SIMD-or-Algorithm-0010

传统方法 +OpenMP

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!