1.定义
使用parallel指令只是产生了并行域，让多个线程分别执行相同的任务，并没有实际的使用价值。parallel for用于生成一个并行域，并将计算任务在多个线程之间分配，从而加快计算运行的速度。可以让系统默认分配线程个数，也可以使用num_threads子句指定线程个数。
2.parallel for时间问题
// OpenMPTest.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include "omp.h"
#include <iostream>
using namespace std;
//void main()
//{
//#pragma omp parallel for num_threads(6)
// //上面程序指定了6个线程，迭代量为12，每个线程都分配到了2次的迭代量
// //备注：如果for循环比较简单（执行时间短），不建议使用多线程并发，因为线程
// //间的调度也会比较耗时，是一个不小的开销。
// for (int i = 0; i < 12;i++)
// {
// printf("OpenMP Test,线程编号为：%d\n", omp_get_thread_num());
// }
// system("pause");
//
//}
//OpenMP效率提升以及不同线程数效率对比
void test()
{
for (int i = 0; i < 80000; i++)
{
}
}
void main()
{
float startTime = omp_get_wtime();
//指定两个线程
#pragma omp parallel for num_threads(2)
for (int i = 0; i < 80000; i++)
{
test();
}
float endTime = omp_get_wtime();
printf("指定 2 个线程，执行时间: %f\n", endTime - startTime);
startTime = endTime;
//指定4个线程
#pragma omp parallel for num_threads(4)
for (int i = 0; i < 80000; i++)
{
test();
}
endTime = omp_get_wtime();
printf("指定 4 个线程，执行时间: %f\n", endTime - startTime);
startTime = endTime;
//指定8个线程
#pragma omp parallel for num_threads(8)
for (int i = 0; i < 80000; i++)
{
test();
}
endTime = omp_get_wtime();
printf("指定 8 个线程，执行时间: %f\n", endTime - startTime);
startTime = endTime;
//指定12个线程
#pragma omp parallel for num_threads(12)
for (int i = 0; i < 80000; i++)
{
test();
}
endTime = omp_get_wtime();
printf("指定 12 个线程，执行时间: %f\n", endTime - startTime);
startTime = endTime;
//不使用OpenMP
for (int i = 0; i < 80000; i++)
{
test();
}
endTime = omp_get_wtime();
printf("不使用OpenMP多线程，执行时间: %f\n", endTime - startTime);
startTime = endTime;
system("pause");
}
3.结果显示
可见，使用OpenMP优化后的程序执行时间是原来的1/8左右，并且并不是线程数使用越多效率越高，一般线程数达到4~8个的时候，不能简单通过提高线程数来进一步提高效率。
参考 ：
