里仁多核程序设计实验报告文档格式.docx
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for
（int
i
=
0;
i<
10000;
i++）
{
}
}
int
main（）
double
dResult;
long
lBefore
clock（）;
#pragma
omp
parallel
test（i）;
dResult
（double）（clock（）
-
lBefore）;
printf（"
\nTotal
Time:
%f
ms.\n"
dResult）;
system（"
pause"
）;
return
五.结果分析
运行时间是串行的一半。
明显降低了时间的消耗。
实验二各种同步机制的性能比较
以矩阵乘进行并行串行比较
四.实验代码和结果
实验代码：
//juzhencheng.cpp:
定义控制台应用程序的入口点。
#include"
stdafx.h"
#include<
#defineNN2000
intA[NN][NN],B[NN][NN];
longlongC[NN][NN];
voidsolve（intn,intnum_thread）{
inti,j,t,k,paralleltime,serialtime;
clock_tstartTime,endTime;
longlongsum;
omp_set_num_threads（num_thread）;
//--------------对矩阵A和矩阵B进行初始化-------------
for（i=0;
i<
n;
i++）{
t=i+1;
for（j=0;
j<
j++）{
A[i][j]=t++;
B[i][j]=1;
}
}
//----------------矩阵乘法并行算法------------------
startTime=clock（）;
sum=0;
#pragmaompparallelshared（A,B,C）private（i,j,k）
{
#pragmaompforschedule（dynamic）
for（i=0;
for（j=0;
C[i][j]=0;
for（k=0;
k<
k++）{
C[i][j]+=A[i][k]*B[k][j];
}
}
i++）
j++）
sum+=C[i][j];
endTime=clock（）;
paralleltime=endTime-startTime;
printf（"
矩阵C所有元素和为sum=%lld并行计算时间time=%dms\n"
sum,paralleltime）;
C[i][j]=0;
for（k=0;
C[i][j]+=A[i][k]*B[k][j];
serialtime=endTime-startTime;
矩阵C所有元素和为sum=%lld串行计算时间time=%dms\n"
sum,serialtime）;
相对加速比为：
%d/%d\n"
serialtime,paralleltime）;
int_tmain（intargc,_TCHAR*argv[]）{
intn,num_thread;
请输入矩阵的节数（整数N<
=2000），再输入并行的线程数。
\n\n"
while（scanf（"
%d%d"
&
n,&
num_thread）!
=EOF）
printf（"
你输入的矩阵节数为：
%d并行线程数为：
%d\n"
n,num_thread）;
solve（n,num_thread）;
return0;
}
实验结果：
实验三蒙特卡洛法并行求解Pi值
代码：
//Pi.cpp:
//求圆周率PI
windows.h>
iostream>
usingnamespacestd;
staticlongnum_steps=1000000000;
//定义所分的块数
#defineNUM_THREADS2//定义所开启的线程数
int_tmain（intargc,_TCHAR*argv[]）{
inti;
omp_set_num_threads（NUM_THREADS）;
//开启线程
doublex,sum=0.0,pi;
clock_tstart_time,end_time;
doublestep=1.0/（double）num_steps;
//并行--------------------------------------
start_time=clock（）;
#pragmaompparallelsectionsreduction（+:
sum）private（x,i）
{
#pragmaompsection
for（i=omp_get_thread_num（）;
num_steps;
i=i+NUM_THREADS）
x=（i+0.5）*step;
sum=sum+4.0/（1.0+x*x）;
}
pi=step*sum;
end_time=clock（）;
cout<
"
Pi="
pi<
endl;
并行time="
end_time-start_time<
//串行-----------------------------------
sum=0.0;
for（i=0;
i++）
串行time="
system（"
结果：
实验四多核并行排序实验
1、熟悉快速排序的串行算法
2、熟悉快速排序的并行算法
3、实现快速排序的并行算法
硬件环境：
。
，OS：
，软件工具：
VC
1、快速排序的基本思想
2、快速排序算法的性能
3、快速排序算法并行化
//bingxingpaixu.cpp:
#include<
omp.h"
//intcount=0;
voidswap（int&
a,int&
b）//
{
inttmp;
tmp=a;
a=b;
b=tmp;
voidquicksort（int*A,intl,intu）
inti,m,k;
if（l>
=u）return;
m=l;
for（i=l+1;
i<
=u;
if（A[i]<
A[l]）
/*不管是选第一个元素作为pivot还是最后一个作为pivot,假如我们想得到的是从小到大的序列，那么最坏的输入情况就是从大到小的；
如果我们想得到从大到小的序列，那个最坏的输入情况就是从小到大的序列*/
swap（A[++m],A[i]）;
swap（A[l],A[m]）;
quicksort（A,l,m-1）;
quicksort（A,m+1,u）;
voidmain（intargc,char*argv）
omp_set_num_threads
（2）;
//----------------设置线程数为2，因为是双核的CPU
intk=0,i=0;
intm=0,n=0;
doublecost=0;
intlen=10000;
intshort_len=len/2;
intB[10000],C[10000],D[5000],E[5000];
//--------将B[]分为两个小的数组，并行的对他们调用快速排序算法
#pragmaompparalleldefault（none）shared（B,C,len）private（i）//---这个for循环是并行的
intj=50000;
#pragmaompfor
len;
{
B[i]=j--;
C[i]=j--;
//初始化B[],C[]数组
clock_tbegin=clock（）;
//----------------计时开始点
#pragmaompparalleldefault（none）shared（B,D,E,short_len）private（i）//---这个for循环是并行的
short_len;
i++）//---这个for循环是并行的
D[i]=B[i];
//将B[]的前5000个数放入D[]
E[i]=B[i+5000];
//将B[]的后5000个数放入E[]
#pragmaompparalleldefault（none）shared（E,D,short_len）//private（i）------快速排序的并行region
#pragmaompparallelsections
{
quicksort（D,0,short_len-1）;
//对D[]排序
quicksort（E,0,short_len-1）;
//对E[]排序
for（;
k++）//----------将D[]和E[]进行归并排序放入B[]里面
if（m<
short_len&
&
n<
short_len）
if（D[n]<
=E[m]）
{
B[k]=D[n];
n++;
else
B[k]=E[m];
m++;
if（m==short_len||n==short_len）
if（m==short_len）
B[k]=D[n-1];
k+=1;
break;
if（/*m==short_len&
*/n<
short_len）{
inttem=short_len-n;
for（intp=0;
p<
tem;
p++）
B[k]=D[n];
n++;
k++;
elseif（/*n==short_len&
*/m<
inttem=short_len-m;
for（intq=0;
q<
q++）
B[k]=E[m];
m++;
}//----------------------------归并算法结束
clock_tend=clock（）;
//----------------计时结束点
cost=（double）（end-begin）;
cout<
"
并行时间"
<
cost<
endl;
//串行开始
begin=clock（）;
quicksort（C,0,len-1）;
end=clock（）;
串行时间"
system（"
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贾丽
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