第十一章分布式共享内存
b=1; a=1; c=1; print(a,c); print(b,c); print(a,b);
(d)
2.弱一致性
同步变量：广播导出所有写操作，导入所有写操 作
对同步变量的访问必须是顺序一致性的。
在所有前面的写操作完成之前,不能访问同步变 量。
在前面所有同步变量的访问完成前,不能访问（
每一进程的操作都按程序规定的顺序执行。 所有进程看到相同的内存访问操作次序。
例：运行同一个程序得到的两个可能的结果
P1: W(x)1
P2:
R(x)0 R(x)1
P1: W(x)1
P2:
R(x)1 R(x)1
有序一致性举例
3个并行执行的进程 4种正确的执行顺序
a=1;
b=1;
c=1;
print(b,c); print(a,c); print(a,b);
同一个进程的写操作的执行次序，其它进程 看到的都相同
不同进程的写操作的执行次序，不同进程看 到的可以是不同的
例：符合PRAM一致性，但不符合因果一致性
P1：W(x)1
P2：
R(x)1 W(x)2
P3：
P4：
R(x)1 R(x)2 R(x)2 R(x)1
3.处理机一致性
与PRAM一致性相似
附加条件：
存储相关性：对于任意存储器地址X, 对 于写入X的顺序是全局一致的。
写入不同地址,对于不同进程来看,不需 要相同顺序
4.释放一致性（自由一致性）
Acquire操作：要进入临界区
Release操作：退出临界区
规则
在访问共享变量前，所有先前的acquire都 必须完成。
在进行release前，先前的所有读写操作都 必须结束。
3.基于库的方式 一些程序设计语言或语言的扩展,支持
DSM方式。进程通过库调用来完成对DSM中 数据的访问。
基于虚拟页的方式应得到更多的关注
11.2 设计和应用
数据结构 同步模型 一致性模型 修改问题 颗粒性 抖动问题
11.2 设计和应用
11.2.1 数据结构
1.基于字节方式
应用程序按照自己想要的数据结构去共 享内存,如同普通的虚拟存储器访问。
本章将讨论DSM的一些设计和应用问题， 重点在于一致性模型。
11.1.1 消息传递与DSM的比较
1.程序模型 •不需要编码、解码 •数据的安全 •数据的表示（是否统一的） •进程同步方法 •异步的通信方式
2.效率
为DSM编写的并行程序的执行功能，在 相同的硬件平台上，与基于消息传递模型 编写的程序基本相等，至少在机器数量相 对少的情况下是这样。
第十一章 分布式共享内存
主要内容
11.1 11.2 11.4
概述 设计和应用 一致性模型 小结
11.1 概 述
分布式共享内存（Distributed Shared Memory):它使得不同机器上的进 程不用通过共享物理内存就可以使用共享 数据。DSM是一个共享内存的程序模型， 它在某些方面要优于基于消息的模型。
(a)
(b)
(c)
a=1; print(b,c);
b=1; print(a,c);
c=1; print(a,c);
(a)
a=1; b=1; print(a,c); print(b,c); c=1; print(a,b);
(b)
b=1; c=1; print(a,b); print(a,c); a=1; print(b,c);
一致性模型 软件与存储器间的约定（contract） 如果软件遵守约定的规则，存储器就 能工作正常。 如果软件违反了这些规定，存储器就 不再保证操作的正确性
1.有序一致性
在这个模型下,任何操作都满足条件: 由单个进程引起的读和写操作都以程序 执行的顺序发生,同时属于不同进程引起 的内存操作也按一定的次序发生。
2.共享对象
将共享内存当作一个对象集合。将一系列 操作施加在给定的对象上。
3.不可变数据 将DSM看成一个所有进程都可以读的不可变 数据的集合。
11.2. 2 同步模型 包含同步模型的DSM才能称为一个完整DSM。 锁、信号量。
11.2. 3 一致性模型
缓存一致性（coherency） 数据在各个缓存中的值保持一致
因果关系
并行
因果一致性举例
（1）违反因果一致性
P1：W(x)1
P2：
R(x)1 W(x)2
P3：
P4：
R(x)2 R(x)1 R(x)1 R(x)2
