Eclipse下配置：http://www.ipd.uni-karlsruhe.de/multicore/research/download/HowToGuide-OpenMP.pdf
或cmakelist中设置：
FIND_PACKAGE( OpenMP REQUIRED)
if(OPENMP_FOUND)
message(“OPENMP FOUND”)
set(CMAKE_C_FLAGS “
{OpenMP_C_FLAGS}”)
set(CMAKE_CXX_FLAGS “
{OpenMP_CXX_FLAGS}”)
set(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS “
{OpenMP_EXE_LINKER_FLAGS}”)
endif()
for循环并行化详解
：http://www.tuicool.com/articles/RbIr2mJ在C/C++中使用OpenMP优化代码方便又简单，代码中需要并行处理的往往是一些比较耗时的for循环，所以重点介绍一下OpenMP中for循环的应用。个人感觉只要掌握了文中讲的这些就足够了，如果想要学习OpenMP可以到网上查查资料。
工欲善其事，必先利其器。如果还没有搭建好omp开发环境的可以看一下 OpenMP并行程序设计——Eclipse开发环境的搭建
首先，如何使一段代码并行处理呢？omp中使用parallel制导指令标识代码中的并行段，形式为：
#pragma omp parallel
{
每个线程都会执行大括号里的代码
}
比如下面这段代码：
-
#include <iostream>
-
#include ”omp.h”
-
using
namespace
std;
-
int main(int argc, char **argv) {
-
//设置线程数，一般设置的线程数不超过CPU核心数，这里开4个线程执行并行代码段
-
omp_set_num_threads(
4);
-
#pragma omp parallel
-
{
-
cout <<
”Hello” <<
”, I am Thread “ << omp_get_thread_num() <<
endl;
-
}
-
}
omp_get_thread_num()是获取当前线程id号
以上代码执行结果为：
Hello, I am Thread 1
Hello, I am Thread 0
Hello, I am Thread 2
Hello, I am Thread 3
可以看到，四个线程都执行了大括号里的代码，先后顺序不确定，这就是一个并行块。
带有for的制导指令：
for制导语句是将for循环分配给各个线程执行，这里 要求数据不存在依赖 。
使用形式为：
（ 1）#pragma omp parallel for
for()
（2）#pragma omp parallel
{ //注意：大括号必须要另起一行
#pragma omp for
for()
}
注意： 第二种形式中并行块里面不要再出现parallel制导指令 ，比如 写成这样就不可以 ：
#pragma omp parallel
{
#pragma parallel omp for
for()
}
第一种形式作用域只是紧跟着的那个for循环，而第二种形式在整个并行块中可以出现多个for制导指令。下面结合例子程序讲解for循环并行化需要注意的地方。
假如不使用for制导语句，而直接在for循环前使用parallel语句：（为了使输出不出现混乱，这里使用printf代替cout）
-
#include <iostream>
-
#include <stdio.h>
-
#include "omp.h"
-
using
namespace
std;
-
int main(int argc, char **argv) {
-
//设置线程数，一般设置的线程数不超过CPU核心数，这里开4个线程执行并行代码段
-
omp_set_num_threads(
4);
-
#pragma omp parallel
-
for (
int i =
0; i <
2; i++)
-
//cout << "i = " << i << ", I am Thread " << omp_get_thread_num() << endl;
-
printf(
"i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
-
}
输出结果为：
i = 0, I am Thread 0
i = 0, I am Thread 1
i = 1, I am Thread 0
i = 1, I am Thread 1
i = 0, I am Thread 2
i = 1, I am Thread 2
i = 0, I am Thread 3
i = 1, I am Thread 3
从输出结果可以看到，如果不使用for制导语句，则每个线程都执行整个for循环。所以，使用for制导语句将for循环拆分开来尽可能平均地分配到各个线程执行。将并行代码改成这样之后：
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < 6; i++)
printf("i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
输出结果为：
i = 4, I am Thread 2
i = 2, I am Thread 1
i = 0, I am Thread 0
i = 1, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 1
i = 5, I am Thread 3
可以看到线程0执行i=0和1，线程1执行i=2和3，线程2执行i=4，线程3执行i=5。线程0就是主线程
这样整个for循环被拆分并行执行了。上面的代码中parallel和for连在一块使用的，其只能作用到紧跟着的for循环，循环结束了并行块就退出了。
上面的代码可以改成这样：
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for
-
for (
int i =
0; i <
6; i++)
-
printf(
"i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
-
}
这写法和上面效果是一样的。需要注意的问题来了：如果在parallel并行块里再出现parallel会怎么样呢？回答这个问题最好的方法就是跑一遍代码看看，所以把代码改成这样：
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp parallel for
-
for (
int i =
0; i <
6; i++)
-
printf(
