使用OpenMP对传统方法进行优化。感谢OpenMP,实现多线程优化方便多了!多核时代,OpenMP将成为我们的利器!
float test_Normal_OMP_Filter() {
BYTE* buf = (BYTE *)malloc(1024 * 1024 * sizeof(int)); //分配内存
BYTE* ptr = buf; // 内存指针
//背景色,用于和前景色进行溶合
int background_R = 0xF8, background_G = 0xF8, background_B = 0xF8;
int dr, dg, db; // 过滤比值分量
BEGIN_PERF() // 计时开始
// 内外层都使用默认的OMP,指定不同的线程数会得出特定于机器的结果
#pragma omp parallel for
for ( int h = 0; h < 1024; h++ ) {
//内层的线程
#pragma omp parallel for
for (int w = 0; w < 1024; w++ ) {
// 具体操作过程与传统方法一样
if ( (*(int *)ptr & 0x00070707) != 0 ) {
dr = (int)*(ptr + 2) << 8;
dg = (int)*(ptr + 1) << 8;
db = (int)*(ptr + 0) << 8;
*(ptr + 2) = ((int)*(ptr + 2) * (65535 - dr) + background_R * dr) >> 16;
*(ptr + 1) = ((int)*(ptr + 1) * (65535 - dg) + background_R * dg) >> 16;
*(ptr + 0) = ((int)*(ptr + 0) * (65535 - db) + background_R * db) >> 16;
} // if
ptr += 4; // next pixel
} // for
} // for
END_PERF() // 结束计时
free(buf); // 释放内存
return GET_PERF(); //返回计时结果
}
使用OpenMP这个利器,即使使用默认设定,也能得到比非OMP方法快17%-23%的结果。看来,多核时代OpenMP必将大行其道!
原文:https://www.cnblogs.com/igame2000/p/11647774.html