实验二：openmp多线程编程

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1、实验二：OpenMP多线程编程模块一：基础练习3编译执行，执行结果：简答与思考：1写出关键的并行代码（1）四个线程各自执行6次迭代。#include"stdafx.h"#includeint_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]){printf("HelloWorld");#pragmaompparallel{for(inti=0;i<6;i++){printf("Iter:%dThread%d",i,omp_get_thread_num());}}printf("GoodByeWorld");return0;}-

2、9-（2）四个线程协同完成6次迭代。#include"stdafx.h"#includeint_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]){printf("HelloWorld");#pragmaompparallel{#pragmaompforfor(inti=0;i<6;i++){printf("Iter:%dThread%d",i,omp_get_thread_num());}}printf("GoodByeWorld");return0;}-9-2附加练习：（1）编译执行下面的代码，写出两种可能的执行结果。in

3、ti=0,j=0;#pragmaompparallelforfor(i=2;i<7;i++)for(j=3;j<5;j++)printf(“i=%d,j=%d”,i,j);（2）编译执行下面的代码，写出两种可能的执行结果。inti=0,j=0;for(i=2;i<7;i++)#pragmaompparallelforfor(j=3;j<5;j++)-9-printf(“i=%d,j=%d”,i,j);（3）分析上述两段代码的不同并行效果。代码1，”#pragmaompparallelfor”为并行区域只对外层循环起作用，因此外层循环i值出现的比较随机

4、。而”#pragmaompparallelfor”对内层的循环不起作用，执行方式仍然是串行方式，于是内层循环的出现还是固定的先3后4。代码2”#pragmaompparallelfor”只对内层循环起作用，对外层循环不起作用，因此外层循环是串行方式执行的，内层循环是多个线程共同并发执行的。因此i值的出现是随机的，j值的出现是有序的。3实验总结。-9-模块二：数值积分计算Pi值3编译执行，计算执行时间:为:6编译执行，计算执行时间为：5.553000s和11.700000s7加速比（写出计算公式）：11.700/5.553≈2.1078并行效率（写出计算公式）

5、：(11.700/5.553)/4≈52.674%简答与思考：1如何进行并行化的？为什么？#include"stdafx.h"#include#include#include-9-longlongnum_steps=1000000000;doublestep;int_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]){clock_tstart,stop;doublex,pi,sum=0.0;inti;step=1./(double)num_steps;start=clock();#pragmaomppar

6、allelforreduction(+:sum),private(x)for(i=0;i

7、方案？如何并行？效果如何？4实验总结-9-模块三：MonteCarlo计算Pi值2编译执行，Pi的值为：计算执行时间为：5编译执行，Pi的值为：计算执行时间为：6加速比（写出计算公式）：4.5310/2.2900≈1.97867并行效率（写出计算公式）：(4.5310/2.2900)/4≈49.47％简答与思考：1如何进行并行化的？为什么？#include"stdafx.h"-9-//VSLVariables#include"mkl_vsl.h"#defineBRNGVSL_BRNG_MCG31#defineMETHOD0#defineBLOCK_SIZE5

8、00int_tmain(intargc,_TCHAR