新机器上OpenMP线程不能充分利用CPU核心

在新机器上，可能需要对OpenMP程序进行优化，以充分利用多个核心的计算资源。下面是一些可能有用的建议：

1. 编译器标志：通过设置编译器标志，可以告诉编译器如何生成针对多处理器的代码。例如，在GCC中，使用“-fopenmp”标志启用OpenMP，并生成并行化代码。相似的标志在其他编译器中也是可用的。

2. 线程数设置：使用环境变量“OMP_NUM_THREADS”或OpenMP函数“omp_set_num_threads”来设置线程数。这些可以指示OpenMP程序使用多少个线程运行。尝试输入大于可用CPU核心数的线程数。

3. 线程绑定：通过将线程绑定到单个CPU核心来减少线程间的上下文切换。可以使用环境变量“OMP_PROC_BIND”或OpenMP函数“omp_set_proc_bind”设置线程绑定策略。

4. 循环调度：尝试使用动态循环调度（“schedule (dynamic)”）来增加线程之间的负载平衡。这将使OpenMP程序更好地充分利用可用的CPU资源。

下面是一个示例OpenMP程序，可以尝试使用上述建议进行优化：

#include <omp.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main(int argc, char *argv[]) {
  int i, n = 1000000, chunk = 100;
  double *a, *b, *c;

  /* Allocate arrays */
  a = (double *) malloc(n * sizeof(double));
  b = (double *) malloc(n * sizeof(double));
  c = (double *) malloc(n * sizeof(double));

  /* Initialize arrays */
  for (i = 0; i < n; i++) {
    a[i] = 1.0;
    b[i] = 2.0;
    c[i] = 0.0;
  }

  #pragma omp parallel shared(a, b, c, chunk) private(i)
  {
    #pragma omp for schedule(dynamic, chunk)
    for (i = 0; i < n; i++) {
      c[i] = a[i] + b[i];
    }
  }

  /* Print result */
  for (i = 0; i