OpenMP小例子—计算PI

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title: OpenMP小例子—计算PI
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一、第一种并行方法
OpenMP较为简单，采用编译制导的方式执行。下面的代码
采用

id = omp_get_thread_num();

返回现有组内的各个线程标志符[0,omp_set_num_threads-1]
并行部分i作为每个线程组的私有变量运行。

		#pragma omp for
	 	for (i=0;i< num_steps; i++){
		 	 x = (i+0.5)*step; 
		  	sum[id] += 4.0/(1.0+x*x); 
	  	} 

完整代码

#include <omp.h>
static long num_steps = 100000;
double step; 
#define NUM_THREADS 2 
void main () 
{	  
	  int i; 	  
	  double x, pi, sum[NUM_THREADS]; 
	  step = 1.0/(double) num_steps; 
	  //设置并行子域进程数上限
	  omp_set_num_threads(NUM_THREADS); 
//指定线程组内部私有变量i，此时各个线程组内分别拥有一个i的副本
#pragma omp parallel private(i)
{	
		double x;
		int id;
		//返回现有组内的一个线程标志符[0,omp_set_num_threads-1]主线程号始终为0
	  	id = omp_get_thread_num();       
		sum[id] = 0; 
		#pragma omp for
	 	for (i=0;i< num_steps; i++){
		 	 x = (i+0.5)*step; 
		  	sum[id] += 4.0/(1.0+x*x); 
	  	} 
	  }
for(i=0, pi=0.0;i<NUM_THREADS;i++)pi += sum[i] * step; 
printf("Pi = %lf\n",pi);
} 

二、第二种并行方法
以下程序与之前的区别在于， #pragma omp parallel 对下面{}内的全部内容并行化。

	 #pragma omp parallel 
	 {	  
		double x;     
		int id; 
		////返回现有组内的一个线程标志符[0,omp_set_num_threads-1]主线程号始终为0
	  	id = omp_get_thread_num(); 
	  	for (i=id, sum[id]=0.0;i< num_steps; i=i+NUM_THREADS){ 
		  	x = (i+0.5)*step; 
		  	sum[id] += 4.0/(1.0+x*x); 
	  	} 
	 } 

具体代码

#include <omp.h>
static long num_steps = 100000;
double step; 
#define NUM_THREADS 4 
void main () 
{	  int i; 	  
	  double x, pi, sum[NUM_THREADS]; 
	  step = 1.0/(double) num_steps; 
	  //设置并行子域进程数上限NUM_THREADS
	  omp_set_num_threads(NUM_THREADS); 
	  //最基本的parallel指令形式，表示一下部分并行执行
	 #pragma omp parallel 
	 {	  
		double x;     
		int id; 
		////返回现有组内的一个线程标志符[0,omp_set_num_threads-1]主线程号始终为0
	  	id = omp_get_thread_num(); 
	  	for (i=id, sum[id]=0.0;i< num_steps; i=i+NUM_THREADS){ 
		  	x = (i+0.5)*step; 
		  	sum[id] += 4.0/(1.0+x*x); 
	  	} 
	 } 
	  for(i=0, pi=0.0;i<NUM_THREADS;i++)pi += sum[i] * step; 
	  printf("Pi = %lf\n",pi);
}

三、第三种方法
新使用的指令
#pragma omp parallel private (x,i,sum)
//指定需要处理为各个进程组私有变量的参数x,i,sum
#pragma omp critical
//critical指定某一区域的代码，每次只能同时被一个线程执行。

#include <omp.h>
static long num_steps = 100000;
double step;
#define NUM_THREADS 8 
void main () 
{	  
	int i,id; 	  
	double x, sum, pi=0.0; 
	step = 1.0/(double) num_steps; 
	omp_set_num_threads(NUM_THREADS); 
	//指定需要处理为各个进程组私有变量的参数x,i,sum
	#pragma omp parallel private (x,i,sum) 
	{	
		id = omp_get_thread_num(); 
	  	for (i=id,sum=0.0;i< num_steps;i=i+NUM_THREADS){ 
		  	x = (i+0.5)*step; 
		  	sum += 4.0/(1.0+x*x); 
	  	} 
		//critical指定某一区域的代码，每次只能同时被一个线程执行。
		#pragma omp critical
	  		pi += sum*step; 

  	 }
	printf("Pi = %lf\n",pi);

}

四、第四种方法
我们在#pragma omp parallel for 后面加上了 reduction(+:sum)，它的意思是告诉编译器：下面的for循环你要分成多个线程跑，但每个线程都要保存变量sum的拷贝，循环结束后，所有线程把自己的sum累加起来作为最后的输出。
reduction虽然很方便，但它只支持一些基本操作，比如+,-,*,&,|,&&,||等。

#include <omp.h> 
static long num_steps = 100000;
double step; 
#define NUM_THREADS 8 
void main () 
{	  int i; 	  
	  double x, pi, sum = 0.0; 
	  step = 1.0/(double) num_steps; 
	  omp_set_num_threads(NUM_THREADS); 
	  
	  #pragma omp parallel for reduction(+:sum) private(x) 
	  for (i=0;i<num_steps; i++){ 
		  x = (i+0.5)*step; 
		  sum = sum + 4.0/(1.0+x*x); 
	  } 
	  pi = step * sum; 
	  printf("Pi = %lf\n",pi);
}