omp并行计算课程报告
多核多线程技术OpenMP_实验报告2
实验二：OpenMP多线程编程模块一：基础练习3 编译执行，执行结果：简答与思考：1 写出关键的并行代码（1）四个线程各自执行6次迭代。
#include"stdafx.h"#include<omp.h>int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){printf("Hello World \n");#pragma omp parallel{for(int i=0; i<6; i++){printf("Iter:%d Thread%d\n ",i,omp_get_thread_num());}}printf("GoodBye World\n");return 0;}（2）四个线程协同完成6次迭代。
#include"stdafx.h"#include<omp.h>int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){printf("Hello World \n");#pragma omp parallel{#pragma omp forfor(int i=0; i<6; i++){printf("Iter:%d Thread%d\n ",i,omp_get_thread_num());}}printf("GoodBye World\n");return 0;}2 附加练习：（1）编译执行下面的代码，写出两种可能的执行结果。
int i=0,j = 0;#pragma omp parallel forfor ( i= 2; i < 7; i++ )for ( j= 3; j< 5; j++ )printf(“i = %d, j = %d\n”, i, j);可能的结果:1种2种i=2，j=3 i=2，j=3i=2，j=4 i=2，j=4i=3，j=3 i=3，j=3i=3，j=4 i=3，j=4i=6，j=3 i=5，j=3i=6，j=4 i=5，j=4i=4，j=3 i=5，j=3i=4，j=4 i=5，j=4i=5，j=3 i=6，j=3i=5，j=4 i=6，j=4（2）编译执行下面的代码，写出两种可能的执行结果。
《并行算法》课程总结与复习
并行算法》课程总结与复习Ch1 并行算法基础1.1并行计算机体系结构并行计算机的分类SISD,SIMD,MISD,MIMD ； SIMD,PVP,SMP,MPP,COW,DSM 并行计算机的互连方式静态： LA（LC）,MC,TC,MT,HC,BC,SE动态： Bus, Crossbar Switcher, MIN（Multistage InterconnectionNetworks）1.2并行计算模型PRAM 模型： SIMD-SM ，又分 CRCW（CPRAM,PPRAM,APRAM）,CREW,EREWSIMD-IN 模型： SIMD-DM异步 APRAM 模型： MIMD-SMBSP模型：MIMD-DM，块内异步并行，块间显式同步LogP 模型： MIMD-DM ，点到点通讯1.3并行算法的一般概念并行算法的定义并行算法的表示并行算法的复杂度：运行时间、处理器数目、成本及成本最优、加速比、并行效率、工作量并行算法的 WT表示：Brent定理、WT最优加速比性能定律并行算法的同步和通讯Ch2 并行算法的基本设计技术基本设计技术平衡树方法：求最大值、计算前缀和倍增技术：表序问题、求森林的根分治策略： FFT 分治算法划分原理：均匀划分（PSRS排序）、对数划分（并行归并排序）、方根划分（Valiant归并排序）、功能划分（（m,n）-选择）流水线技术：五点的 DFT 计算Ch3 比较器网络上的排序和选择算法3.1Batcher归并和排序0-1 原理的证明奇偶归并网络：计算流程和复杂性（比较器个数和延迟级数）双调归并网络：计算流程和复杂性（比较器个数和延迟级数）Batcher排序网络：原理、种类和复杂性3.2（m, n）-选择网络分组选择网络平衡分组选择网络及其改进Ch4 排序和选择的同步算法4.1一维线性阵列上的并行排序算法4.2二维Mesh上的并行排序算法ShearSort排序算法Thompson&Kung 双调排序算法及其计算示例4.3Sto ne双调排序算法4.4Akl并行k-选择算法：计算模型、算法实现细节和时间分析4.5Valia nt并行归并算法：计算模型、算法实现细节和时间分析4.7 Preparata并行枚举排序算法：计算模型和算法的复杂度Ch5 排序和选择的异步和分布式算法5.1MIMD-CREW 模型上的异步枚举排序算法5.2MIMD-TC 模型上的异步快排序算法5.3分布式k-选择算法Ch6 并行搜索6.1单处理器上的搜索6.2SIMD 共享存储模型上有序表的搜索：算法6.3SIMD 共享存储模型上随机序列的搜索：算法6.4树连接的 SIMD 模型上随机序列的搜索：算法6.5网孔连接的 SIMD 模型上随机序列的搜索：算法和计算示例Ch8 数据传输与选路8.1引言信包传输性能参数维序选路（X-Y选路、E-立方选路）选路模式及其传输时间公式8.2单一信包一到一传输SF和CT传输模式的传输时间（一维环、带环绕的Mesh、超立方）8.3一到多播送SF和CT传输模式的传输时间（一维环、带环绕的Mesh、超立方）及传输方法8.4多到多播送SF和CT传输模式的传输时间（一维环、带环绕的Mesh、超立方）及传输方法8.5贪心算法（书 8.2）二维阵列上的贪心算法蝶形网上的贪心算法8.6随机和确定的选路算法（书 8.3）Ch12 矩阵运算12.1矩阵的划分：带状划分和棋盘划分，有循环的带状划分和棋盘划分12.2矩阵转置：网孔和超立方连接的算法及其时间分析12.3矩阵向量乘法带状划分的算法及其时间分析棋盘划分的算法及其时间分析12.4矩阵乘法简单并行分块算法Cannon算法及其计算示例Fox 算法及其计算示例 DNS 算法及其计算示例 Systolic 算法Ch13 数值计算13.1稠密线性方程组求解 SIMD-CREW 的上三角方程组回代算法SIMD-CREW 上的 Gauss-Jordan算法MIMD-CREW 上的 Gauss-Seidel算法13.2稀疏线性方程组的求解三对角方程组的奇偶规约求解法Gauss-Seide迭代法的红黑着色并行算法13.3非线性方程的求根Ch14 快速傅立叶变换FFT14.1快速傅里叶变换 (FFT) 离散傅里叶变换 (DFT) 串行 FFT 递归算法及其计算原理串行 FFT 蝶式计算及其蝶式计算流图14.2DFT 直接并行算法SIMD-MT 上的并行 DFT 算法14.3并行 FFT 算法 SIMD-MC 上的 FFT 算法 SIMD-BF 上的 FFT 算法及其时间分析Ch15 图论算法15.1图的并行搜索P-深度优先搜索及其计算示例 p-宽深优先搜索及其计算示例 p-宽度优先搜索及其计算示例15.2图的传递闭包基于布尔矩阵乘积的算法原理计算示例SIMD-CC 上的传递闭包算法15.3图的连通分量基于传递闭包的算法基于顶点合并的算法15.4图的最短路径基于矩阵乘积的算法原理计算示例15.5图的最小生成树 SIMD-EREW 模型上的 Prim 算法算法的时间分析Ch17 组合搜索17.1基于分治法的与树搜索与树并行搜索过程处理器数目与搜索效率关系17.2基于分枝限界法的或树搜索串行分枝限界法示例: 0-1 背包问题,8- 谜问题及其搜索算法的并行化 TSP问题的分枝限界算法及其并行化Ch18 随机算法18.1引言基本知识：随机算法的定义、分类时间复杂性度量设计方法18.2低度顶点部分独立集串行算法随机并行算法及其正确性证明18.5多项式恒等的验证基本原理和方法矩阵乘积的验证原理。