"i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
-
}
输出结果：
i = 0, I am Thread 0
i = 0, I am Thread 0
i = 1, I am Thread 0
i = 1, I am Thread 0
i = 2, I am Thread 0
i = 2, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 0
i = 4, I am Thread 0
i = 4, I am Thread 0
i = 5, I am Thread 0
i = 5, I am Thread 0
i = 0, I am Thread 0
i = 1, I am Thread 0
i = 0, I am Thread 0
i = 2, I am Thread 0
i = 1, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 0
i = 2, I am Thread 0
i = 4, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 0
i = 5, I am Thread 0
i = 4, I am Thread 0
i = 5, I am Thread 0
可以看到，只有一个线程0，也就是只有主线程执行for循环，而且总共执行4次，每次都执行整个for循环！所以，这样写是不对的。
当然，上面说的for制导语句的两种写法是有区别的，比如两个for循环之间有一些代码只能有一个线程执行，那么用第一种写法只需要这样就可以了：
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < 6; i++)
printf("i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
//这里是两个for循环之间的代码，将会由线程0即主线程执行
printf("I am Thread %d\n", omp_get_thread_num());
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < 6; i++)
printf("i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
离开了for循环就剩主线程了，所以两个循环间的代码是由线程0执行的，输出结果如下：
i = 0, I am Thread 0
i = 2, I am Thread 1
i = 1, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 1
i = 4, I am Thread 2
i = 5, I am Thread 3
I am Thread 0
i = 4, I am Thread 2
i = 2, I am Thread 1
i = 5, I am Thread 3
i = 0, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 1
i = 1, I am Thread 0
但是如果用第二种写法把for循环写进parallel并行块中就需要注意了！
由于用parallel标识的并行块中每一行代码都会被多个线程处理，所以如果想让两个for循环之间的代码由一个线程执行的话就需要在代码前用single或master制导语句标识，master由是主线程执行，single是选一个线程执行，这个到底选哪个线程不确定。所以上面代码可以写成这样：
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for
-
for (
int i =
0; i <
6; i++)
-
printf(
"i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
-
#pragma omp master
-
{
-
//这里的代码由主线程执行
-
printf(
"I am Thread %d\n", omp_get_thread_num());
-
}
-
#pragma omp for
-
for (
int i =
0; i <
6; i++)
-
printf(
"i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
-
}
效果和上面的是一样的，如果不指定让主线程执行，那么将master改成single即可。
到这里，parallel和for的用法都讲清楚了。接下来就开始讲并行处理时数据的同步问题，这是多线程编程里都会遇到的一个问题。
为了讲解数据同步问题，先由一个例子开始：
-
#include <iostream>
-
#include "omp.h"
-
using
namespace
std;
-
int main(int argc, char **argv) {
-
int n =
100000;
-
int sum =
0;
-
omp_set_num_threads(
4);
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for
-
for (
int i =
0; i < n; i++) {
-
{
-
sum +=
1;
-
}
-
}
-
}
-
cout <<
" sum = " << sum <<
endl;
-
}
期望的正确结果是100000，但是这样写是错误的。看代码，由于默认情况下sum变量是每个线程共享的，所以多个线程同时对sum操作时就会因为数据同步问题导致结果不对，显然，输出结果每次都不同，这是无法预知的，如下：
第一次输出sum = 58544 第二次输出sum = 77015 第三次输出sum = 78423
那么，怎么去解决这个数据同步问题呢？解决方法如下：
方法一：对操作共享变量的代码段做同步标识
代码修改如下：
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for
-
for (
int i =
0; i < n; i++) {
-
{
-
#pragma omp critical
-
sum +=
1;
-
}
-
}
-
}
-
cout <<
" sum = " << sum <<
endl;
critical制导语句标识的下一行代码，也可以是跟着一个大括号括起来的代码段做了同步处理。输出结果100000
方法二：每个线程拷贝一份sum变量，退出并行块时再把各个线程的sum相加
并行代码修改如下：
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for reduction(+:sum)
