并行计算实验题目(OpenMP).docx

并行计算实验是计算机科学（cs）领域中一个重要的实践环节，主要目的是通过并行处理技术提高计算效率，尤其在处理大数据量计算时显得尤为重要。本实验将采用OpenMP库来实现并行计算，OpenMP是一种广泛使用的多线程编程模型，支持C、C++和Fortran等编程语言，它允许程序员通过简单的API来实现共享内存系统上的并行化。 我们需要了解OpenMP的基本概念。OpenMP包含一系列的编译器指令、库函数和环境变量，用于指示编译器生成并行代码。其中，最基础的是`#pragma omp parallel`指令，它用于创建一个并行区域，使得在此区域内的代码能够被多个线程并行执行。 在实验中，我们将使用OpenMP编写矩阵乘法程序。矩阵乘法是一个典型的并行计算任务，因为每个元素的计算相对独立，可以由不同的线程并行完成。OpenMP提供了并行循环（Parallel Loops）的功能，通过`#pragma omp for`指令，可以将循环体并行化。例如，对于两个矩阵A和B的乘法，我们可以通过以下伪代码实现： ```c #pragma omp parallel { #pragma omp for for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = 0; j < N; j++) { C[i][j] = 0; for (int k = 0; k < N; k++) { C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]; } } } } ``` 这里，外层的两个循环可以通过OpenMP并行化，而内层循环由于涉及到数据依赖，不能并行化。并行化后，每个线程会处理一部分i和j的组合，从而加速计算过程。 在实验环境中，你需要在电三楼519机房进行上机操作。为了测试程序的运行时间，你可以使用`gettimeofday()`函数，这是一个在Unix-like系统中获取高精度时间的函数。在程序开始和结束时分别调用，然后计算差值，即可得到程序的运行时间。示例代码中的`time_used`变量就是用来存储这个差值的，单位是微秒，最后通过转换为秒来打印出程序的运行时间。 在编写并行程序时，还需要注意几个关键点： 1. **数据同步**：由于多线程共享内存，可能需要使用`synchronized`或`critical`区域来避免数据竞争。 2. **线程亲和性**：通过`omp_set_affinity_policy`等函数，可以设置线程与特定处理器核的关系，优化性能。 3. **动态调度**：通过`omp_set_dynamic`可以开启或关闭动态调度，让OpenMP根据系统负载自动调整线程数。 4. **并行度**：可以使用`omp_set_num_threads`设定并行区域中线程的数量，以适应不同规模的计算任务。 在实验过程中，你需要不断调整并行度、优化算法，观察并分析性能变化，以理解并行计算的原理和OpenMP的工作方式。通过这个实验，你不仅能掌握OpenMP的基本用法，还能了解到并行计算对提升计算效率的重要性。