华科并行实验报告
一、实验模块计算机科学与技术二、实验标题并行计算实验三、实验目的1. 了解并行计算的基本概念和原理；2. 掌握并行编程的基本方法；3. 通过实验加深对并行计算的理解。
四、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 并行计算平台：OpenMP五、实验步骤1. 准备实验环境首先，在计算机上安装OpenMP库，并配置环境变量。
2. 编写并行计算程序编写一个简单的并行计算程序，实现以下功能：（1）计算斐波那契数列的第n项；（2）计算素数的个数；（3）计算矩阵乘法。
以下为斐波那契数列的并行计算程序示例：```cpp#include <omp.h>#include <iostream>using namespace std;int main() {int n = 30;int fib[31] = {0};fib[0] = 0;fib[1] = 1;#pragma omp parallel forfor (int i = 2; i <= n; i++) {fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2];}cout << "斐波那契数列的第" << n << "项为：" << fib[n] << endl; return 0;}```3. 编译程序使用g++编译器编译程序，并添加OpenMP库支持。
```bashg++ -fopenmp -o fib fib.cpp```4. 运行程序在命令行中运行编译后的程序，观察结果。
5. 分析结果通过对比串行计算和并行计算的结果，分析并行计算的优势。
六、实验过程1. 准备实验环境，安装OpenMP库并配置环境变量；2. 编写并行计算程序，实现斐波那契数列的并行计算；3. 编译程序，并添加OpenMP库支持；4. 运行程序，观察结果；5. 分析结果，对比串行计算和并行计算的性能。
《并行计算导论》课程报告
北京科技大学《并行计算导论》实验报告题目：矩阵向量乘法的并行化学院计算机与通信工程学院班级计1301 1303 1304班指导教师李建江时间 2016年3月22日至3月31日一、任务描述基于MPI和OpenMP，分别实现矩阵向量乘法的并行化。
对实现的并行程序进行正确性测试和性能测试，并对测试结果进行分析。
二、矩阵向量乘法串行算法描述与分析1. 串行算法描述在线性代数中，矩阵和向量的乘法是将每行矩阵的每个元素乘以向量中的每个元素，得到一个新的向量，要求矩阵是N*N阶，向量是N阶，这样相乘后，得到一个新的N阶向量。
利用串行算法，设置循环，让矩阵中的每一行的元素乘以完向量的每个元素后得到一个数值再进行下一行的乘法，一直到最后一行的乘法结束，得到新的向量。
2. 空间复杂度分析对于N阶的矩阵向量乘法，A*b=x，定义数据类型为long，则需要的存储空间为（N^2+2*N）*4 Byte 。
（矩阵数：N^2+向量数N+结果N）3. 时间复杂度分析对于N阶的矩阵向量乘法，A*b=x，需要串行算法执行的次数为：N^2*(N-1)三、矩阵向量乘法的并行化（一）基于MPI的矩阵向量的并行化1. 并行策略（含图示）因为矩阵乘以向量，每行的乘法是相互独立的，所以可以把N阶矩阵按行平均分配给各个进程，让每个进程分别处理分配给它的数据块。
2. 并行算法描述先为程序指定阶数，然后用随机数生成N阶方阵和向量，采用静态均匀负载，为每个处理器分配相同数量的数组元素，做到负载相对比较均衡（由于可能存在0元素，使得负载相对有些偏差）。
然后把N阶方阵和向量显示出来，做MPI静态并行计算，然后将得出的结果显示出来3. 空间复杂度分析设进程数为n，数据类型为long，则N阶矩阵向量乘法的所需的空间为：N^2+n*N+N，（矩阵空间N^2+n倍的b向量空间n*N+结果N）4. 时间复杂度分析假设负载均衡，假设最小的划分块大于等于矩阵的一行，由于将行分块划分给各个进程，所以整体的时间是1/n倍的串行算法的时间复杂度，即1/n*N^2*(N-1)（二）基于OpenMP的矩阵向量的并行化1. 并行策略（含图示）与MPI并行策略类似，把矩阵按行分块，与向量相乘，但是可以采用更为灵活的池技术动态调用，更加充分利用了计算资源。
华科计算机并行实验报告
课程设计报告题目：并行实验报告课程名称：并行编程原理与实践专业班级：学号：姓名：指导教师：报告日期：计算机科学与技术学院目录1,实验一 (1)1 实验目的与要求 (1)1.1实验目的 (1)1.2实验要求 (1)2 实验内容 (1)2.1.1熟悉pthread编程 (1)2.1.2简单的thread编程 (2)2.2.1熟悉openMP编程 (3)2.3.1熟悉MPI编程 (4)2，实验2~5 (7)1 实验目的与要求 (7)2 算法描述 (7)3.实验方案 (8)4实验结果与分析 (8)3 心得体会 (10)附录： (10)3 蒙特.卡罗算法求π的并行优化 (19)1.蒙特.卡罗算法基本思想 (19)2.工作过程 (20)3.算法描述 (20)4 设计与实现 (21)5 结果比较与分析 (23)6 思考与总结 (24)1,实验一1 实验目的与要求1.1实验目的1)熟悉并行开发环境，能进行简单程序的并行开发，在Linux下熟练操作。
2)熟悉一些并行工具，如pthread,OpenMP,MPI等进行并行编程3)培养并行编程的意识1.2实验要求1)利用pthread、OpenMP、MPI等工具，在Linux下进行简单的并行编程，并且掌握其编译、运行的方法。
2)理解并行计算的基础，理解pthread、OpenMP、MPI等并行方法。
2 实验内容2.1.1熟悉pthread编程Linux系统下的多线程遵循POSIX线程接口，称为 pthread。
编写Linux下的多线程程序，需要使用头文件pthread.h，连接时需要使用库libpthread.a。
下面是pthread编程的几个常用函数：1，int pthread_create(pthread_t *restrict tidp,const pthread_attr_t *restrict attr, void *(*start_rtn)(void),void *restrict arg);返回值：若是成功建立线程返回0,否则返回错误的编号形式参数：pthread_t *restrict tidp 要创建的线程的线程id指针const pthread_attr_t *restrict attr 创建线程时的线程属性void* (start_rtn)(void) 返回值是void类型的指针函数void *restrict arg start_rtn的行参2 ， int pthread_join( pthread_t thread, void **retval );thread表示线程ID，与线程中的pid概念类似；retval用于存储等待线程的返回值连接函数pthread_join（）是一种在线程间完成同步的方法。
并行计算实验报告一
并行计算实验报告一江苏科技大学计算机科学与工程学院实验报告评定成绩指导教师实验课程:并行计算宋英磊实验名称:Java多线程编程学号: 姓名: 班级: 完成日期:2014年04月22日1.1 实验目的(1) 掌握多线程编程的特点;(2) 了解线程的调度和执行过程;(3) 掌握资源共享访问的实现方法。
