openmp静态调度优化矩阵乘法的代码写一份
时间: 2024-09-13 13:11:44 浏览: 16
OpenMP(Open Multi-Processing)是一种并行编程API,它允许开发者利用多核处理器的优势。对于矩阵乘法这类计算密集型任务,我们可以使用OpenMP的静态调度(static scheduling)来分配任务给各个线程。以下是一个简单的例子,展示了如何使用OpenMP优化矩阵乘法的代码(这里假设我们正在使用C++):
```cpp
#include <omp.h>
#include <iostream>
#include <vector>
// 矩阵乘法函数,使用OpenMP静态调度
void matrix_multiply(const std::vector<std::vector<int>>& A, const std::vector<std::vector<int>>& B, std::vector<std::vector<int>>& C, int n) {
#pragma omp parallel for schedule(static, 1) // 使用静态调度,每次分配一个元素
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < n; ++j) {
int sum = 0;
for (int k = 0; k < n; ++k) { // 分配给每个线程处理一个C矩阵的元素
sum += A[i][k] * B[k][j];
}
C[i][j] = sum;
}
}
}
int main() {
int n = 100; // 矩阵大小
std::vector<std::vector<int>> A(n, std::vector<int>(n)), B(n, std::vector<int>(n)), C(n, std::vector<int>(n));
// 初始化矩阵...
matrix_multiply(A, B, C, n);
// 打印结果...
return 0;
}
```
在这个例子中,`#pragma omp parallel for`开启了一个并行区域,`schedule(static, 1)`表示每个线程会顺序地处理矩阵C的每一个元素。`1`代表每次分配一个任务,这在计算密集型任务中通常比较有效,因为它减少了线程间的同步开销。