-
for (
int i =
0; i < n; i++) {
-
{
-
sum +=
1;
-
}
-
}
-
}
reduction制导语句，操作是退出时将各自的sum相加存到外面的那个sum中，所以输出结果就是100000啦~~
方法三：这种方法貌似不那么优雅代码修改如下：
-
int n =
100000;
-
int sum[
4] = {
0 };
-
omp_set_num_threads(
4);
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for
-
for (
int i =
0; i < n; i++) {
-
{
-
sum[omp_get_thread_num()] +=
1;
-
}
-
}
-
}
-
cout <<
" sum = " << sum[
0] + sum[
1] + sum[
2] + sum[
3] <<
endl;
每个线程操作的都是以各自线程id标识的数组位置，所以结果当然正确。
数据同步就讲完了，上面的代码中for循环是一个一个i平均分配给各个线程，如果想把循环一块一块分配给线程要怎么做呢？这时候用到了schedule制导语句。下面的代码演示了schedule的用法：
-
#include <iostream>
-
#include "omp.h"
-
#include <stdio.h>
-
using
namespace
std;
-
int main(int argc, char **argv) {
-
int n =
12;
-
omp_set_num_threads(
4);
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for schedule(static, 3)
-
for (
int i =
0; i < n; i++) {
-
{
-
printf(
"i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
-
}
-
}
-
}
-
}
上面代码中for循环并行化时将循环很多很多块，每一块大小为3，然后再平均分配给各个线程执行。
输出结果如下：
i = 6, I am Thread 2
i = 3, I am Thread 1
i = 7, I am Thread 2
i = 4, I am Thread 1
i = 8, I am Thread 2
i = 5, I am Thread 1
i = 0, I am Thread 0
i = 9, I am Thread 3
i = 1, I am Thread 0
i = 10, I am Thread 3
i = 2, I am Thread 0
i = 11, I am Thread 3
从输出结果可以看到：线程0执行i=0 1 2，线程1执行i=3 4 5，线程2执行i=6 7 8，线程3执行i=9 10 11，如果后面还有则又从线程0开始分配。
OK，for循环并行化的知识基本讲完了，还有一个有用的制导语句barrier，用它可以在并行块中设置一个路障，必须等待所有线程到达时才能通过， 这个一般在并行处理循环前后存在依赖的任务时使用到 。
是不是很简单？
OpenMP共享内存并行编程详解
http://www.cnblogs.com/liangliangh/p/3565234.html
</div>
Eclipse下配置：http://www.ipd.uni-karlsruhe.de/multicore/research/download/HowToGuide-OpenMP.pdf
或cmakelist中设置：
FIND_PACKAGE( OpenMP REQUIRED)
if(OPENMP_FOUND)
message(“OPENMP FOUND”)
set(CMAKE_C_FLAGS “
{OpenMP_C_FLAGS}”)
set(CMAKE_CXX_FLAGS “
{OpenMP_CXX_FLAGS}”)
set(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS “
{OpenMP_EXE_LINKER_FLAGS}”)
endif()
for循环并行化详解
：http://www.tuicool.com/articles/RbIr2mJ在C/C++中使用OpenMP优化代码方便又简单，代码中需要并行处理的往往是一些比较耗时的for循环，所以重点介绍一下OpenMP中for循环的应用。个人感觉只要掌握了文中讲的这些就足够了，如果想要学习OpenMP可以到网上查查资料。
工欲善其事，必先利其器。如果还没有搭建好omp开发环境的可以看一下 OpenMP并行程序设计——Eclipse开发环境的搭建
首先，如何使一段代码并行处理呢？omp中使用parallel制导指令标识代码中的并行段，形式为：
#pragma omp parallel
{
每个线程都会执行大括号里的代码
}
比如下面这段代码：
-
#include <iostream>
-
#include ”omp.h”
-
using
namespace
std;
-
int main(int argc, char **argv) {
-
//设置线程数，一般设置的线程数不超过CPU核心数，这里开4个线程执行并行代码段
-
omp_set_num_threads(
4);
-
#pragma omp parallel
-
{
-
cout <<
”Hello” <<
”, I am Thread “ << omp_get_thread_num() <<
endl;
-
}
-
}
omp_get_thread_num()是获取当前线程id号
以上代码执行结果为：
Hello, I am Thread 1
Hello, I am Thread 0
Hello, I am Thread 2
Hello, I am Thread 3
可以看到，四个线程都执行了大括号里的代码，先后顺序不确定，这就是一个并行块。
带有for的制导指令：
for制导语句是将for循环分配给各个线程执行，这里 要求数据不存在依赖 。
使用形式为：
（ 1）#pragma omp parallel for
for()
（2）#pragma omp parallel
{ //注意：大括号必须要另起一行
#pragma omp for
for()
}
注意： 第二种形式中并行块里面不要再出现parallel制导指令 ，比如 写成这样就不可以 ：
#pragma omp parallel
{
#pragma parallel omp for
for()
}
第一种形式作用域只是紧跟着的那个for循环，而第二种形式在整个并行块中可以出现多个for制导指令。下面结合例子程序讲解for循环并行化需要注意的地方。