1.2 知识要点1.2.1线程的概念(1) 线程是程序中的一个执行流,多线程则指多个执行流;(2) 线程是比进程更小的执行单位,一个进程包括多个线程;(3) Java语言中线程包括3部分:虚拟CPU、该CPU执行的代码及代码所操作的数据。
(4) Java代码可以为不同线程共享，数据也可以为不同线程共享; 1.2.2 线程的创建(1) 方式1:实现Runnable接口Thread类使用一个实现Runnable接口的实例对象作为其构造方法的参数，该对象提供了run方法，启动Thread将执行该run方法;(2) 方式2:继承Thread类重写Thread类的run方法;1.2.3 线程的调度(1) 线程的优先级, 取值范围1,10，在Thread类提供了3个常量，MIN_PRIORITY=1、MAX_ PRIORITY=10、NORM_PRIORITY=5;, 用setPriority()设置线程优先级，用getPriority()获取线程优先级; , 子线程继承父线程的优先级，主线程具有正常优先级。
(2) 线程的调度:采用抢占式调度策略，高优先级的线程优先执行，在Java 中，系统按照优先级的级别设置不同的等待队列。
1.2.4 线程的状态与生命周期说明:新创建的线程处于“新建状态”，必须通过执行start()方法，让其进入到“就绪状态”，处于就绪状态的线程才有机会得到调度执行。
线程在运行时也可能因资源等待或主动睡眠而放弃运行,进入“阻塞状态”,线程执行完毕，或主动执行stop方法将进入“终止状态”。
1.2.5 线程的同步--解决资源访问冲突问题(1) 对象的加锁所有被共享访问的数据及访问代码必须作为临界区，用synchronized加锁。
并行计算与分布式系统实验报告
并行计算与分布式系统实验报告1. 引言“彼岸花，开过就只剩残香。
”这是一句来自中国古代文学名篇《红楼梦》的名言。
它告诉我们，珍贵的事物往往难以长久保持，只有通过合理的分工与协作，才能实现最大的效益。
在计算机科学领域，这句话同样适用。
并行计算和分布式系统正是通过有效地利用计算资源，实现高效的数据处理与任务分工，从而提高计算效率和系统性能。
2. 并行计算介绍并行计算是一种利用多个处理器或计算节点同时执行计算任务的方法。
它通过将大型计算问题划分为多个小的子问题，并同时解决这些子问题，大幅提高计算速度。
并行计算有两种主要的形式：数据并行和任务并行。
数据并行将大型数据集分割成多个小块，分别交给不同的处理器进行处理；任务并行将不同的任务分配到不同的处理器上同时执行。
3. 分布式系统介绍分布式系统是一组互连的计算机节点，通过网络相互协作以实现共同的目标。
分布式系统可以分布在不同地理位置的计算机上，通过消息传递和远程过程调用等通信机制实现节点间的协作。
分布式系统具有高可靠性、可扩展性和容错性的特点，并广泛应用于云计算、大数据处理和分布式存储等领域。
4. 并行计算和分布式系统的关系并行计算和分布式系统之间存在密切的关系。
分布式系统提供了并行计算所需的底层基础设施和通信机制，而并行计算则借助分布式系统的支持，实现任务的并行处理和数据的高效交换。
通过充分利用分布式系统中的计算资源，可以实现更高效的并行计算，并加速大规模数据处理和科学计算。
5. 并行计算与分布式系统实验在完成本次实验中，我们使用了一台集群式分布式系统，包括8台计算节点和1台主控节点。
我们利用MPI（Message Passing Interface）实现了一个并行计算的案例，该案例通过并行处理大规模图像数据，实现图像的快速处理和分析。
实验中，我们首先将图像数据划分成多个小块，并分发给不同的计算节点进行处理。
每个计算节点利用并行算法对图像进行滤波和边缘检测，然后将处理结果返回给主控节点。
并行计算实验报告
分析 :这样的加速比 , 是符合预测 , 很好的 . 附 ：（实验 源码 ） 1 pi.cpp #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cctype> #include <cmath> #include <ctime> #include <cassert>
#include <climits> #include <iostream> #include <iomanip> #include <string> #include <vector> #include <set> #include <map> #include <queue> #include <deque> #include <bitset> #include <algorithm> #include <omp.h> #define MST(a, b) memset(a, b, sizeof(a)) #define REP(i, a) for (int i = 0; i < int(a); i++) #define REPP(i, a, b) for (int i = int(a); i <= int(b); i++) #define NUM_THREADS 4 using namespace std; const int N = 1e6; double sum[N]; int main() { ios :: sync_with_stdio(0); clock_t st, ed; double pi = 0, x; //串行 st = clock(); double step = 1.0 / N; REP(i, N) { x = (i + 0.5) * step; pi += 4.0 / (1.0 + x * x); } pi /= N; ed = clock(); cout << fixed << setprecision(10) << "Pi: " << pi << endl; cout << fixed << setprecision(10) << "串行用时: " << 1.0 * (ed - st) / CLOCKS_PER_SEC << endl; //并行域并行化 pi = 0; omp_set_num_threads(NUM_THREADS); st = clock(); int i; #pragma omp parallel private(i) { double x; int id; id = omp_get_thread_num();
并行算法课程总结
课程总结
本学期通过学习算法分析与设计课程，了解到：算法是一系列解决问题的清晰指令，代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
算法能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
如果一个算法有缺陷或不适合某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。
算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。
计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件，都必须使用具体的算法来实现。
算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题。
设计的算法要具有以下的特征才能有效的完成设计要求，算法的特征有:（1）有穷性。
