Fortran:openmp笔记19

xiaoxiao2021-03-01  16

!.. workshare指令 !.. 1. workshare结构中的代码只能包括如下语句:数组赋值语句、标量赋值语句 !.. forall/where语句和结构、atomic结构、critical结构和parallel结构 !.. 其中,数组赋值语句允许使用算术操作符,包括+,-,*,/和** !.. 2. workshare指令指出代码块中的每条语句均为计算的共享单元 !.. 即可被分为若干独立的工作单元来执行,并使一组线程并行执行这些工作单元 !.. 3. 由于workshare指令在大多数情况下与一个独立的parallel指令一起使用 !.. 因此,openmp提供了一个指令!$parallel workshare来方便编程人员编程 Program workshare use omp_lib implicit none integer, parameter :: l = 80, m = 80, n= 80 integer :: i, j, k integer, dimension(l,m,n) :: a, b, c, d real(kind=8) :: starttime, endtime, time call omp_set_num_threads(4) Do k = 1, n do j = 1, m Do i = 1, l a(i,j,k) = i b(i,j,k) = j End do end do End do starttime = omp_get_wtime() !$omp parallel private(k) shared(i,j,a,b,c,d) !$omp do Do k = 1, n do j = 1, m Do i = 1, l c(i,j,k) = a(i,j,k) * b(i,j,k) + a(i,j,k) d(i,j,k) = a(i,j,k) ** 2 - b(i,j,k) ** 2 End do end do End do !$omp end do !$omp end parallel endtime = omp_get_wtime() time = (endtime - starttime) * 1000. write(*,'(1x,a)') "parallel do......" write(*,'(1x,a,g0,a)') "static schedule time: ", time, " ms" write(*,'(1x,a,*(g0,3x))') "a(l,m,n), b(l,m,n) = ", a(l,m,n), b(l,m,n) write(*,'(1x,a,*(g0,3x))') "c(l,m,n), d(l,m,n) = ", c(l,m,n), d(l,m,n) write(*,'(1x,a)') "----------------------------------------------" starttime = omp_get_wtime() !$omp parallel shared(a,b,c,d) !$omp workshare c = a*b + a d = a**2 + b**2 !$omp end workshare nowait !$omp end parallel endtime = omp_get_wtime() time = (endtime - starttime) * 1000. write(*,'(1x,a)') "parallel workshare......" write(*,'(1x,a,g0,a)') "workshare time: ", time, " ms" write(*,'(1x,a,*(g0,3x))') "a(l,m,n), b(l,m,n) = ", a(l,m,n), b(l,m,n) write(*,'(1x,a,*(g0,3x))') "c(l,m,n), d(l,m,n) = ", c(l,m,n), d(l,m,n) End program workshare !.. 小结 !.. 1. 采用!$omp parallel workshare并行的代码块可以采用!$omp parallel do来实现 !.. 但是!$omp parallel workshare并行的书写格式相对简单,而且消耗时间比较少 !.. 但是,在某些情况下,!$omp parallel workshare对数组的操作消耗时间比!$omp parallel do要大 !.. 这主要取决于数组的大小、维度以及系统资源情况。 !.. 2. !$omp parallel do方式需要写出数组的具体表达式,书写比较繁琐 !.. 正因为这样,它可以实现较为复杂的计算,比如向量的点积与叉积
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