标平台的特性和限制，以及交叉编译工具链的使用方法和选项。
总之，交叉编译OpenMP程序到RISC-V架构上需要安装RISC-V 架构的交叉编译工具链，确保程序能够使用OpenMP，并使用交叉编译工具链来编译和链接程序。
在整个过程中，需要注意平台特定的问题和细节，以确保生成的可执行文件能够在RISC-V架构上正确运行。
OpenMP编程指南
for，用于 for 循环之前，将循环分配到多个线程中并行执行，必须保证每次循环之 间无相关性。 parallel for， parallel 和 for 语句的结合，也是用在一个 for 循环之前，表示 for 循 环的代码将被多个线程并行执行。 sections，用在可能会被并行执行的代码段之前 parallel sections，parallel 和 sections 两个语句的结合 critical，用在一段代码临界区之前 single，用在一段只被单个线程执行的代码段之前，表示后面的代码段将被单线程执 行。 barrier，用于并行区内代码的线程同步，所有线程执行到 barrier 时要停止，直到所 有线程都执行到 barrier 时才继续往下执行。 atomic，用于指定一块内存区域被制动更新 master，用于指定一段代码块由主线程执行 ordered， 用于指定并行区域的循环按顺序执行 threadprivate, 用于指定一个变量是线程私有的。 OpenMP 除上述指令外，还有一些库函数，下面列出几个常用的库函数： omp_get_num_procs, 返回运行本线程的多处理机的处理器个数。 omp_get_num_threads, 返回当前并行区域中的活动线程个数。 omp_get_thread_num, 返回线程号 omp_set_num_threads, 设置并行执行代码时的线程个数 omp_init_lock, 初始化一个简单锁 omp_set_lock， 上锁操作 omp_unset_lock， 解锁操作，要和 omp_set_lock 函数配对使用。 omp_destroy_lock， omp_init_lock 函数的配对操作函数，关闭一个锁 OpenMP 的子句有以下一些 private, 指定每个线程都有它自己的变量私有副本。 firstprivate，指定每个线程都有它自己的变量私有副本，并且变量要被继承主线程中 的初值。 lastprivate， 主要是用来指定将线程中的私有变量的值在并行处理结束后复制回主线 程中的对应变量。 reduce，用来指定一个或多个变量是私有的，并且在并行处理结束后这些变量要执 行指定的运算。 nowait，忽略指定中暗含的等待 num_threads，指定线程的个数 schedule，指定如何调度 for 循环迭代 shared，指定一个或多个变量为多个线程间的共享变量 ordered，用来指定 for 循环的执行要按顺序执行 copyprivate，用于 single 指令中的指定变量为多个线程的共享变量 copyin，用来指定一个 threadprivate 的变量的值要用主线程的值进行初始化。 default，用来指定并行处理区域内的变量的使用方式，缺省是 shared
openmp详解教程
Open Multi-Processing的缩写，是一个应用程序接口（API），可用于显式指导多线程、共享内存的并行性。
在项目程序已经完成好的情况下不需要大幅度的修改源代码，只需要加上专用的pragma来指明自己的意图，由此编译器可以自动将程序进行并行化，并在必要之处加入同步互斥以及通信。
当选择忽略这些pragma，或者编译器不支持OpenMp时，程序又可退化为通常的程序(一般为串行)，代码仍然可以正常运作，只是不能利用多线程来加速程序执行。
OpenMP提供的这种对于并行描述的高层抽象降低了并行编程的难度和复杂度，这样程序员可以把更多的精力投入到并行算法本身，而非其具体实现细节。
对基于数据分集的多线程程序设计，OpenMP是一个很好的选择。
OpenMP支持的语言包括C/C++、Fortran；而支持OpenMP的编译器VS、gcc、clang等都行。
可移植性也很好：Unix/Linux和Windows内存共享模型：OpenMP是专为多处理器/核，共享内存机器所设计的。
底层架构可以是UMA和NUMA。
即(Uniform Memory Access和Non-Uniform Memory Access)2.1基于线程的并行性•OpenMP仅通过线程来完成并行•一个线程的运行是可由操作系统调用的最小处理单•线程们存在于单个进程的资源中，没有了这个进程，线程也不存在了•通常，线程数与机器的处理器/核数相匹配，然而，实际使用取决与应用程序2.2明确的并行•OpenMP是一种显式（非自动）编程模型，为程序员提供对并行化的完全控制•一方面，并行化可像执行串行程序和插入编译指令那样简单•另一方面，像插入子程序来设置多级并行、锁、甚至嵌套锁一样复杂2.3 Fork-Join模型•OpenMP就是采用Fork-Join模型•所有的OpenML程序都以一个单个进程——master thread开始，master threads按顺序执行知道遇到第一个并行区域•Fork：主线程创造一个并行线程组•Join：当线程组完成并行区域的语句时，它们同步、终止，仅留下主线程2.4 数据范围•由于OpenMP时是共享内存模型，默认情况下，在共享区域的大部分数据是被共享的•并行区域中的所有线程可以同时访问这个共享的数据•如果不需要默认的共享作用域，OpenMP为程序员提供一种“显示”指定数据作用域的方法2.5嵌套并行•API提供在其它并行区域放置并行区域•实际实现也可能不支持2.6动态线程•API为运行环境提供动态的改变用于执行并行区域的线程数•实际实现也可能不支持3.openmp使用需要使用openmp就需要引入omp.h库文件。
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
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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
