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创建一个蒙特卡洛π值计算程序的三个版本：1. 纯串行实现 2. 基础OPENMP并行版本 3. 优化后的OPENMP版本(含负载均衡)。要求：- 计算10亿次采样 - 输出各版本运行时间 - 分析不同线程数下的加速比 - 包含伪随机数生成的线程安全实现 - 可视化展示性能曲线。

最近在做一个科学计算的项目，需要处理大量数值模拟，正好借这个机会测试下OPENMP并行计算的效率提升效果。我设计了一个蒙特卡洛方法计算π值的实验，对比了三种实现方式的性能差异，结果还挺有意思的。

首先是最基础的串行版本实现。这个版本很简单，就是用一个循环进行10亿次随机采样，统计落在单位圆内的点数比例。在普通笔记本上运行，耗时大约12秒左右。这是我们的基准性能。
接着实现了基础OPENMP并行版本。这里有几个关键点需要注意：
使用#pragma omp parallel for指令实现循环的自动并行化
每个线程需要独立的随机数生成器，避免线程安全问题
使用归约操作(reduction)来合并各个线程的计数结果在4核CPU上，这个版本运行时间降到了3.5秒左右，加速比接近3.5倍。
进一步优化后的OPENMP版本主要做了这些改进：
采用动态调度策略，更好地平衡各线程负载
调整了块大小(chunk size)参数
优化了内存访问模式这个版本在相同条件下运行时间进一步降低到2.8秒，加速比达到4.2倍。

测试过程中还发现一些有趣的现象： - 线程数不是越多越好，超过物理核心数后加速效果会下降 - 负载均衡对性能影响很大，特别是当计算任务不均匀时 - 随机数生成的质量和速度也需要权衡

通过这个实验，我深刻体会到并行计算带来的效率提升。对于科学计算这类计算密集型任务，合理使用OPENMP可以显著缩短计算时间。特别是在处理大规模数据时，几分钟和几小时的差别可能就是能否及时得到结果的关键。

整个实验我是在InsCode(快马)平台上完成的，它的在线编辑器可以直接运行C++代码，还能一键部署成可执行的Web应用，特别方便分享测试结果。对于这种需要反复调整参数的性能测试，不用每次都重新编译运行，效率高了很多。如果你也对并行计算感兴趣，不妨试试这个平台，上手真的很简单。

创建一个蒙特卡洛π值计算程序的三个版本：1. 纯串行实现 2. 基础OPENMP并行版本 3. 优化后的OPENMP版本(含负载均衡)。要求：- 计算10亿次采样 - 输出各版本运行时间 - 分析不同线程数下的加速比 - 包含伪随机数生成的线程安全实现 - 可视化展示性能曲线。

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