假如不使用for制导语句，而直接在for循环前使用parallel语句：（为了使输出不出现混乱，这里使用printf代替cout）
-
#include <iostream>
-
#include <stdio.h>
-
#include "omp.h"
-
using
namespace
std;
-
int main(int argc, char **argv) {
-
//设置线程数，一般设置的线程数不超过CPU核心数，这里开4个线程执行并行代码段
-
omp_set_num_threads(
4);
-
#pragma omp parallel
-
for (
int i =
0; i <
2; i++)
-
//cout << "i = " << i << ", I am Thread " << omp_get_thread_num() << endl;
-
printf(
"i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
-
}
输出结果为：
i = 0, I am Thread 0
i = 0, I am Thread 1
i = 1, I am Thread 0
i = 1, I am Thread 1
i = 0, I am Thread 2
i = 1, I am Thread 2
i = 0, I am Thread 3
i = 1, I am Thread 3
从输出结果可以看到，如果不使用for制导语句，则每个线程都执行整个for循环。所以，使用for制导语句将for循环拆分开来尽可能平均地分配到各个线程执行。将并行代码改成这样之后：
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < 6; i++)
printf("i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
输出结果为：
i = 4, I am Thread 2
i = 2, I am Thread 1
i = 0, I am Thread 0
i = 1, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 1
i = 5, I am Thread 3
可以看到线程0执行i=0和1，线程1执行i=2和3，线程2执行i=4，线程3执行i=5。线程0就是主线程
这样整个for循环被拆分并行执行了。上面的代码中parallel和for连在一块使用的，其只能作用到紧跟着的for循环，循环结束了并行块就退出了。
上面的代码可以改成这样：
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for
-
for (
int i =
0; i <
6; i++)
-
printf(
"i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
-
}
这写法和上面效果是一样的。需要注意的问题来了：如果在parallel并行块里再出现parallel会怎么样呢？回答这个问题最好的方法就是跑一遍代码看看，所以把代码改成这样：
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp parallel for
-
for (
int i =
0; i <
6; i++)
-
printf(
"i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
-
}
输出结果：
i = 0, I am Thread 0
i = 0, I am Thread 0
i = 1, I am Thread 0
i = 1, I am Thread 0
i = 2, I am Thread 0
i = 2, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 0
i = 4, I am Thread 0
i = 4, I am Thread 0
i = 5, I am Thread 0
i = 5, I am Thread 0
i = 0, I am Thread 0
i = 1, I am Thread 0
i = 0, I am Thread 0
i = 2, I am Thread 0
i = 1, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 0
i = 2, I am Thread 0
i = 4, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 0
i = 5, I am Thread 0
i = 4, I am Thread 0
i = 5, I am Thread 0
可以看到，只有一个线程0，也就是只有主线程执行for循环，而且总共执行4次，每次都执行整个for循环！所以，这样写是不对的。
当然，上面说的for制导语句的两种写法是有区别的，比如两个for循环之间有一些代码只能有一个线程执行，那么用第一种写法只需要这样就可以了：
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < 6; i++)
printf("i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
//这里是两个for循环之间的代码，将会由线程0即主线程执行
printf("I am Thread %d\n", omp_get_thread_num());
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < 6; i++)
printf("i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
离开了for循环就剩主线程了，所以两个循环间的代码是由线程0执行的，输出结果如下：
i = 0, I am Thread 0
i = 2, I am Thread 1
i = 1, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 1
i = 4, I am Thread 2
i = 5, I am Thread 3
I am Thread 0
i = 4, I am Thread 2
i = 2, I am Thread 1
i = 5, I am Thread 3
i = 0, I am Thread 0
i = 3, I am Thread 1
i = 1, I am Thread 0
但是如果用第二种写法把for循环写进parallel并行块中就需要注意了！
