OpenACC中常用的一些导语与子语 ：
#pragma acc kernels
如同上一篇代码所显示，在代码前之间加上，编译器发现这一指令时会自动将接下来代码中可以改动的改成并行
#include<stdio.h>
#define N 256
int main()
{
int i,a[N],b[N],c[N];
for(i=0;i<N;i++)
{
a[i]=0;
b[i]=c[i]=i;
}
#pragma acc kernels
for(i=0;i<N;i++)
{
a[i]=b[i]+c[i];
}
printf("a[N-1]=%d \n",a[N-1]);
return 0;
}一重循环嵌套启用一个或多个gangs和相应的vectors来实现多线程，
二重循环嵌套和三重循环嵌套时增加gangs和works来实现多线程；
如果想看经过编译后的代码，可以在编译的时候选用选项nollvm和keepgpu
pgcc -acc -Minfo -ta=tesla：nollvm，keepgpu test.c
可能得到中间代码文件 test.n001.gpu ,其中tesla为显卡的架构
#pragma acc loop
用loop相对于前面的kernel，可以更加准确地指导编译器的并行化工作
loop导语直接跟着循环语句
loop在使用时会自动检测数据的依赖性，当数据相互依赖时会将数据串行运行如下面例子：
#include<stdio.h>
#define N 1024
int main()
{
int i,a[N],b[N],c[N];
for(i=0;i<N;i++)
{
a[i]=0;
b[i]=c[i]=i;
}
#pragma acc kernels
{
#pragma acc loop
for(i=0;i<N;i++)
a[i]=b[i]+c[i];
#pragma acc loop
for(i=0;i<N;i++)
b[i]=b[i-1];
}
printf("b[2]=%d\n",b[2]);
return 0;
}显然第一个loop下面的循环中的数据不是相互依赖的可以转化为并行，
第二个loop下面的循环中数据是相互依赖的，所以只能以串行的方式进行
最后返回值为：
b[2]=0;independent子语告诉编译器该循环的迭代步是相互独立的，强制允许生成并行代码
#include<stdio.h>
#define N 1024
int main()
{
int i,a[N],b[N],c[N];
for(i=0;i<N;i++)
{
a[i]=0;
b[i]=c[i]=i;
}
#pragma acc kernels
{
#pragma acc loop
for(i=0;i<N;i++)
a[i]=b[i]+c[i];
#pragma acc loop independent
for(i=0;i<N;i++)
b[i]=b[i-1];
}
printf("b[2]=%d\n",b[2]);
return 0;编译器将不检测循环内数据的依赖性而选择并行处理，最终结果为：
b[2]=1用independent子语时编译器可能会误解原程序想表达的意思，所以要注意；
reduction子语：
reduction子语常用语一些计算的求和，乘积等,以求和为例：
s=∑ni=1ai=s1+s2=∑n1i=1ai+∑ni=n1+1ai
将数据分成两部分相加，最后再赋给s，相乘也一样
在c/c++中reduction子语试用于int，float，doubl，complex，char，wchar_t，适用于：+，*，max，min，&，|，%，&&，||
用法如下面例子：
#include<stdio.h>
#define N 101
int main()
{
int a[N],i,ired;
for(i=0;i<N;i++)
a[i]=i;
ired=0;
#pragma acc parallel
{
#pragma acc loop reduction(+;ired)
for(i=0;i<N;i++)
ired+=a[i];
}
printf("ired=%d\n",ired);
return 0;
}在reduction（；）第一个参数为数学符号，第二个参数为最后赋予值的变量