因果一致性举例 （2）符合因果一致性
P1：W(x)1 P2： P3： P4：
W(x)2
R(x)2 R(x)1 R(x)1 R(x)2
2.管道内存（PRAM ）一致性
抖动:数据无效的时间超出了等待访问它的进 程的有效工作时间。
11.3其它一致性 1.因果一致性
对于因果相关的写操作，所有进程看到的执行顺 序应相同。
并发写操作在不同CPU看到的顺序可能不同
P1：W(x)1
P2：
R(x)1 W(x)2
P3：
R(x)1
P4：
R(x)1
W(x)3
R(x)3 R(x)2 R(x)2 R(x)3
11.1.2 DSM的主要处理方式
分布式共享内存主要有三种处理方式： 1. 基于硬件的方式
依靠硬件来装载、存储指令以完成DSM的 寻址操作及远程内存结点的通信。（适合于多 处理机系统）
2.基于虚拟页的方式 这种方式与传统的虚拟存储器系统类似,
不同之处在于:操作系统不是从磁盘中而是通 过网络从另一个处理机中获取页。
DSM使不同的机器无需共享物理内存就 可以访问共享数据。进程访问DSM中的数据 就如同访问本机的内存一样。DSM运行系统 还应保证在不同机器上执行的进程可以观 察到别人对DSM的修改。
分布式共享内存
物理 内存
物理 内存
物理 内存
图1.1 DSM 抽象
DSM应用的中心问题有三个：一是当系统容 纳相应多的设备时，怎样保持系统的高性 能；二是访问DSM将导致大量通信开销的产 生；三是访问DSM的进程相当多时，怎样保 证系统的一致性。
读或写）数据。
允许
P1：W(x)1 W(x)2 S
P2：
R(x)1 R(x)2 S
P3：
R(x)2 R(x)1 S
不允
许
P1: W(x)1 W(x)2 S
P2:
S R(x)1
11.2. 4 修改问题
1.写有效 2.写无效
11.2. 5 颗粒性
基于虚拟页的DSM中的颗粒性问题就是页 面
的大小。
11.2. 6 抖动问题
接口同步数据 方法
接口同步数据方法接口同步数据是计算机科学中的一种常见需求，特别是在分布式系统中。
接口同步数据的方法有很多种，本文将介绍一些常用的方法，并分析它们的特点和适用场景。
一、接口同步数据的概念接口同步数据是指在分布式系统中，通过接口在不同进程或不同机器之间传递数据的过程。
同步数据的主要目的是确保数据的一致性和准确性。
在分布式系统中，由于网络延迟、进程间通信等原因，数据可能会出现不一致的情况。
因此，接口同步数据成为了保证数据一致性的关键手段。
二、接口同步数据的方法1. 共享内存共享内存是一种常见的接口同步数据方法。
在这种方法中，多个进程可以通过读写同一块内存区域来传递数据。
共享内存的优点是传输速度快，延迟低。
但是，它也有局限性，比如需要进程间协作，且容易产生竞争条件。
2. 消息队列消息队列是一种通过队列来传递消息的接口同步数据方法。
发送进程将消息放入队列中，接收进程从队列中取出消息进行处理。
消息队列的优点是实现了进程间的解耦，且可以实现异步通信。
但是，它也有局限性，比如需要额外的系统资源来维护队列，且可能会产生消息丢失的情况。
3. 数据库数据库是一种通过存储数据来进行接口同步数据的方法。
发送进程将数据存储到数据库中，接收进程从数据库中读取数据。
数据库的优点是数据持久化，且可以支持分布式事务。
但是，它也有局限性，比如需要额外的系统资源来维护数据库，且可能会产生网络延迟的问题。
4. RPC（远程过程调用）RPC是一种通过网络调用远程进程的方法。
发送进程通过网络发送调用请求，接收进程收到请求后执行相应的操作并返回结果。
RPC的优点是实现了进程间的透明调用，且可以支持分布式事务。
但是，它也有局限性，比如需要额外的系统资源来维护网络连接，且可能会产生网络延迟的问题。
三、接口同步数据方法的比较和选择接口同步数据方法的选择取决于系统的具体需求和场景。
下面是几种方法之间的比较：1. 共享内存：适用于进程间通信，传输速度快，但需要进程间协作，容易产生竞争条件。
《并行程序设计导论》第二章-2024鲜版
科学计算模拟：分享一个科学计算模拟的优化案例，通过并行算法设 计和使用高性能计算资源，加速了模拟过程的执行速度。
