C++ 语言是一种高性能、通用性强的编程语言，在业界被广泛应用，尤其是在计算机科学领域。然而，由于单个 CPU 的处理能力有限，C++ 应用在大规模计算上面遇到了多线程效率低、根本无法利用多核心的问题。

在 C++ 中如何利用多核心呢？下面我们来探讨一下。

多线程编程

C++ 提供的传统多线程 API 是 pthread，但 pthread 使用起来不太方便，而且可能在不同平台上产生不同的行为。现在，C++11 标准中包含了许多多线程的库，比如 std::thread、std::mutex、std::condition_variable 等，这些功能为开发者提供了更高级别、更安全、更可移植的多线程解决方案。

以下是一个使用 std::thread 的示例代码：

#include <iostream>
#include <thread>
void count(int id, int n) {
  for (int i = 0; i < n; ++i)
    std::cout << "thread " << id << " counting " << i << std::endl;
  
}
int main() {
  std::thread t1(count, 1, 10);
  std::thread t2(count, 2, 10);
  
  t1.join(); // 等待 t1 完成
  t2.join(); // 等待 t2 完成
  
  return 0;
}

上面的代码中，我们创建了两个线程 t1 和 t2，然后让它们都调用 count 函数。通过 join() 函数调用，我们保证了在主线程结束之前，t1 和 t2 都已经结束。

OpenMP 编程模型

在 C++ 中使用 OpenMP 编程模型可以很方便地进行并行计算。OpenMP 是一个开放的、可移植的多处理并行性 API，可以用于 C、C++ 和 Fortran 语言。OpenMP 使用熟悉的编程模型来使用线程，并且可以在多个平台上使用。

以下是一个使用 OpenMP 的示例代码：

#include <iostream>
#include <omp.h>
int main() {
  #pragma omp parallel
  
    std::cout << "Hello
  return 0;
}

上面的代码中，我们使用 #pragma omp parallel 定义了一个并行计算块。在这个块里面，每个线程都会输出 "Hello, world!"。在运行上面的代码时，输出可能是这个样子的：

Hello, world!
Hello, world!
Hello, world!
Hello, world!

总结

在 C++ 中利用多核心进行调用有许多方法，这里只是介绍了最常见的两种：使用多线程编程和 OpenMP 编程模型。读者可以根据具体需求进行选择，并在实际使用中根据情况进行优化。

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