怎么实现openmp

flly2008 2009-04-30 09:16:16
最近用openmp来并行

遇到个问题不知道该怎么处理 麻烦哥哥姐姐们帮我解决下

int i=0;
#pragma omp parallel for private(Zmn1,Zmn)
for(int m=1;m<=Num1;m++)
{
for(int n=1;n<=NearNo[m];n++)
{

function1(Zmn,m,n);
function2(Zmn1,m,n);
Zmn=Zmn-Zmn1;
#pragma omp critical
{
i=i+1;
ArrayValue[i-1]=Zmn;

}
}
}


得到的结果和串行的不一样
不知道问题出在哪 痛苦中
其中NearNo[m]事先已经赋值了

麻烦高手们指点指点!!!小弟在这谢了先
...全文
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本实验旨在对比 MPI 和 OpenMP 两种并行计算方法在冒泡排序中的应用效果及性能差异。实验通过将串行冒泡排序程序分别改写为 MPI 并行程序和 OpenMP 并行程序,分析其时间复杂度和实际运行时间。MPI 是一种基于消息传递的并行计算模型,适用于分布式计算环境;而 OpenMP 是基于共享内存的并行计算模型,主要应用于共享内存架构的计算机系统。 实验过程中,首先编写了时间复杂度为 O(n²) 的串行冒泡排序程序。随后,将其改写为 MPI 并行程序,将排序任务分配到 4 个进程中,各进程负责部分数据排序,最终合并结果。同时,利用 OpenMP 的并行指令实现 OpenMP 并行程序。实验结果显示,MPI 并行程序的时间复杂度约为 O(n²/m),其中 m 为进程数;OpenMP 并行程序的时间复杂度约为 O(n²/p),其中 p 为处理器个数。在实际运行时间上,MPI 并行程序和 OpenMP 并行程序均显著优于串行冒泡排序程序,且 MPI 并行程序的实际运行时间优于 OpenMP 并行程序。 本实验证明了 MPI 和 OpenMP 两种并行计算方式能够显著提升冒泡排序算法的性能。在选择并行计算方式时,需结合具体计算环境和算法特点。MPI 适用于分布式计算环境,可扩展至大规模计算系统,但需手动实现数据交换和同步;OpenMP 适用于共享内存架构,可自动实现数据交换和同步,但需关注线程同步和数据一致性问题。本实验报告为并行计算在实际应用中的选择提供了参考依据。

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