一段輝煌的回憶，一個冬日的故事

之前對於多執行緒和 OpenMP 的平行化已經做了些簡單的介紹，有興趣的可以回頭參考《簡易的程式平行化方法－OpenMP（一）》。而由於 Heresy 最近看了些資料，也做了些測試，所以主要可能想來講最近學的一些語法吧～

首先，在 Heresy 的認知裡，一般會用到 OpenMP 的部分分為三類：

The omp_get_wtime
function returns a double-precision floating point value equal to the
elapsed wall clock time in seconds since some "time in the past". The
actual "time in the past" is arbitrary, but it is guaranteed not to
change during the execution of the application program. The format is as
follows:

OpenMP 心得 (一)

以 VectorAdd.c 向量加法為例
gcc -fopenmp VectorAdd.c -o VectorAdd
若出現錯誤
'for' loop initial declaration used outside C99 mode

多執行緒的概念
目前雙核心的 CPU 當道，AMD 的 Athlon64x2、Intel 的 Pentium-D、Core Duo，以及即將上市的 Core 2 Duo，儼然將成為下一代電腦的主流（尤其是超低價的 Pentium D，絕對是現階段 C/P 值極高的雙核心 CPU）。但是雙核心有什麼用呢？
對於一般單一執行緒（single thread）的程式，多核心的處理器並沒有辦法提升它的處理效能；不過對於多執行緒（multi thread）的程式，就可以透過不同的核心同時計算，來達到加速的目的了！簡單的例子，以單執行緒的程式來說，一件事做一次要十秒的話，要做十次，都丟給同一顆核心做的話，自然就是 10 秒 * 10 次，也就是 100 秒了；但是以多執行緒的程式來說，它可以把這一件事，分給兩顆核心各自做，每顆核心各做 5 次，所以所需要的時間就只需要 50 秒！
當然，多執行緒的程式實際上沒這麼簡單。在工作的切割、結合上，也是要多花時間的，所以在現實中，即使最佳狀況，雙核心的效能也不會是 1 + 1 = 2 這樣的理想化。除此之外，也不是所有工作都是可以切割的！很多工作是有關聯性的，這樣如果直接切割給不同的處理核心各自去平行運算，出來的結果是肯定有問題的。而且，多執行緒的程式在編寫、維護上，也都比單一執行緒的程式複雜上不少。