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分布式内存架构
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安装OpenCL SDK，配置设备驱动， 设置环境变量，测试OpenCL程序运 行。
图算法
通过图算法的实例，如最短路径、最小生 成树等，讲解分布式内存并行程序在处理 复杂数据结构时的应用。
第六章向量时钟
第11章分布式操作系统系统11.1分布式系统的体系结构分布式系统（distributed system)是由若干非共享内存和时钟的计算机组成，它们通过一个计算机网络彼此交换消息；并且每台计算机由自己的内存和运行自己的操作系统，如图1所示。
图 1 分布式系统的体系结构分布式系统的优点：●资源共享●增强的性能●改善的可靠性和可用性●模块可扩张性11.1.1分布式系统的体系结构类型Tanenbaum和Renesse将分布式系统分成三类：●小型机类型(minicomputer model)：在小型机类型中，分布式系统由若干小型机组成（例如，VAX)。
每个计算机支持多个用户并且提供访问远程资源。
处理机个数和用户数之比通常小于1。
●工作站类型(workstation model)：在工作站类型中，分布式系统由直到几百台工作站组成。
每个用户有一台工作站完成用户的任务。
藉助于分布式文件系统，用户可以访问任何数据，而不管其位置。
处理机个数和用户数之比通常等于1。
Athena和Andrew是其例子。
●处理机池类型(processor pool model)：在处理机池类型中，按照用户的需求分配一个或多个处理机给用户。
一旦完成任务它们返回处理机池等待新的分配。
处理机个数和用户数之比通常大于1。
Amoeba是一个工作站和处理机池类型组合的试验系统。
分布式操作系统是由一个通信网络连接的若干自治的计算机所组成的分布式计算系统的操作系统。
从用户观点看分布式操作系统是由一个虚拟单机组成。
11.1.2分布式操作系统的课题●全局知识(Global knowledge)●命名(Naming)●可伸缩性(Scalability)●兼容性(Compatibility)●进程同步(Process Synchronization)●资源管理(Resource Management)●安全(Security)●构造(Structuring)全局知识命名可伸缩性兼容性兼容性指的是在一个系统中的资源之间互操作性。
高性能计算的基本原理和应用
高性能计算的基本原理和应用第一章前言高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用计算机技术和相关技术手段，通过并行计算和分布式计算，以及其他各种优化方法，实现超大规模计算和数据处理的一种计算方法。
本文将重点探讨高性能计算的基本原理和应用。
第二章高性能计算的基本原理2.1 并行计算并行计算是高性能计算的基石，它将一个大型问题划分为多个小问题，并同时进行处理，从而提高计算速度。
常见的并行计算模式有共享内存并行计算和分布式内存并行计算。
2.2 分布式计算分布式计算是指将计算任务分发到多台计算机上进行处理，通过网络进行通信和协调，实现计算资源的集中利用。
分布式计算能够实现计算能力的扩展和任务的协同处理。
2.3 高速网络高性能计算需要使用高速网络将各个计算节点连接在一起，以实现数据传输和任务协调。
常见的高速网络技术有InfiniBand、以太网和快速以太网等。
2.4 多核处理器多核处理器是现代高性能计算系统中常见的硬件配置，它能够在同一个处理器上同时运行多个计算任务，提高计算任务的并行性和效率。
第三章高性能计算的应用领域3.1 科学计算高性能计算在科学领域中广泛应用，例如天气预报、气候模拟、宇宙演化等。
利用高性能计算，科学家们可以模拟真实的物理和生物现象，加深对自然 laws的理解。
3.2 工程仿真高性能计算在工程领域中的应用十分广泛，例如汽车设计、航空航天工程、核能研究等。
通过对物理现象进行仿真和模拟，工程师可以在计算机上进行大规模试验和优化设计，提高产品的质量和性能。
