自動並列化

#include <stdio.h> 
#define ARR_SIZE 500 // 配列を定義
int main() {
  int matrix[ARR_SIZE][ARR_SIZE];
  int arrA[ARR_SIZE]={10};
  int arrB[ARR_SIZE]={30};
  int i, j;
  for(i=0;i<ARR_SIZE;i++) {
     for(j=0;j<ARR_SIZE;j++) { matrix[i][j] = arrB[i]*(arrA[i]%2+10); }
  } printf("%d\n",matrix[0][0]); 
}

#include <stdio.h> 
#define ARR_SIZE 100 // 配列を定義
void foo(int ma[][ARR_SIZE], int mb[][ARR_SIZE], int *a, int *b, int *c); 
int main() {
  int arr_a[ARR_SIZE];
  int arr_b[ARR_SIZE];
  int arr_c[ARR_SIZE];
  int i,j;
  int matrix_a[ARR_SIZE][ARR_SIZE];
  int matrix_b[ARR_SIZE][ARR_SIZE];
  #pragma omp parallel for 
// 配列と行列を初期化
  for(i=0;i<ARR_SIZE; i++) {
    arr_a[i]= i;
    arr_b[i]= i;
    arr_c[i]= ARR_SIZE-i;
    for(j=0; j<ARR_SIZE;j++) {
       matrix_a[i][j]= j;
       matrix_b[i][j]= i;
    }
  }
  foo(matrix_a, matrix_b, arr_a, arr_b, arr_c); 
} 
void foo(int ma[][ARR_SIZE], int mb[][ARR_SIZE], int *a, int *b, int *c) {                                  
  int i, num, arr_x[ARR_SIZE];
  #pragma omp parallel for private(num) 
// OpenMP* プラグマ parallel for を使用して並列処理を表現し、
// マルチスレッド・コードを生成するようにコンパイラーに指示。
// 配列 arr_X、mb、b、および c は OpenMP* のデータ共有規則に
// 基づきスレッド間で共有される。スカラー num は各スレッドで
// プライベートとして指定される。
  for(i=0;i<ARR_SIZE;i++) {
     num = ma[b[i]][c[i]];
     arr_x[i]= mb[a[i]][num];
     printf("Values: %d\n", arr_x[i]); // 値 0-ARR_SIZE-1 を出力
   } 
}

Linux*

icpc -c -parallel -qopt-report-phase=par -qopt-report:5 sample.cpp

macOS*

icl++ -c -parallel -qopt-report-phase=par -qopt-report:5 sample.cpp

Windows*

icl /c /Qparallel /Qopt-report-phase:par /Qopt-report:5 sample.cpp

void no_par(void) {
  int i;
  int a[1000];
  for (i=1; i<1000; i++) {
    a[i] = (i * 2) % i * 1 + sqrt(i);
    a[i] = a[i-1] + i;
  }
} 

procedure: no_par
sample.c(13):(3) リマーク #15048: 分配されたループが自動並列化されました。
sample.c(13):(3) リマーク #15050: ループは並列化されませんでした: 並列依存関係が存在しています。
sample.c(19):(5) リマーク #15051: 並列依存関係: FLOW の依存関係が a 行 19 と a 行 19 の間に証明されました。