算法在执行有限步后必须终止.（2）确定性。
算法的每一个步骤必须有确切的定义。
（3)输入。
一个算法有0个或多个输入，作为算法开始执行前的初始值，或初始状态。
（4）输出。
一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。
没有输出的算法是毫无意义的。
（5）可行性。
在有限时间内完成计算过程。
在学习课程内容的时候感觉到一些算法的学习如果没有进行提前的预习的话，只靠上课的讲解有可能并不能很好的理解和把握。
因此课前预习很关键。
此外，希望老师能在课上进行适当的练习，比如算法那里。
本学期的这门课程让我知道了研究并行算法的重要性，在这里要衷心的感谢老师，谢谢！。
omp算法 归一化
omp算法归一化OMP（Orthogonal Matching Pursuit）算法是一种用于信号重构和压缩感知的迭代逼近算法。
该算法的核心思想是通过选择一组前若干个原子（即信号的基）来逼近待重构的信号，并同时利用残差来更新所选原子的权重。
OMP算法具有高效、可解释性好的特点，并在图像处理、语音处理、通信等领域得到了广泛的应用。
OMP算法的步骤如下：1. 初始化：设定迭代次数K和信号重构的误差阈值ε，并初始化重构信号x^0为全零向量。
2. 选择原子：在每一次迭代中，从原子字典D中选择一个最相关的原子d_j与重构信号的残差r进行内积，即计算内积值abs(<r, d_j>)。
在第一次迭代中，选择内积值最大的原子d_j，并将其添加到重构信号中；在后续的迭代中，选择与残差r垂直的最相关原子。
3. 更新重构信号：将选择的原子加到重构信号x中，得到新的重构信号x^k，并更新残差向量r为待重构信号y与重构信号x^k的差值。
4. 终止条件：判断当前残差向量的模是否小于设定的阈值ε，如果满足，则停止迭代；否则，返回步骤2。
OMP算法在信号重构与压缩感知中的应用主要体现在以下几个方面：1. 信号重构：将稀疏信号表示为原子字典的线性组合，通过选择与残差向量最相关的原子进行逼近，以达到信号重构的效果。
由于OMP算法能够选择与残差向量垂直的原子，因此可以更准确地重构信号，提高重构质量。
2. 特征选择：通过选择与待重构信号相似度最高的原子，可以快速确定信号中的关键特征。
在图像处理和语音处理等领域中，特征选择是一项非常重要的任务，通过OMP算法可以高效地选择出重要的特征，提高解析度或者减少噪声的影响。
3. 数据压缩：在一些对带宽有限或传输速率有限的场景下，如传感器网络、无线通信等应用中，数据压缩既可以减少存储空间的需求，又可以减少数据传输的时间和能量消耗。
OMP算法可以利用信号的稀疏性来实现数据的压缩，将稀疏信号表示为原子字典的线性组合，从而降低数据的维度和存储量。
并行计算课程报告
成绩：并行计算导论课程报告专业：软件工程班级：软件二班学号：140120010057姓名：蒋琳珂2017年6月1日1、并行计算的实际意义并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。
它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。
所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。
时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
在应用需求方面，人类对计算机性能的需求总是永无止境的，在诸如预测模型的构造和模拟、工程设计和自动化、能源勘探、医学、军事以及基础理论研究等领域中都对计算提出了极高的具有挑战性的要求。
例如，在作数值气象预报时，要提高全球气象预报的准确性，据估计在经度、纬度和大气层方向上至少要取200*100*20＝40万各网格点。
并行计算机产生和发展的目的就是为了满足日益增长的大规模科学和工程计算、事务处理和商业计算的需求。
问题求解最大规模是并行计算机的最重要的指标之一，也是一个国家高新技术发展的重要标志。
2、拟优化的应用介绍应用jacobi迭代近似求解二维泊松方程。
二维泊松方程：Ω∂∈=Ω∈=∆-),(),,(),(u ),(),,(),(u y x y x g y x y x y x f y x其中),0(*),0(H W =Ω，),(),(),(2222y x u y y x u x y x u ∂+∂=∆),(y x f 和),(y x g 为已知函数，分别定义在Ω的内部和边界上。
对于任意正整数xM 和yN ，将网格剖分成yx N M *个相同的方格。
在网格节点上，用二阶中心差分来近似二阶偏导数。
21,,1,2,1,,12),(222),(22y j i j i j i y x x j i j i j i y x h u u u jh ih u yh u u u jh ih u x+-+-+-≈∂∂+-≈∂∂将差分近似代入泊松方程，便得到了五点差分离散格式，泊松方程的求xx ji y x j i j i x j i j i y j i y x N j M i f h h u u h u u h u h h ≤≤-≤≤=+-+-++-+-1,11)()()(2,221,1,2,1,12,22之后用经典的jacobi 算法来求解此方程组。
并行计算实验三实验报告参考模板
实验三：熟悉INTEL性能测评工具1、实验要求•要求：安装和使用vtune来分析单核程序，这部分是必须做的•选作部分：使用vtune的thread profiler来分析多线程程序2、实验方法安装Vtune，使用sampler和call graph analyser分析单线程程序；使用thread profiler分析多线程程序3、实验结果A、用sampler做热点分析：载入GraphAlgo.exe改程序用于从文件读入图矩阵、判断图的连通性并实现Kruscal和Prim 算法。
从热点分析可以看出，程序里的addsort函数花费的时间最多进入代码中查看，可以看出while……该语句占用时钟数最多，究其原因是A.h中定义的是链表操作，addsort函数用于按从小到大的顺序插入元素，由于链表检索效率相对较低，加上在判断条件中调用了另一个类（图）中的数据结构（图矩阵），因此效率较低。
可以考虑使用更多的空间存放索引，以此实现优化。
以下分析另一个程序（聊天服务器和客户端）首先该程序作为一个多线程程序，测试时我打开了两个客户端。
服务器端侦测到两个连接，因此也创建两个进程进行通讯，加上服务器原有的主进程，一共五个进程。
从表中可以看到，其中一对服务器——客户端进程是热点，原因是因为该连接通讯量较大。
点开客户端进程，发现reset函数占用时间最多。
Reset被用于清除缓存，为了同步需要，缓存在每次通讯前后都会被清除，因此reset重复调用次数比较多。
为了优化程序，应该减少不必要的reset调用。
B、callgraph分析通过调用图的分析，我们可以看到函数依赖性和热点的关系，通过优化关键环节，可以实现热点路径的有效缩短。
首先对银行排队系统程序进行分析，现在是对主进程DistributerWork进行的分析可以看到从主线程开始到NtDelayException为一条热路径，因为程序中使用了sleep函数对柜台工作进行模拟，因此该路径占用的cpu周期最多。
基于稀疏的omp算法-概述说明以及解释
基于稀疏的omp算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在现代科技的快速发展和信息爆炸的时代，数据处理和分析变得越来越重要。