3.3 金融风险管理高性能计算在金融领域中的应用主要集中在风险管理，例如金融模型的建立、投资组合的优化等。
通过对大量的金融数据进行快速计算和分析，可以降低金融风险，提高投资决策的准确性。
3.4 医学研究高性能计算在医学领域中的应用主要包括基因组学、蛋白质结构预测、药物研发等。
通过对大规模的生物数据进行分析和计算，可以加快疾病的诊断和治疗进程，推动医学研究的进展。
python共享内存
python共享内存共享内存（Shared Memory）是最简单的进程间通信⽅式，它允许多个进程访问相同的内存，⼀个进程改变其中的数据后，其他的进程都可以看到数据的变化。
共享内存是进程间最快速的通信⽅式：｀进程共享同⼀块内存空间。
｀访问共享内存和访问私有内存⼀样快。
｀不需要系统调⽤和内核⼊⼝。
｀不造成不必要的内存复制。
内核不对共享内存的访问进⾏同步，因此程序员必须⾃⼰提供同步。
使⽤共享内存：｀某个进程分配内存段。
｀使⽤这个内存段的进程要连接（attach）这个内存段。
｀每个进程使⽤完共享内存段后，要分离（detach）这个内存段。
｀在某个地⽅，必须有⼀个进程来销毁这个内存段。
Linux的内存模型：｀每个进程的虚拟内存被分为页（page）。
｀每个进程维护⾃⼰的内存地址到虚拟内存页之间的映射。
｀实际的数据存在于进程的内存地址上。
｀尽管每个进程有⾃⼰的地址空间，多个进程的映射还是可以指向相同的页。
所有的共享内存段的⼤⼩，都是Linux内存页⼤⼩的整数倍。
Linux的页⼤⼩是4KB，不过程序员应该使⽤getpagesize函数来获得这个值。
分配：shmget｀第⼀个参数是⼀个整型的键，⽤于指定要创建的段。
⽆关的进程可以通过指定同⼀个键来访问同⼀段共享内存。
｀使⽤常量IPC_PRIVATE作为第⼀个参数，可以避免键的冲突。
｀第⼆个参数是分配的段的⼤⼩（字节数）。
实际分配的字节数会舍弃多余部分到页⼤⼩的整数倍。
｀第三个参数是位标志，⽤来表⽰创建的选项。
｀｀IPC_CREATE：表明要创建新的共享内存空间。
｀｀IPC_EXCL：总是和上⼀个标志⼀起使⽤。
如果指定键的共享内存段已经存在，这个标志会导致调⽤失败；如果没有指定这个标志，调⽤会返回已经占⽤这个键的共享内存段。
｀｀模式标志：9个bit的标志，和系统的⽂件权限使⽤相同的标志，不过执⾏标志⽆效。
这些标志定义在<sys/stat.h>中。
｀返回值是新创建的或者取得的内存段的标志符（SHMID）。
2024版年度《并行程序设计导论》第四章
•并行计算基础•并行算法设计•并行编程模型与语言目录•并行程序性能优化•并行程序调试与性能分析•总结与展望并行计算概念及特点并行计算概念并行计算是指在同一时间内，使用多个计算资源（如处理器、核心、计算机等）同时执行多个计算任务的过程。
并行计算特点并行计算的主要特点包括同时性、独立性、加速比和可扩展性等。
其中，同时性指多个任务在同一时间内执行；独立性指各个任务之间互不干扰；加速比指并行计算相对于串行计算的加速效果；可扩展性指并行计算系统能够方便地增加计算资源以提高计算能力。
多核处理器集群系统分布式共享内存系统任务并行数据并行流水线并行并行算法特点并行算法分类与特点常见并行算法介绍如并行快速排序、归并排序等，提高排序速度。
如并行广度优先搜索、最短路径算法等，用于图论问题的求解。
如矩阵乘法、矩阵分解等，加速线性代数计算。
如并行蒙特卡洛方法、并行有限元方法等，应用于科学计算领域。
并行排序算法并行图算法并行矩阵运算并行数值计算并行算法性能评价加速比效率可扩展性复杂度分析共享内存编程模型原理及特点常用同步机制典型应用01 02 03原理及特点常用通信方式典型应用消息传递编程模型OpenMP 存并行编程的了简单的并行循环、分段、任务等构造，以及丰富的同步和互斥机制。
用于多核、多线程等共享内存环境，可以方便地实现并行化。
OpenMP MPI 编程的标准接口，提供了丰富的通信函数和同步机制。
MPI 系统等环境，可以实现大规模并行计算。
MPI CUDA 一种并行计算平台和编程模型，支持CUDA 程接口和扩展库，可以方便地实现应用程序。
CUDA 除了上述三种常见的并行编程语言外，还有许多其他语言和工具支持并行编程，如Fortran 这些语言和工具各有特点，可以根据具体应用场景选择合适的编程语言和工具。
