C++ openmp并行程序在多核linux上如何最大化使用cpu
openmp并行程序在多核linux上最大化使用cpu的方法如下：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <omp.h>
#include <time.h>
int main()
{
long long i;
long double sum = .0;
long double sec = .0;
// Multi-thread compute start
clock_t t1 = clock();
#pragma omp parallel for
for (i = 0; i < 1000000000; i++)
{
sum += i/100;
}
clock_t t2 = clock();
sec = (t2 - t1);
//sec = (t2 - t1);
printf("Program costs %.2Lf clock tick.\n", sec);
exit(EXIT_SUCCESS);
}
以上代码中，#pragma omp parallel for
这一行的作用即是调用openmp的功能，根据检测到的CPU核心数目，将for (i = 0; i < 1000000000; i++)这个循环执行过程平均分配给每一个CPU核心。
去掉#pragma omp parallel for这行，则和普通的串行代码效果一致。
注意，要使用openmp功能，在编译的时候需要加上-fopenmp编译参数。
以下是两种编译搭配两种代码出现的4种结果，可以很直观地看到效果：
1、代码里含有#pragma omp parallel for，编译参数有-fopenmp
Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ vi test.c
Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ gcc-6 test.c -o test -fopenmp
Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ ./test
Program costs 50202611.00 clock tick.
2、代码里含有#pragma omp parallel for，编译参数没有-fopenmp
Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ gcc-6 test.c -o test
Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ ./test
Program costs 4068178.00 clock tick.
3、代码里没有#pragma omp parallel for，编译参数有-fopenmp
Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ vi test.c
Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ gcc-6 test.c -o test -fopenmp
Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ ./test
Program costs 4090744.00 clock tick.
4、代码里没有#pragma omp parallel for，编译参数没有-fopenmp
Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ vi test.c
Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ gcc-6 test.c -o test
Endys-MacBook-Pro:Desktop endy$ ./test
Program costs 4170093.00 clock tick.
可以看出，只有在情况1下，openmp生效，其他3种情况下，均为单核运行，2、3、4结果较为接近，而1的运行结果大约相差25%。
值得注意的是，使用多核心的case 1竟然比单核的其他3种case慢了25%，原因是在这种单一的循环运算中，并行分配CPU任务的指令比直接执行下一个循环指令的效率更低。所以并不是用并行运算就一定能够提高运算效率的，要根据实际情况来判断。
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OpenMP的另一个缺点是不能在非共享内存系统(如计算机集群)上使用，在这样的系统上，MPI使用较多。
当然，还有一个更简单的方法就是使用Go语言。
