多核并行编程实验报告

}
分块数为10000
线程数2
线程数4
线程数6
线程数8
线程数10
线程数12
线程数14
线程数16
固定线程数目为4，改变分块数目（从100到10000000）
蒙特卡罗法
1.传统单线程代码
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
intmain(intargc,char* argv[])
//随机种子
srand((unsigned)time(NULL));
// 多线程初始化
HANDLE *hThread = NULL;
hThread = (HANDLE *)malloc(sizeof(HANDLE) * num_thread);
InitializeCriticalSection(&cs);// 临界区初始化
system("Pause");
return0;
}
随机数产生次数max 10000
随机数产生次数max 100000
随机数产生次数max 1000000
随机数产生次数max 10000000
3.OpenMP编程代码
#include<stdio.h>
{
longlongmax=10000000;//max可以修改?
longlongi,count=0;
doublex,y,bulk,starttime,endtime;
time_t t;
starttime=clock();// 产生以当前时间开始的随机种子
srand((unsigned) time(&t));
如图所示，正方形边长为1，左下顶点与原点重合，两边分别与x轴重合。曲线为1/4圆弧，圆心位于原点，与正方形左下定点重合，半径为1。正方形面积S1=1，圆弧内面积S2=/4。算法模拟大量点随机落在此正方形区域内，落在圆弧内的点的数量（n2）与点的总数（n1）的比例与面积成正比关系。即
系统硬件环境：通过CPU-Z获取本机CPU型号，二级cache容量，处理器内核数和逻辑线程数等信息
inti;
doublex, sum=0, pi=0.0;
doublestep = 1.0/(double) num_steps;
omp_set_num_threads(NUM_THREADS);
#pragmaomp parallelforprivate(x) reduction(+:sum)
for(i=0;i<num_steps;i++)
//多线程结束后计算PI值
PI = hit_times / rand_times * 4;
//记录结束时间
clock_t end_time = clock();
DeleteCriticalSection(&cs);// 注销临界区
printf("PI = %lf\n", PI);
printf("time = %d\n", end_time - start_time);
printf("Pi = %f \n", pi);
printf("time = %f \n", endtime-starttime);
return0;
}
块数1000000
块数10000000
块数10000000
块数为100000000
2. WinAPI多线程编程代码
#include<windows.h>
doublestep;
usingnamespacestd;
intmain(intargc,char* argv[])
{
inti;
doublex, pi, starttime,endtime,sum = 0.0;
step = 1.0/(double) num_steps;
time_t t;
starttime=clock();
for(i=0;i<max;i++)
{
x=rand();
x=x/32767;
y=rand();
y=y/32767;
if((x*x+y*y)<=1)
count++;
}
bulk=4*(double(count)/max);
endtime= clock();
printf("max = %d\n",max);
使用三种编程方法实现积分法或蒙特卡洛法计算pi值（选择实现其中一种，建议蒙特卡洛法）
串行方法
Windows环境多线程编程
Windows环境OpenMP库并行编程
积分法计算pi值的基本原理
因此可以用上述公式来计算π的值。
蒙特卡罗法计算pi值的基本原理
蒙特卡洛算法可理解为通过大量实验，模拟实际行为，来收集统计数据。本例中，算法随机产生一系列点，模拟这些点落在如下图所示的正方形区域内的情况。其几何解释如下
{
x = (i+0.5)*step;
sum += 4.0/(1.0+x*x);
}
WaitForMultipleObjects(NUM_THREADS,hthread,TRUE,INFINITE);
DeleteCriticalSection(&g);
pi=step*sum;
QueryPerformanceCounter(&temp);
//记录开始时间
clock_t start_time = clock();
// 多线程创建
for(inti = 0; i < num_thread; i++)
hThread[i] = CreateThread(NULL, 0, calc_pi, NULL, 0, NULL);
// 等待所有进程结束
WaitForMultipleObjects(num_thread, hThread, TRUE, INFINITE);
操作系统:winxp 32位（学校机房电脑）
开发工具：Visual studio 2010
系统硬件环境
积分法
1.传统单线程代码
#include<windows.h>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
staticlongnum_steps = 1000000000;//块数可以修改
{
x=(i+0.5)*step;
sum1+=4.0/(1.0+x*x);
}
EnterCriticalSection(&g);
sum+=sum1;
LeaveCriticalSection(&g);
return0;
}
voidmain()
{
cout<<"输入分块的数目:";
cin>>num_step;
LARGE_INTEGER temp;
CRITICAL_SECTION g;
DWORD WINAPI threadFunc(LPVOID pParam)
{
intnum=*((int*)pParam);
doublex,sum1=0;
step=1.0/(double)num_step;
for(inti=num;i<num_step;i+=Threadnum)
for(DWORD i = 0; i < rand_times / num_thread; i++){
doublex = rand() /double(RAND_MAX);//随机生成一个[0,1]之间的一个数
doubley = rand() /double(RAND_MAX);
EnterCriticalSection(&cs);// 进入临界区
printf("Pi = %f \n", bulk);
printf("time = %f \n", endtime-starttime);
return0;
}
改变随机产生数max
2. WinAPI多线程编程代码
#include"windows.h"
#include"time.h"
#include<stdio.h>
srand((unsigned) time(&t));
for(i=0;i< num_steps; i++)
{
x = (i+0.5)*step;
sum = sum + 4.0/(1.0+x*x);
}
pi = step * sum;
endtime= clock();
printf("块数 = %d \n", num_steps);
intrand_times = 0;//随机次数
intnum_thread = 2;//线程个数
doublePI = 0;//估计PI值
doublehit_times = 0;//击中单位圆的次数
CRITICAL_SECTION cs;//创建临界区
DWORD WINAPI calc_pi(LPVOID arg){
HANDLE hthread[Threadnum];
InitializeCriticalSection(&g);