双核的执行效率的测试

//Adopt dual core to parallel pragramming(采用双核并行计算)

#include "stdafx.h"
#include "time.h"


void test()
{
    int nVal = 0;
    clock_t clkTOne = clock();
    
    for(int i=0; i<100000000; i++)
    {
        nVal = i+1;    
    }

    clock_t clkTTwo = clock();

    printf("Time = %d\n", clkTTwo-clkTOne);

}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    clock_t clkTOne = clock();

    #pragma omp parallel for

    for(int i=0; i<2; i++)
    {
        //printf("i=%d\n",i);    
        test();
    }

    clock_t clkTTwo = clock();    
    printf("Total Time = %d\n", clkTTwo-clkTOne);

    test();

    return 0;
}

 

程序的执行结果：

我的机器是E7200的双核处理器：

在for循环中，执行的时间分别是297ms,343ms

打印的时间花费了343ms,后面的执行时间是297ms.

 

//去掉并行计算

#include "stdafx.h"
#include "time.h"


void test()
{
    int nVal = 0;
    clock_t clkTOne = clock();
    
    for(int i=0; i<100000000; i++)
    {
        nVal = i+1;    
    }

    clock_t clkTTwo = clock();

    printf("Time = %d\n", clkTTwo-clkTOne);

}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    clock_t clkTOne = clock();

    //#pragma omp parallel for

    for(int i=0; i<2; i++)
    {
        //printf("i=%d\n",i);    
        test();
    }

    clock_t clkTTwo = clock();    
    printf("Total Time = %d\n", clkTTwo-clkTOne);

    test();

    return 0;
}

 

 程序的结果：

可见并行计算的效率。

 参考文献：

1. 周伟明老师的博客文章：OpenMP并行程序设计<一>http://blog.csdn.net/drzhouweiming/archive/2006/08/28/1131537.aspx