由于用parallel标识的并行块中每一行代码都会被多个线程处理，所以如果想让两个for循环之间的代码由一个线程执行的话就需要在代码前用single或master制导语句标识，master由是主线程执行，single是选一个线程执行，这个到底选哪个线程不确定。所以上面代码可以写成这样：
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for
-
for (
int i =
0; i <
6; i++)
-
printf(
"i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
-
#pragma omp master
-
{
-
//这里的代码由主线程执行
-
printf(
"I am Thread %d\n", omp_get_thread_num());
-
}
-
#pragma omp for
-
for (
int i =
0; i <
6; i++)
-
printf(
"i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
-
}
效果和上面的是一样的，如果不指定让主线程执行，那么将master改成single即可。
到这里，parallel和for的用法都讲清楚了。接下来就开始讲并行处理时数据的同步问题，这是多线程编程里都会遇到的一个问题。
为了讲解数据同步问题，先由一个例子开始：
-
#include <iostream>
-
#include "omp.h"
-
using
namespace
std;
-
int main(int argc, char **argv) {
-
int n =
100000;
-
int sum =
0;
-
omp_set_num_threads(
4);
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for
-
for (
int i =
0; i < n; i++) {
-
{
-
sum +=
1;
-
}
-
}
-
}
-
cout <<
" sum = " << sum <<
endl;
-
}
期望的正确结果是100000，但是这样写是错误的。看代码，由于默认情况下sum变量是每个线程共享的，所以多个线程同时对sum操作时就会因为数据同步问题导致结果不对，显然，输出结果每次都不同，这是无法预知的，如下：
第一次输出sum = 58544 第二次输出sum = 77015 第三次输出sum = 78423
那么，怎么去解决这个数据同步问题呢？解决方法如下：
方法一：对操作共享变量的代码段做同步标识
代码修改如下：
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for
-
for (
int i =
0; i < n; i++) {
-
{
-
#pragma omp critical
-
sum +=
1;
-
}
-
}
-
}
-
cout <<
" sum = " << sum <<
endl;
critical制导语句标识的下一行代码，也可以是跟着一个大括号括起来的代码段做了同步处理。输出结果100000
方法二：每个线程拷贝一份sum变量，退出并行块时再把各个线程的sum相加
并行代码修改如下：
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for reduction(+:sum)
-
for (
int i =
0; i < n; i++) {
-
{
-
sum +=
1;
-
}
-
}
-
}
reduction制导语句，操作是退出时将各自的sum相加存到外面的那个sum中，所以输出结果就是100000啦~~
方法三：这种方法貌似不那么优雅代码修改如下：
-
int n =
100000;
-
int sum[
4] = {
0 };
-
omp_set_num_threads(
4);
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for
-
for (
int i =
0; i < n; i++) {
-
{
-
sum[omp_get_thread_num()] +=
1;
-
}
-
}
-
}
-
cout <<
" sum = " << sum[
0] + sum[
1] + sum[
2] + sum[
3] <<
endl;
每个线程操作的都是以各自线程id标识的数组位置，所以结果当然正确。
数据同步就讲完了，上面的代码中for循环是一个一个i平均分配给各个线程，如果想把循环一块一块分配给线程要怎么做呢？这时候用到了schedule制导语句。下面的代码演示了schedule的用法：
-
#include <iostream>
-
#include "omp.h"
-
#include <stdio.h>
-
using
namespace
std;
-
int main(int argc, char **argv) {
-
int n =
12;
-
omp_set_num_threads(
4);
-
#pragma omp parallel
-
{
-
#pragma omp for schedule(static, 3)
-
for (
int i =
0; i < n; i++) {
-
{
-
printf(
"i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
-
}
-
}
-
}
-
}
上面代码中for循环并行化时将循环很多很多块，每一块大小为3，然后再平均分配给各个线程执行。
输出结果如下：
i = 6, I am Thread 2
i = 3, I am Thread 1
i = 7, I am Thread 2
i = 4, I am Thread 1
i = 8, I am Thread 2
i = 5, I am Thread 1
i = 0, I am Thread 0
i = 9, I am Thread 3
i = 1, I am Thread 0
i = 10, I am Thread 3
i = 2, I am Thread 0
i = 11, I am Thread 3
从输出结果可以看到：线程0执行i=0 1 2，线程1执行i=3 4 5，线程2执行i=6 7 8，线程3执行i=9 10 11，如果后面还有则又从线程0开始分配。
OK，for循环并行化的知识基本讲完了，还有一个有用的制导语句barrier，用它可以在并行块中设置一个路障，必须等待所有线程到达时才能通过， 这个一般在并行处理循环前后存在依赖的任务时使用到 。
是不是很简单？
OpenMP共享内存并行编程详解
http://www.cnblogs.com/liangliangh/p/3565234.html
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