稀疏表示是一种有效的数据处理方法，它可以通过少量的非零元素来准确表示数据。
而基于稀疏的OMP算法（正交匹配追踪算法）是一种常用的稀疏表示方法，可以用于信号处理、图像处理、机器学习等领域。
本文将介绍稀疏表示的概念，详细解释OMP算法的原理和应用，并探讨其在各个领域的优势和潜力。
通过深入了解这一算法，我们可以更好地应用其优势，解决实际问题并取得更好的效果。
1.2 文章结构本文主要分为三个部分，分别是引言、正文和结论。
在引言部分中，将对稀疏表示和OMP算法进行简要介绍，概述文章的主要内容和目的。
在正文部分中，将详细讨论稀疏表示的概念和重要性，介绍OMP算法的原理和应用领域，探讨OMP算法与其他稀疏算法的优势和不足之处。
在结论部分，将对全文进行总结，总结OMP算法的优势和应用前景，展望未来可能的研究方向和发展趋势。
1.3 目的本文旨在探讨基于稀疏的OMP算法在信号处理中的应用和优势。
通过深入分析稀疏表示和OMP算法的原理，我们将探讨如何利用这种算法来有效地提取信号中的稀疏信息，从而实现信号的高效处理和分析。
此外，我们将对OMP算法在图像处理、语音识别、压缩感知等领域的应用进行详细讨论，以展示其在实际工程场景中的实用性和可靠性。
通过本文的介绍和分析，希望读者能够更深入地了解稀疏表示和OMP算法的原理，并且能够在实际应用中灵活运用这种算法，为信号处理领域的研究和实践提供一定的借鉴和指导。
2.正文2.1 稀疏表示稀疏表示是指在一个高维空间中，只有少数几个非零元素的表示方式。
在信号处理和机器学习中，稀疏表示是一种有效的表示方法，可以简化数据处理和提高算法的效率。
对于一个信号或数据集合，我们可以将其表示为一个向量或矩阵。
如果这个向量或矩阵中大部分元素都是零，而只有少数几个元素是非零的，那么我们就说这个表示是稀疏的。
并行计算实验报告
并行计算实验报告并行计算实验报告引言：并行计算是一种有效提高计算机性能的技术，它通过同时执行多个计算任务来加速计算过程。
在本次实验中，我们将探索并行计算的原理和应用，并通过实验验证其效果。
一、并行计算的原理并行计算是指将一个计算任务分成多个子任务，并通过多个处理器同时执行这些子任务，以提高计算速度。
其原理基于两个关键概念：任务划分和任务调度。
1. 任务划分任务划分是将一个大的计算任务划分成多个小的子任务的过程。
划分的目标是使得每个子任务的计算量尽可能均衡，并且可以并行执行。
常见的任务划分方法有数据划分和功能划分两种。
- 数据划分：将数据分成多个部分，每个处理器负责处理其中一部分数据。
这种划分适用于数据密集型的计算任务，如图像处理和大规模数据分析。
- 功能划分：将计算任务按照功能划分成多个子任务，每个处理器负责执行其中一个子任务。
这种划分适用于计算密集型的任务，如矩阵运算和模拟仿真。
2. 任务调度任务调度是将划分后的子任务分配给不同的处理器，并协调它们的执行顺序和通信。
任务调度的目标是最大程度地减少处理器之间的等待时间和通信开销，以提高整体计算效率。
二、并行计算的应用并行计算广泛应用于科学计算、大数据处理、人工智能等领域。
它可以加速计算过程，提高计算机系统的性能，并解决一些传统计算方法难以处理的问题。
1. 科学计算并行计算在科学计算中起到至关重要的作用。
例如，在天气预报模型中，通过将地球划分成多个网格，每个处理器负责计算其中一个网格的气象数据，可以加快模型的计算速度，提高预报准确性。
2. 大数据处理随着大数据时代的到来，传统的串行计算方法已经无法满足大规模数据的处理需求。
并行计算可以将大数据分成多个部分，通过多个处理器同时处理，提高数据的处理速度。
例如，谷歌的分布式文件系统和MapReduce框架就是基于并行计算的思想。
3. 人工智能人工智能算法通常需要大量的计算资源来进行模型训练和推理。
并行计算可以在多个处理器上同时执行算法的计算任务，加快模型的训练和推理速度。
并行计算实验报告
并行计算实验报告《并行计算实验报告》摘要：本实验报告旨在介绍并行计算的基本概念和原理，并通过实验结果展示并行计算在提高计算效率和性能方面的优势。
实验采用了不同的并行计算技术和工具，并对比了串行计算和并行计算的性能表现，以验证并行计算在处理大规模数据和复杂计算任务时的优越性。
1. 引言并行计算是一种利用多个处理器或计算节点同时进行计算任务的技术。
它可以显著提高计算效率和性能，特别是在处理大规模数据和复杂计算任务时。
本实验报告将通过一系列实验来展示并行计算的优势和应用场景。
2. 实验设计本次实验采用了多种并行计算技术和工具，包括MPI（Message Passing Interface）、OpenMP和CUDA。
实验分为两个部分：第一部分是对比串行计算和并行计算的性能表现，第二部分是针对特定应用场景的并行计算实验。
3. 实验结果在第一部分实验中，我们对比了串行计算和MPI并行计算的性能表现。
实验结果显示，随着计算规模的增加，MPI并行计算的性能优势逐渐显现，尤其在处理大规模数据时表现更为明显。
而在第二部分实验中，我们针对图像处理任务使用了OpenMP和CUDA进行并行计算，实验结果显示，这两种并行计算技术都能够显著提高图像处理的速度和效率。
4. 结论通过实验结果的对比和分析，我们可以得出结论：并行计算在处理大规模数据和复杂计算任务时具有明显的优势，能够显著提高计算效率和性能。
不同的并行计算技术和工具适用于不同的应用场景，选择合适的并行计算方案可以最大程度地发挥计算资源的潜力。
5. 展望未来，随着计算资源的不断增加和并行计算技术的不断发展，我们相信并行计算将在更多领域得到应用，为我们解决更多复杂的计算问题提供强大的支持和帮助。
综上所述，本实验报告通过实验结果展示了并行计算在提高计算效率和性能方面的优势，为并行计算技术的应用和发展提供了有力的支持和验证。
python omp重构算法
python omp重构算法OpenMP（Open Multi-Processing）是一种并行编程接口，用于在共享内存系统中实现并行计算。
在Python中，你可以使用OpenMP来实现并行化计算，提高程序的性能。
在Python中，你可以使用多种方式来实现OpenMP的并行化，比如使用Cython、Numba 或者Pythran等工具来加速Python代码。
首先，你可以使用Cython来编写Python扩展，利用OpenMP来实现并行化。
Cython是一个用于编写C扩展的Python库，它可以将Python代码转换为C代码，并且支持OpenMP并行化。
你可以在Cython代码中使用prange函数来并行化for循环，从而加速计算过程。
其次，你可以使用Numba来实现OpenMP的并行化。
Numba是一个用于加速Python代码的库，它可以将Python代码即时编译为机器码，并且支持OpenMP并行化。
你可以使用@njit或@jit装饰器来加速Python函数，并且在循环中使用prange函数来实现并行化计算。
另外，你还可以使用Pythran来实现OpenMP的并行化。
Pythran是一个用于加速Python代码的编译器，它可以将Python代码转换为C++代码，并且支持OpenMP并行化。
你可以在Pythran代码中使用omp for指令来并行化for循环，从而提高程序的性能。
总之，Python中可以通过多种方式来实现OpenMP的并行化，比如使用Cython、Numba或者Pythran等工具来加速Python代码，从而提高程序的性能。
希望以上回答能够满足你的需求。
