Делаем Наши Программы Быстрее

Всем привет, сегодня я расскажу как заставить наши простые программки работать быстрее.
Понятное дело что любую программу можно ускорить более эффективным алгоритмом, но что если решения эффективнее 3 вложенных циклов не находится?
Тогда на помощь приходит параллельное программирование и вспомогательная библиотека OpenMp, доступная в Visual Studio из коробки.
Для начала создадим новый пустой проект:

Скрин

Далее необходимо зайти в настройки проекта:

Скрин

Затем необходимо выбрать:

• Congiguration->All Configurations
• Platform->All platforms
• C/C++ ---> Language ---> Open MP Support ---> Yes.

Все Показано на скрине ниже:

Скрин

Все мы настроили проект теперь можно переходить к программированию:
Самое главное что необходимо усвоить это то, что все распараллеливание выполняется с помощью препроцессорных директив таких как:

#pragma omp parallel num_threads(4)

Код

#pragma omp parallel num_threads(4)

Часть строки #pragma omp является обязательной, а за ней следует дальнейшие указания для нашей программы.
Директива parallel создает параллельный регион для следующего за ней структурированного блока, например:

#pragma omp parallel [другие директивы]
структурированный блок

Код

#pragma omp parallel [другие директивы]

  структурированный блок

Структурированный блок это нечто наподобие цикла for, все что внутри него будет распараллелено.
Директива num_threads(n) говорит о том сколько потоков будет использоваться, в моем случае это 4.

Вот некий пример кода с использованием OpenMp:

#include <iostream>
#include <ctime>

using namespace std;

int main()
{

unsigned int cl1 = clock();
int sum = 0;
#pragma omp parallel for num_threads(4)
for (int i = 1; i < 1000000; ++i)
{
sum += sum % i;
sum += sum / i;
}
unsigned int cl2 = clock();
cout << sum << endl;
cout << "Work Time: " << cl2 - cl1 << "ms" << endl;
system("pause");
return 0;
}

Код

#include <iostream>

#include <ctime>



using namespace std;



int main()

{



   unsigned int cl1 = clock();

   int sum = 0;

   #pragma omp parallel for num_threads(4)

   for (int i = 1; i < 1000000; ++i)

   {

       sum += sum % i;

       sum += sum / i;

   }

   unsigned int cl2 = clock();

   cout << sum << endl;

   cout << "Work Time: " << cl2 - cl1 << "ms" << endl;

   system("pause");

   return 0;

}

Скриншот времени выполнения

А теперь тот же самый код без строки: #pragma omp parallel for num_threads(4)

Скриншот времени выполнения

Прирост производительности около 10-15 мс только в этой простенькой программе, в более сложных системах прирост может быть критическим, если тема будет актуальной то продолжу рассказывать об OpenMP, расскажу о типичных ошибках, синхронизации потоков и прочем. Ждите.