其他语言并行编程语言介绍针对特定问题选择合适的并行算法，通过减少计算量、提高计算效率来优化性能。
算法选择与优化数据结构与存储优化编译优化技术运行时优化技术合理设计数据结构，减少数据冗余和访问冲突，提高数据存储和访问效率。
挖掘并行技术总结：共享内存与分布式计算的优劣分析
挖掘并行技术总结：共享内存与分布式计算的优劣分析挖掘并行技术总结：共享内存与分布式计算的优劣分析在现代计算机应用中，由于数据量庞大，复杂的运算，单线程计算的效率已经无法满足需求。
因此，采用并行计算等技术能够有效地提高计算效率和减少计算时间。
在并行计算领域中，共享内存和分布式计算是两种常见的技术，它们都有自己的优点和缺点，在使用时需要根据不同的需求进行选择。
本文将对这两种技术进行详细的优劣分析。
一、共享内存技术共享内存技术是指多个线程可以访问同一个物理内存空间，在同一时间内可以同时对其进行读写操作。
由于共享内存技术操作简单、通信效率高以及程序易于调试等优点，因此被广泛应用于计算密集型任务和高性能计算领域。
优点：1、通信效率高。
共享内存技术的通信效率高于分布式计算技术，这是因为在共享内存技术下，线程之间可以直接访问共享内存，而在分布式计算技术下，线程之间需要通过网络通信进行数据传输。
2、易于编程与调试。
由于共享内存技术具有操作简单的特点，因此程序员可以很容易地编写和调试代码。
同时由于共享内存技术在同一时间内只允许一个线程对内存进行读写操作，因此程序员可以更好地控制程序的执行过程。
3、适用于计算密集型任务。
共享内存技术可以使多个线程同时访问计算机的处理器，因此适用于计算密集型任务，能够提高计算效率。
缺点：1、容易出现数据竞争的问题。
由于多个线程同时访问同一块内存区域，因此容易出现数据竞争的问题。
如果不加以处理的话，这个问题会导致程序的运行结果不可预测，严重时可能会导致程序崩溃。
2、不适合处理I/O密集型任务。
由于共享内存技术只能够访问内存中的数据，而无法对外设进行操作，因此不适合处理I/O密集型任务。
I/O密集型任务需要频繁地访问外部存储，而在共享内存技术中这种作是不可取的。
3、不便于扩展。
共享内存技术需要在同一台计算机中进行，因此不便于进行扩展。
如果想要用更多的计算资源来处理数据，那么只能采用多台计算机协作的方式。
分布式存储系统详解
传统SAN架构
FC/IP
孤立的存储资源：存储通过 专用网络连接到有限数量的 服务器。
存储设备通过添加硬盘框 增加容量，控制器性能成 为瓶颈。
第3页
分布式Server SAN架构
虚拟化/操作系统 InfiniBand /10GE Network
InfiniBand /10GE Network
Server 3
Disk3 P9 P10 P11 P12
P2’ P6’ P14’ P18’
Disk4 P13 P14’ P15 P16’ P7’ P11’ P19’ P23’
Disk5 P17 P18’ P19 P20’ P3’ P12’ P15’ P24’
Disk6 P21 P22 P23 P24 P4’ P8’ P16’ P20’
第10页
FusionStorage部署方式
融合部署
指的是将VBS和OSD部署在同一台服务器中。 虚拟化应用推荐采用融合部署的方式部署。
分离部署
指的是将VBS和OSD分别部署在不同的服务器中。 高性能数据库应用则推荐采用分离部署的方式。
第11页
基础概念 (1/2)
资源池：FusionStorage中一组硬盘构成的存储池。
第二层为SSD cache，SSD cache采用热点读机制，系统会统计每个读取的数据，并统计热点访问因 子，当达到阈值时，系统会自动缓存数据到SSD中，同时会将长时间未被访问的数据移出SSD。
FusionStorage预读机制，统计读数据的相关性，读取某块数据时自动将相关性高的块读出并缓存
到SSD中。
数据可靠是第一位的， FusionStorage建议3副本配 置部署。
如果两副本故障，仍可保障 数据不丢失。
分布式系统知识点积累总结
