class Test {
...void foo(){
......//#omp parallel for
......for (int i=0;i<N;i++) {
.........a[i] = b[i] + c[i]
......}
...}
}

JaMP implementiert im Moment die Funktionalität von OpenMP 2.0 und Teile der Spezifikation 3.0 (z.B. die collapse clause). Die aktuelle JaMP Version erzeugt reinen Java Code und ist auf jeder JVM (ab Java 1.5) lauffähig. Die neueste Version kann sogar CUDA-fähige Hardware zur Ausführung von Schleifen verwenden, wenn der Schleifenrumpf eine Transformation nach CUDA möglich macht. Ist die Transformation nicht möglich, wird nebenläufiger Code für gängige Multicore-Prozessoren erzeugt. JaMP unterstütz auch die gleichzeitige Nutzung von mehreren Maschinenund Acceleratoren. Dieses wurde durch die Entwicklung von zwei Abstraktionsbibliotheken ermöglicht. Die untere Abstraktionsschicht bietet abstrakte Recheneinheiten, die von den eigentlichen Berechnungseinheiten wie CPUs und GPUs und ihrem Ort in einem Rechnerbündel abstrahieren. Eine weitere Abstraktionsschicht baut auf dieser Schicht auf und bietet Operationen zur Verwaltung partitionierter und replizierter Arrays. Ein partitioniertes Array wird dabei automatisch über die abstrakten Berechnungseinheiten verteilt, wobei die Geschwindigkeiten der einzelnen Berechnungseinheiten berücksichtigt werden. Welcher abstrakte Array-Typ für ein Array in einem Java-Programm konkret eingesetzt wird, wird vom JaMP-Übersetzer bestimmt, der erweitert wurde, um ein Programm entsprechend zu analysieren.

Im Jahr 2015 wurde das Task-Konzept (OpenMP 3.0) in JaMP integriert. Dadurch lassen sich rekursive Algorithmen mit JaMP parallelisieren.