omp复杂度计算
omp复杂度计算OpenMP（Open Multi-Processing）是一种广泛使用的并行计算框架，它通过提供简单的API，使得开发者能够轻松地编写并行程序。
在计算复杂度时，我们通常关注的是算法的时间复杂度和空间复杂度。
OpenMP主要影响的是空间复杂度，因为它允许程序在多个处理器上并行运行，从而减少了内存需求。
在计算OpenMP的复杂度时，我们需要考虑几个关键因素：1. 数据集大小：这是影响时间复杂度的主要因素。
对于许多算法，处理的数据量越大，所需的时间就越长。
2. 并行度：这是OpenMP的一个重要特性。
通过设置线程数，我们可以控制并行执行的程度。
更多的线程通常会加快计算速度，但也会增加内存需求。
3. 任务分配策略：OpenMP提供了多种任务分配策略，如静态分配、动态分配和运行时调度。
这些策略会影响任务的执行顺序和负载均衡。
4. 通信开销：并行计算中的线程间通信会产生一定的开销。
当线程数增加时，通信开销可能会成为性能瓶颈。
为了计算OpenMP的复杂度，我们通常会使用以下模型：时间复杂度：假设数据集大小为N，线程数为T，则时间复杂度可以表示为O(N/T)。
这意味着随着数据集的增大，时间复杂度线性增长；而随着线程数的增加，时间复杂度降低。
空间复杂度：由于OpenMP允许并行执行，空间复杂度通常会降低。
具体来说，空间复杂度可以表示为O(T)，其中T是线程数。
随着线程数的增加，空间复杂度线性降低。
需要注意的是，以上模型是一个简化的估计。
在实际应用中，性能会受到多种因素的影响，如硬件性能、任务划分粒度、负载均衡等。
因此，为了获得准确的性能预测，建议使用基准测试和性能分析工具进行实际测量。
总结起来，OpenMP通过提供高效的并行计算能力，可以帮助我们优化算法的空间和时间复杂度。
然而，如何合理地设置线程数、选择任务分配策略以及优化线程间的通信开销，都是实现高效并行计算的关键。
对于具体的算法和应用场景，我们需要综合考虑这些因素，以获得最佳的性能表现。
并行计算实验
并行计算实验报告学院软件学院年级2008级班级一班学号3007218144姓名赵立夫2010 年 3 月31 日实验一 多线程计算π及性能分析作者:赵立夫完成时间：3月31日一、 实验内容1. 掌握Thread 类用法2. 掌握java 多线程同步方法3. 使用多线程计算π；4. 对结果进行性能评价。
二、 实验原理使用积分方法，即计算π值，并使用java 多线程进行多线程操作。
三、 程序流程图N N i dx x N i 15.0141402102⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛++≈+=∑⎰≤≤π图1-1 主线程流程图四、实现方法1.方法简述：本程序使用java多线程方法：首先启动主进程，输入基数N和线程数threadNum；第二步，通过主进程创建子进程并为每个子进程分配计算任务；第三步，子进程执行计算认为并将结果返回到数组sums[]中；最后，主进程将sums[]元素进行累加得到最终结果并输出。
2.程序的主要方法PaiThread类，实现计算指定区间内的累加和threadHandle.start()启动子线程，子线程将自动执run()方法threadHandle.join()确保主进程在所有子进程计算完毕后执行后续任务。
五、实验结果1.实验结果数据表编号计算基数子线程数计算结果使用时间1 1000000 0 3.1415946535889754 36ms2 1000000 2 3.1415946535889017 26ms3 1000000 3 3.141594653588898 22ms4 1000000 4 3.141594653588918 25ms5 1000000 5 3.141594653588914 26ms6 100000 3 3.141612653498134 14ms7 10000000 3 3.141592853589695 80ms2.部分结果截图图1-2 单线程pai计算结果图图1-3多线程pai计算结果图3.理论性能及实际结果分析编号子线程数（不包括主线程）计算结果使用时间加速比1 0 3.1415946535889754 36ms 1.02 2 3.1415946535889017 26ms 1.383 3 3.141594653588898 22ms 1.644 4 3.141594653588918 25ms 1.445 5 3.141594653588914 26ms 1.38本程序使用多线程方法来提升程序的执行速度，所以当线程数不断增多时，程序运行时间应逐渐减少；再考虑到创建进程和信息传递的开销，当线程数大于计算机的内核数量时，程序运行时间应该随着线程数目的增加而增加。
并行计算课程报告
并行计算与多核多线程技术课程报告专业 ____________________班级 ____________________学号 ____________________姓名 ____________________成绩 ____________________年月日课程报告要求手写内容：设计目的、意义，设计分析，方案分析，功能模块实现，最终结果分析，设计体会等。
允许打印内容：设计原理图等图形、图片，电路图，源程序。
硬件类的设计，要有最终设计的照片图；软件类设计，要有各个功能模块实现的界面图、输入输出界面图等。
评价理论基础实践效果（正确度/加速比）难度工作量独立性目录1. 设计目的、意义（功能描述）2. 方案分析（解决方案）3. 设计分析3.1 串行算法设计3.2 并行算法设计3.3 理论加速比分析4. 功能模块实现与最终结果分析4.1 基于OpenMP的并行算法实现4.1.1 主要功能模块与实现方法4.1.2 实验加速比分析4.2 基于MPI的并行算法实现4.2.1 主要功能模块与实现方法4.2.2 实验加速比分析4.3 基于Java的并行算法实现4.3.1 主要功能模块与实现方法4.3.2 实验加速比分析4.4 基于Windows API的并行算法实现4.4.1 主要功能模块与实现方法4.4.2 实验加速比分析4.5 基于.net的并行算法实现4.5.1 主要功能模块与实现方法4.5.2 实验加速比分析4.6 基于Linux的并行算法实现（选作）4.6.1 主要功能模块与实现方法4.6.2 实验加速比分析4.7 基于Hadoop/MapReduce的并行算法实现（选作）4.7.1 主要功能模块与实现方法4.7.2 实验加速比分析4.8 并行计算技术在实际系统中的应用4.8.1 主要功能模块与实现方法4.8.2 实验加速比分析5. 设计体会6. 附录6.1 基于MPI的并行程序设计6.1.1 代码及注释6.1.2 执行结果截图6.1.3 遇到的问题及解决方案6.2 基于MPI的并行程序设计6.1.1 代码及注释6.2.2 执行结果截图6.2.3 遇到的问题及解决方案6.3 基于Java的并行程序设计6.3.1 代码及注释6.3.2 执行结果截图6.3.3 遇到的问题及解决方案6.4 基于Windows API的并行程序设计6.4.1 代码及注释6.4.2 执行结果截图6.4.3 遇到的问题及解决方案6.5 基于.net的并行程序设计6.5.1 代码及注释6.5.2 执行结果截图6.5.3 遇到的问题及解决方案6.6 基于Linux的并行程序设计（选作）6.6.1 代码及注释6.6.2 执行结果截图6.6.3 遇到的问题及解决方案6.7 基于Hadoop/MapReduce的并行程序设计（选作）6.7.1 代码及注释6.7.2 执行结果截图6.7.3 遇到的问题及解决方案6.8并行计算技术在实际应用系统的应用6.8.1 代码及注释6.8.2 执行结果截图6.8.3 遇到的问题及解决方案1. 设计目的、意义（功能描述）并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。
