Programmation simultanée C++ : Comment utiliser des bibliothèques parallèles (comme OpenMP) ?

La programmation simultanée améliore les performances du programme en utilisant plusieurs processeurs. OpenMP est une bibliothèque de programmation parallèle qui fournit des instructions pour prendre en charge la création et la gestion de tâches simultanées, notamment la création de régions parallèles, de boucles parallèles, de sections critiques et d'obstacles.

Programmation simultanée C++ : maîtrisez les bibliothèques parallèles (telles que OpenMP)

Bases de la programmation simultanée

La programmation simultanée implique la création et la gestion de programmes qui effectuent plusieurs tâches simultanément. En exploitant plusieurs processeurs ou cœurs de processeur, la programmation simultanée peut améliorer considérablement les performances des applications.

Introduction à OpenMP

OpenMP est une bibliothèque de programmation parallèle open source largement utilisée qui prend en charge la parallélisation des programmes C, C++ et Fortran. OpenMP fournit de nombreuses fonctions et directives pour créer et gérer des tâches simultanées.

Instructions de base d'OpenMP

Voici quelques instructions de base d'OpenMP :

• #pragma omp parallel : Créez une région parallèle dans laquelle le code sera exécuté en parallèle par plusieurs threads. #pragma omp parallel: 创建一个并行区域，其中代码将由多个线程并行执行。
• #pragma omp for: 创建一个并行 for 循环，其中循环迭代将由多个线程并行处理。
• #pragma omp critical: 创建一个临界区，以确保一次只能有一个线程执行其中的代码块。
• #pragma omp barrier
#pragma omp for : Créez une boucle for parallèle où les itérations de boucle seront traitées en parallèle par plusieurs threads.

#pragma omp critic : créez une section critique pour garantir qu'un seul thread peut exécuter le bloc de code à la fois.

#pragma omp barrière : définissez une barrière pour garantir que tous les threads ont atteint ce point avant de poursuivre l'exécution.

#include <iostream>
#include <omp.h>

int main() {
  int n = 10000000;
  int sum = 0;

  // 创建一个并行区域
  #pragma omp parallel
  {
    // 每条线程计算其部分和
    #pragma omp for reduction(+:sum)
    for (int i = 0; i < n; i++) {
      sum += i;
    }
  }

  std::cout << "总和为：" << sum << std::endl;

  return 0;
}

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