程序加速—并行编程_测#pragma omp parallel for num_threads加速

1、OpenMP加速

我们为了加速程序，往往会选择用openmp的方法。
有几个问题，经常遇到。总结一下。

1、运算结果与预期不一致。每次运算结果都不同。

#pragma omp parallel for  
    for(long i = 0; i< 10000000000; i++){
        sum += 1;
    }
    //cout << sum << endl; 每次运行结果不一样。
    //解决办法：用归约（效率与正确性兼顾）
    /*****************改进 *******************************/
#pragma omp parallel for reduction(+:sum) 
    for(long i = 0; i< 10000000000; i++){
        sum += 1;
    }
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2、#pragma omp parallel for 的作用域

    #pragma omp parallel for reduction(+:sum) 
    for(long i = 0; i< 10000000000; i++){
        sum += 1;
    }
    for(long i = 0; i< 10000000000; i++){
        var += 1;
    }
    //有俩个for，都起作用吗？
    //答案：只有第一个（紧跟着pragma omp parallel for声明的）起了作用。 
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