分布式系统知识点积累总结一、分布式系统概述分布式系统是一个由多台计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协作，共同完成某个任务。
分布式系统的设计目标是提高系统的可靠性、可扩展性和性能。
二、分布式系统的特点1. 系统中的计算资源是分布在不同的计算节点上的，节点之间通过网络连接。
2. 节点之间相互独立，没有全局时钟，只能通过消息传递的方式进行协调。
3. 分布式系统需要解决数据一致性、并发控制和通信延迟等问题。
三、分布式系统的关键技术1. 通信技术：分布式系统中的节点通过网络通信进行信息交换，通信技术是分布式系统的基础。
2. 数据复制技术：为了提高系统的可靠性和可用性，分布式系统通常会采用数据复制技术。
3. 一致性协议：分布式系统中的数据一致性是一个重要的问题，一致性协议可以保证系统中的数据一致性。
4. 分布式事务：分布式系统中的多个节点可能需要协同完成一个复杂的任务，分布式事务可以确保系统执行的原子性和一致性。
5. 负载均衡：分布式系统中的节点需要协同处理大量的请求，负载均衡技术可以使得系统的负载得到均衡，提高系统性能和可用性。
四、分布式系统的常见问题及解决方案1. 数据一致性问题：分布式系统中的数据一致性是一个常见问题，解决方案包括使用一致性协议、版本控制和事务管理等技术。
2. 并发控制问题：分布式系统中的并发控制是一个重要问题，解决方案包括使用锁、分布式事务和分布式共享内存等技术。
3. 通信延迟问题：分布式系统中的通信延迟可能导致性能下降，解决方案包括使用消息队列、异步通信和缓存等技术。
4. 节点故障问题：分布式系统中的节点故障可能导致系统的不可用，解决方案包括使用容错技术、数据备份和自动故障转移等技术。
五、分布式系统的一些经典算法1. Paxos算法：Paxos算法是一种用于分布式系统中的一致性协议，它可以确保多个节点对某个值达成一致。
2. Raft算法：Raft算法是一种分布式一致性算法，相比Paxos算法更容易理解和实现。
OpenMP共享内存并行编程详解
OpenMP共享内存并⾏编程详解实验平台：win7， VS20101. 介绍并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。
我们这⾥关注的是共享内存并⾏计算机，因为编辑这篇⽂章的机器就属于此类型（普通的台式机）。
和Pthreads相⽐OpenMP更简单，对于关注算法、只要求对线程之间关系进⾏最基本控制（同步，互斥等）的我们来说，OpenMP再适合不过了。
本⽂对windows上Visual Studio开发环境下的OpenMP并⾏编程进⾏简单的探讨。
本⽂参考了wikipedia关于OpenMP条⽬、（有OpenMP Specification）、MSDM上关于OpenMP条⽬以及教材《MPI与OpenMP并⾏程序设计（C语⾔版）》：1.2.3.4. 《MPI与OpenMP并⾏程序设计（C语⾔版）》第17章，Michael J. Quinn著，陈⽂光等译，清华⼤学出版社，2004注意，OpenMP⽬前最新版本为4.0.0，⽽VS2010仅⽀持OpenMP2.0（2002年版本），所以本⽂所讲的也是OpenMP2.0，本⽂注重使⽤OpenMP获得接近核⼼数的加速⽐，所以OpenMP2.0也⾜够了。
2. 第⼀个OpenMP程序step 1：新建控制台程序step 2：项⽬属性，所有配置下“配置属性>>C/C++>>语⾔>>OpenMP⽀持”修改为是（/openmp），如下图：step 3：添加如下代码：1 #include<omp.h>2 #include<iostream>3int main()4 {5 std::cout << "parallel begin:\n";6#pragma omp parallel7 {8 std::cout << omp_get_thread_num();9 }10 std::cout << "\n parallel end.\n";11 std::cin.get();12return0;13 }step 4：运⾏结果如下图：可以看到，我的计算机是8核的（严格说是8线程的），这是我们实验室的⼩型⼯作站（⾄多⽀持24核）。