OpenMP

简介: OpenMP

1.openmp命令格式

#pragma omp 指令 子句,子句,子句……



2.避坑#pragma omp for

for循环一定要int


omp parallel for指令默认使用的线程数取决于系统的配置和编译器的设置。在没有显式设置线程数的情况下,默认行为是使用可用的所有处理器核心作为线程数。

对于OpenMP,可以使用环境变量OMP_NUM_THREADS来设置默认的线程数。如果未设置该环境变量,编译器将使用系统的默认设置。此外,可以在程序中使用omp_set_num_threads函数来设置线程数。

需要注意的是,每个系统和编译器的默认设置可能不同,因此具体的默认线程数可能会有所不同。建议查阅系统和编译器的文档或者进行实验来获取准确的信息。


重要:不是线程数越多越好


相关文章
|
5月前
|
开发框架 并行计算 安全
Python的GIL限制了CPython在多核下的并行计算,但通过替代解释器(如Jython, IronPython, PyPy)和多进程、异步IO可规避
【6月更文挑战第26天】Python的GIL限制了CPython在多核下的并行计算,但通过替代解释器(如Jython, IronPython, PyPy)和多进程、异步IO可规避。Numba、Cython等工具编译优化代码,未来社区可能探索更高级的并发解决方案。尽管GIL仍存在,现有策略已能有效提升并发性能。
68 3
你需要了解的JIT Debugging
你需要了解的JIT Debugging
|
并行计算
OpenMP的配置
OpenMP的配置
83 0
|
机器学习/深度学习
HMI-18-[Qt 多核编译]:加快编译速度
基于Qt的汽车仪表模拟
186 0
HMI-18-[Qt 多核编译]:加快编译速度
|
C语言 Windows
开源项目推荐:GSL科学计算函数库(GNU Scientific Library),实现VS2019源码编译
开源项目推荐:GSL科学计算函数库(GNU Scientific Library),实现VS2019源码编译
1063 0
|
并行计算 编译器
|
缓存 并行计算 芯片
《OpenACC并行编程实战》—— 1.3 CUDA C
本节简要介绍CUDA C编程的相关概念,使读者能够看懂OpenACC编译过程中出现的CUDA内置变量,理解并行线程的组织方式。如果读者已有CUDA编程经验,请跳过。
2415 0
|
openCL Java C++
《OpenCL实战》一1.2 为什么是OpenCL
你可能听说过这样的表述,OpenCL指的是一门独立的语言,但其实,这种表述其实并不准确。OpenCL标准只是在C和C++的基础之上,扩展定义了一些数据类型,数据结构以及函数罢了。尽管开发人员已经针对Java和Python设计了一系列的OpenCL接口库,但标准中只要求OpenCL框架提供C和C++编写的API。
4842 0
|
Linux C语言
《OpenACC并行编程实战》—— 第3章 OpenACC计算构件 3.1 条件编译
程序的加速效果来自于对计算部分的并行化。本章重点介绍计算并行化所用的3个构件:kernels、loop和parallel,以及几个重要的子语。编译器将串行循环映射成并行线程的方式多种多样,需要仔细观察几种常用循环的并行化方式,掌握映射规律。
2178 0