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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
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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。
vs2008中设置OpenMP
vs2008中设置OpenMP：实验环境：平台为XP，VS2008如何建立Openmp编程环境OpenMP在Windows环境下比较容易实现，只要打开VS2008中的编译选项/openmp，设置一下环境变量OMP_NUM_THREADS就可以了。
一般是新建一个c++项目，以次选择Project-> (alt+f7)属性 -> 配置属性(configuration property) -> c/c++ -> 语言(Language)，打开OpenMP支持；设置环境变量：我的电脑 -> 属性 -> 高级 -> 环境变量，新建一个OMP_NUM_THREADS变量，值设为2，即为程序执行的线程数。
至于其它环境变量，在使用的时候我们再设置就可以了，所以暂时不考虑。
这样,就可以进行OpenMP程序设计了。
测试例子1：#include "omp.h"int main(int argc, char* argv[]){#pragma omp parallelfor(;;){int i = 0 ;i++;int y = i;}return 0;}测试例子2：#include <stdio.h>#include <omp.h>int main(){omp_set_num_threads(2);#pragma omp parallelprintf("Hello from Thread NO.%d\n", omp_get_thread_num()); return 0;}程序运行结果为:Hello from Thread NO.0Hello from Thread NO.1。
OpenMP程序的编译和运行
SHANGHAI UNIVERSITY学院计算机工程与科学学院实验OpenMP程序的编译和运行姓名陈帅学号教师刘芳芳时间2015.05.06报告成绩实验2-1. OpenMP程序的编译和运行1.实验目的1) 在Linux平台上编译和运行OpenMP程序；2) 在Windows平台上编译和运行OpenMP程序。
3) 掌握OpenMP并行编程基础。
2.实验环境1) 硬件环境：计算机一台；2) 软件环境：Linux、Win2003、GCC、MPICH、VS2008或其他版本Visual Studio；3.实验内容1. Linux下OpenMP程序的编译和运行。
OpenMP是一个共享存储并行系统上的应用编程接口，支持C/C++和FORTRAN等语言，编译和运行简单的"Hello World"程序。
在Linux下编辑hellomp.c源程序，或在Windows下编辑并通过附件中的FTP工具（端口号：1021）上传，用"gcc -fopenmp -O2 -o hellomp.out hellomp.c"命令编译，用"./hellomp.out"命令运行程序。
注：在虚拟机中当使用vi编辑文件时，不是以ESC键退出插入模式，可以使用“Ctrl+c”进入命令模式，然后输入wq进行存盘退出。
代码如下：#include <omp.h>#include <stdio.h>int main(){int nthreads,tid;omp_set_num_threads(8);#pragma omp parallel private(nthreads,tid){tid=omp_get_thread_num();printf("Hello World from OMP thread %d\n",tid);if(tid==0){nthreads=omp_get_num_threads();printf("Number of threads is %d\n",nthreads);}}}安装gcc检查GCC是否安装完成编写hellomp.c编译运行2.控制并行执行的线程数。
mpi程序编译运行指令
mpi程序编译运行指令MPI（Message Passing Interface）是一种用于并行计算的编程模型。
下面将介绍MPI程序的编译和运行指令。
编译MPI程序通常需要使用MPI编译器，常见的MPI编译器有MPICH、OpenMPI等。
在编译MPI程序之前，需要确保已经正确安装了MPI编译器和相关的库文件。
编译MPI程序的指令通常为：```mpiicc -o program program.c```其中，`mpiicc`是MPI编译器的命令，`-o program`指定输出的可执行文件名为`program`，`program.c`是要编译的MPI程序源代码文件。
运行MPI程序的指令通常为：```mpiexec -n <进程数> ./program```其中，`mpiexec`是MPI程序运行的命令，`-n <进程数>`指定运行时的进程数，`./program`指定要运行的MPI可执行文件。
在MPI程序中，可以使用MPI库中的函数来实现进程间的通信和协调。
常用的MPI函数包括`MPI_Init`、`MPI_Finalize`、`MPI_Comm_size`、`MPI_Comm_rank`、`MPI_Send`、`MPI_Recv`等。
这些函数可以实现进程的初始化、获取进程数和进程编号、发送和接收消息等功能。
MPI程序的运行流程一般为：1. 所有进程调用`MPI_Init`进行初始化。
2. 调用`MPI_Comm_size`获取进程总数，调用`MPI_Comm_rank`获取当前进程编号。
3. 根据进程编号的不同，执行不同的代码逻辑。
4. 进程间需要通信时，使用`MPI_Send`和`MPI_Recv`进行消息的发送和接收。
5. 所有进程执行完毕后，调用`MPI_Finalize`进行清理工作。
MPI程序的并行计算模型是基于消息传递的，即进程之间通过发送和接收消息来实现数据的交换和协同计算。
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。