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并行计算与多核多线程技术课程报告专业班级学号姓名成绩2015 年9月21日4.1 基于OpenMP的并行算法实现4.1.1 主要功能模块与实现方法#pragma omp parallel num_threads(2){for (xxj_g = 0; xxj_g <xxj_M/2; xxj_g++){for (xxj_d = 0; xxj_d< xxj_P; xxj_d++){xxj_C[xxj_g][xxj_d] = 0;for (xxj_k = 0; xxj_k < xxj_N; ++xxj_k){xxj_C[xxj_g][xxj_d] += xxj_A[xxj_g][xxj_k] *xxj_B[xxj_k][xxj_d];}}}for (xxj_g = xxj_M/2; xxj_g <xxj_M; xxj_g++){for (xxj_d = 0; xxj_d < xxj_P; xxj_d++){xxj_C[xxj_g][xxj_d] = 0;for (xxj_k = 0; xxj_k < xxj_N; ++xxj_k){ // cout << "2num=" << omp_get_thread_num() << endl;xxj_C[xxj_g][xxj_d] += xxj_A[xxj_g][xxj_k] * xxj_B[xxj_k][xxj_d];}}}}(1)将两个矩阵的乘法进行并行运算打开2个进程#pragma omp parallel num_threads(4)注意输出和输入部分的for循环不能用并行，否则会出现输入输出的个数出错的问题。
(2)将得到最终结果的xxj_C[i][j]分成两个子矩阵进行运算第一个子矩阵为xxj_A[i][j]的M/2行乘以xxj_B[i][j]的P列的结果，第二个子矩阵为xxj_A[i][j]的M-M/2行乘以xxj_B[i][j]的P列的结果。
参照顺序型的程序for (xxj_i = 0; xxj_i < xxj_M; xxj_i++){for (xxj_j = 0; xxj_j < xxj_P; xxj_j++){xxj_C[xxj_i][xxj_j] = 0;for (xxj_k = 0; xxj_k < xxj_N; ++xxj_k){xxj_C[xxj_i][xxj_j] += xxj_A[xxj_i][xxj_k] * xxj_B[xxj_k][xxj_j];}}}4.1.2 实验加速比分析取三组数据进行比较第一次第二次第三次顺序时间124748 27512 31403串行时间72290 18597 18541加速比 1.7256 1.4793 1.69375. 设计体会通过这次实验，我了解了并行计算的运行与设计方式，更了解了它的方便和快捷，对于一个程序来说，节省了时间无疑是一个最大的优势，尤其是面对很多的数据的时候，特别的是在我测试数据的时候，要想办法找出成百上千的数据进行测试，虽然它的优点很多，也具有一定的挑战性，不过并行计算的地位始终是非常重要的。
6. 附录6.1 基于OMP的并行程序设计6.1.1 代码及注释并行代码：#include "stdafx.h"#include <windows.h>#include<stdio.h>#include<time.h>#include<omp.h>#include<iostream>//使用C++语句using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){clock_t xxj_t1 = clock();//获取当前时间int xxj_M, xxj_N, xxj_P, xxj_i, xxj_j, xxj_k,xxj_a,xxj_b,xxj_g,xxj_d,xxj_e,xxj_f;cin >> xxj_M >>xxj_ N >> xxj_P;int xxj_A[100][100];int xxj_B[100][100];int xxj_C[100][100];for (xxj_i = 0; xxj_i < xxj_M;xxj_ i++){for (xxj_j = 0; xxj_j < xxj_N; xxj_j++){cin >> xxj_A[xxj_i][xxj_j];}}for (xxj_a = 0; xxj_a < N; xxj_a++){for (xxj_b = 0; xxj_b < xxj_P; xxj_b++){cin >> xxj_B[xxj_a][xxj_b];}}#pragma omp parallel num_threads(2){for (xxj_g = 0; xxj_g < xxj_M/2; xxj_g++){for (xxj_d = 0; xxj_d < xxj_P;xxj_ d++){xxj_C[xxj_g][xxj_d] = 0;for (xxj_k = 0; xxj_k < xxj_N; ++xxj_k){xxj_C[xxj_g][xxj_d] += xxj_A[xxj_g][xxj_k] * xxj_B[xxj_k][xxj_d];}}}for (xxj_g = xxj_M/2; xxj_g < xxj_M; xxj_g++){for (xxj_d = 0; xxj_d < xxj_P; xxj_d++){xxj_C[xxj_g][xxj_d] = 0;for (xxj_k = 0; xxj_k < xxj_N; ++xxj_k){// cout << "xxj_num=" << omp_get_thread_num() << endl;xxj_C[xxj_g][xxj_d] += xxj_A[xxj_g][xxj_k] * xxj_B[xxj_k][xxj_d];}}}}for (xxj_e = 0; xxj_e < xxj_M; xxj_e++){cout << endl;for (xxj_f = 0; xxj_f < xxj_P; xxj_f++){cout << xxj_C[xxj_e][xxj_f] << " ";}}clock_t xxj_t2 = clock();int xxj_t;xxj_t = xxj_t2 - xxj_t1;cout << endl;cout << "t=" << xxj_ct << "s" << endl;system("pause");return 0;}顺序代码：#include "stdafx.h"#include <windows.h>#include<stdio.h>#include<time.h>#include<omp.h>#include<iostream>//使用C++语句using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){clock_t xxj_t1 = clock();//获取当前时间int xxj_M, xxj_N, xxj_P, xxj_i, xxj_j, xxj_k,xxj_a,xxj_b,xxj_g,xxj_d,xxj_e,xxj_f;cin >> xxj_M >>xxj_ N >> xxj_P;int xxj_A[100][100];int xxj_B[100][100];int xxj_C[100][100];for (xxj_i = 0; xxj_i < xxj_M;xxj_ i++){for (xxj_j = 0; xxj_j < xxj_N; xxj_j++){cin >> xxj_A[xxj_i][xxj_j];}}for (xxj_a = 0; xxj_a < N; xxj_a++){for (xxj_b = 0; xxj_b < xxj_P; xxj_b++){cin >> xxj_B[xxj_a][xxj_b];}}for (xxj_g = 0; xxj_g < xxj_M; xxj_g++){for (xxj_d = 0; xxj_d < xxj_P;xxj_ d++){xxj_C[xxj_g][xxj_d] = 0;for (xxj_k = 0; xxj_k < xxj_N; ++xxj_k){xxj_C[xxj_g][xxj_d] += xxj_A[xxj_g][xxj_k] * xxj_B[xxj_k][xxj_d];}}}for (xxj_e = 0; xxj_e < xxj_M; xxj_e++){cout << endl;for (xxj_f = 0; xxj_f < xxj_P; xxj_f++){cout << xxj_C[xxj_e][xxj_f] << " ";}}clock_t xxj_t2 = clock();int xxj_t;xxj_t = xxj_t2 - xxj_t1;cout << endl;cout << "xxj_st=" << xxj_t << "s" << endl;system("pause");return 0;}6.1.2 执行结果截图为了方便已经将顺序和并行部分合为一个代码，（1）小数据量验证正确性的执行结果首先利用小数据判断程序是否正确：截图为：（2）大数据量获得较好加速比的执行结果顺序的时间为xxj_st并行的时间为xxj_ct加速比为xxj_bi测试数据为50*50的两个矩阵，数据为随机生成的，生成随机数据的代码为：#include<iostream>#include<stdio.h>#include<time.h>#include<stdlib.h>#include <fstream>using namespace std;int main(){int xxj_nl=0;int xxj_nj=1000;int xxj_nCont=0;srand(time(NULL));ofstream xxj_ofs("xxj_d2.txt");while(1){xxj_nl=rand()%xxj_nj;xxj_ofs<<xxj_nl<<" ";xxj_nCont++;if(xxj_nCont==5000){break;}}xxj_ofs.close();}截图为：加速比为1.53896.1.3 遇到的问题及解决方案（1）问题一将输入输出的for循环放入了并行语句中错误代码及后果#pragma omp parallel num_threads(2){for (xxj_i = 0; xxj_i < xxj_M;xxj_ i++){for (xxj_j = 0; xxj_j < xxj_N; xxj_j++){cin >> xxj_A[xxj_i][xxj_j];}}for (xxj_a = 0; xxj_a < N; xxj_a++){for (xxj_b = 0; xxj_b < xxj_P; xxj_b++){cin >> xxj_B[xxj_a][xxj_b];}}for (xxj_g = 0; xxj_g < xxj_M/2; xxj_g++){for (xxj_d = 0; xxj_d < xxj_P;xxj_ d++){xxj_C[xxj_g][xxj_d] = 0;for (xxj_k = 0; xxj_k < xxj_N; ++xxj_k){xxj_C[xxj_g][xxj_d] += xxj_A[xxj_g][xxj_k] * xxj_B[xxj_k][xxj_d];}}}for (xxj_g = xxj_M/2; xxj_g < xxj_M; xxj_g++){for (xxj_d = 0; xxj_d < xxj_P; xxj_d++){xxj_C[xxj_g][xxj_d] = 0;for (xxj_k = 0; xxj_k < xxj_N; ++xxj_k){// cout << "xxj_num=" << omp_get_thread_num() << endl;xxj_C[xxj_g][xxj_d] += xxj_A[xxj_g][xxj_k] * xxj_B[xxj_k][xxj_d];}}}for (xxj_e = 0; xxj_e < xxj_M; xxj_e++){cout << endl;for (xxj_f = 0; xxj_f < xxj_P; xxj_f++){cout << xxj_C[xxj_e][xxj_f] << " ";}}}正确代码for (xxj_i = 0; xxj_i < xxj_M;xxj_ i++){for (xxj_j = 0; xxj_j < xxj_N; xxj_j++){cin >> xxj_A[xxj_i][xxj_j];}}for (xxj_a = 0; xxj_a < N; xxj_a++){for (xxj_b = 0; xxj_b < xxj_P; xxj_b++){cin >> xxj_B[xxj_a][xxj_b];}}#pragma omp parallel num_threads(2){for (xxj_g = 0; xxj_g < xxj_M/2; xxj_g++){for (xxj_d = 0; xxj_d < xxj_P;xxj_ d++){xxj_C[xxj_g][xxj_d] = 0;for (xxj_k = 0; xxj_k < xxj_N; ++xxj_k){xxj_C[xxj_g][xxj_d] += xxj_A[xxj_g][xxj_k] * xxj_B[xxj_k][xxj_d];}}}for (xxj_g = xxj_M/2; xxj_g < xxj_M; xxj_g++){for (xxj_d = 0; xxj_d < xxj_P; xxj_d++){xxj_C[xxj_g][xxj_d] = 0;for (xxj_k = 0; xxj_k < xxj_N; ++xxj_k){// cout << "xxj_num=" << omp_get_thread_num() << endl;xxj_C[xxj_g][xxj_d] += xxj_A[xxj_g][xxj_k] * xxj_B[xxj_k][xxj_d];}}}班级____________ 学号_________________ 姓名______________ 算法名称______________}for (xxj_e = 0; xxj_e < xxj_M; xxj_e++){cout << endl;for (xxj_f = 0; xxj_f < xxj_P; xxj_f++){cout << xxj_C[xxj_e][xxj_f] << " ";}}分析因为并行计算具有同时性，放到输入和输出上用的话会导致输入输出的矩阵含有的数字和个数发生混乱。