OpenMP并行编程

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并行程序设计实验报告-OpenMP 进阶实验

并行程序设计实验报告-OpenMP 进阶实验

实验2:OpenMP 进阶实验1、实验目的掌握生产者-消费者模型,具备运用OpenMP相关知识进行综合分析,可实现实际工程背景下生产者-消费者模型的线程级负责均衡规划和调优。

2、实验要求1)single与master语句制导语句single 和master 都是指定相关的并行区域只由一个线程执行,区别在于使用master 则由主线程(0 号线程)执行,使用single 则由运行时的具体情况决定。

两者还有一个区别是single 在结束处隐含栅栏同步,而master 没有。

在没有特殊需求时,建议使用single 语句。

程序代码见程序2-12)barrier语句在多线程编程中必须考虑到不同的线程对同一个变量进行读写访问引起的数据竞争问题。

如果线程间没有互斥机制,则不同线程对同一变量的访问顺序是不确定的,有可能导致错误的执行结果。

OpenMP中有两种不同类型的线程同步机制,一种是互斥机制,一种是事件同步机制。

其中事件同步机制的设计思路是控制线程的执行顺序,可以通过设置barrier同步路障实现。

3)atomic、critical与锁通过critical 临界区实现的线程同步机制也可以通过原子(atomic)和锁实现。

后两者功能更具特点,并且使用更为灵活。

程序代码见程序2-2、2-3、2-44)schedule语句在使用parallel 语句进行累加计算时是通过编写代码来划分任务,再将划分后的任务分配给不同的线程去执行。

后来使用paralle for 语句实现是基于OpenMP 的自动划分,如果有n 次循环迭代k 个线程,大致会为每一个线程分配[n/k]各迭代。

由于n/k 不一定是整数,所以存在轻微的负载均衡问题。

我们可以通过子句schedule 来对影响负载的调度划分方式进行设置。

5)循环依赖性检查以对π 的数值估计的方法为例子来探讨OpenMP 中的循环依赖问题。

圆周率π(Pi)是数学中最重要和最奇妙的数字之一,对它的计算方法也是多种多样,其中适合采用计算机编程来计算并且精确度较高的方法是通过使用无穷级数来计算π 值。

在fortran下进行openmp并行计算编程

在fortran下进行openmp并行计算编程

在fortran下进⾏openmp并⾏计算编程最近写⽔动⼒的程序,体系太⼤,必须⽤并⾏才能算的动,⽆奈只好找了并⾏编程的资料学习了。

我想我没有必要在博客⾥开⼀个什么并⾏编程的教程之类,因为⽹上到处都是,我就随⼿记点重要的笔记吧。

这⾥主要是openmp的~1 临界与归约在涉及到openmp的并⾏时,最需要注意的就是被并⾏的区域中的公共变量,对于需要reduce的变量,尤其要注意,⽐如这段代码:program mainimplicit noneinclude 'omp_lib.h'integer N,M,ireal(kind=8) tN=20000t=0.0!$OMP PARALLEL DOdo i=1,Nt=t+float(i);M=OMP_get_num_threads()enddowrite(*, "('t = ', F20.5, ' running on ', I3, ' threads.')") t,Mpausestopend串⾏代码可以很容易的得到正确结果:t = 200010000.00000 running on 1 threads.不幸的是,如果是并⾏的话,可能每次都得到⼀个不同的结果:t = 54821260.00000 running on 8 threads.t = 54430262.00000 running on 8 threads.....原因很简单,假设do被并⾏了两个线程,A1,A2,则每个线程都可以t,在其中⼀个线程访问t的时候,另⼀个线程修改了t,导致t的某些值“丢了”。

解决⽅法有两种,第⼀种就是“临界”,就是锁定t:!$OMP PARALLEL DOdo i = 1, N!$OMP CRITICALt = t+float(i)!$OMP END CRITICALM = OMP_get_num_threads()enddo这样每个时刻只有⼀个线程能访问这个变量。

linux 使用omp 库的方法

linux 使用omp 库的方法

linux 使用omp 库的方法OpenMP 是一个用于并行计算的库,它为C、C++ 和Fortran 程序员提供了一种简单的方式来编写并行程序。

在Linux 系统中,你可以使用OpenMP 来加速你的程序,特别是在多核处理器上。

以下是使用OpenMP 的一些基本步骤:1. 安装OpenMP 库: 首先,确保你的Linux 系统上已经安装了OpenMP。

大多数现代的Linux 发行版默认都包含了OpenMP。

2. 包含必要的头文件: 在你的C 或C++ 源文件中,你需要包含`<omp.h>` 这个头文件。

这个头文件包含了所有OpenMP 的函数和指令。

3. 设置并行区域: 使用`#pragma omp parallel` 指令来设置一个并行区域。

在这个区域内的代码会被并行执行。

例如:```c#pragma omp parallel{// 并行执行的代码}```4. 使用OpenMP 的其他功能: OpenMP 提供了许多其他的指令和函数,例如`omp_set_num_threads()` 可以设置并行区域内的线程数,`omp_get_thread_num()` 可以获取当前线程的ID。

5. 编译和运行: 使用支持OpenMP 的编译器(如gcc 或clang)来编译你的程序。

在gcc 中,你可以使用`-fopenmp` 标志来启用OpenMP 支持。

然后运行你的程序,OpenMP 会自动为你管理并行执行。

6. 调试和优化: 当你的程序运行不正常时,使用调试工具来查找问题。

OpenMP 的并行化可能会导致一些难以预测的并发问题。

另外,根据你的应用程序的特点,你可能还需要对并行区域进行优化,例如通过调整线程数或使用其他的OpenMP 特性。

请注意,编写有效的并行程序并不简单,需要深入理解多线程编程的概念和挑战。

在使用OpenMP 时,确保你理解了其工作原理,以及如何处理线程同步和数据竞争等问题。

在C++中实现并行计算和并行算法

在C++中实现并行计算和并行算法

在C++中实现并行计算和并行算法并行计算和并行算法是指通过同时运行多个计算任务来提高计算效率的一种计算方法。

在C++中,可以使用多线程、OpenMP和MPI等工具实现并行计算和并行算法。

1.多线程:C++提供了多线程编程的支持,可以使用std::thread库来创建和管理线程。

多线程可以将一个计算任务划分为多个子任务,在多个线程中同时执行,从而提高计算效率。

下面以一个简单的例子来说明多线程的使用:```cpp#include <iostream>#include <thread>//子线程执行的函数void task(int id) {std::cout << "Thread " << id << " is running" <<std::endl;int main() {const int numThreads = 4;std::thread threads[numThreads];//创建多个线程,并分配不同的子任务for (int i = 0; i < numThreads; ++i) { threads[i] = std::thread(task, i);}//等待所有线程执行完毕for (int i = 0; i < numThreads; ++i) { threads[i].join();}return 0;}运行这段代码,我们可以看到输出结果显示了四个线程同时执行的情况。

2. OpenMP:OpenMP是一种并行编程接口,可以在C++中使用它来实现并行计算。

OpenMP提供了一系列的指令和函数,可以在循环、函数和代码段等级别上实现并行化。

下面是一个使用OpenMP实现的并行循环的例子:```cpp#include <iostream>#include <omp.h>int main() {const int size = 100;int arr[size];//使用OpenMP并行化循环初始化数组#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < size; ++i) { arr[i] = i;}//输出数组的内容for (int i = 0; i < size; ++i) { std::cout << arr[i] << " ";if (i % 10 == 9) {std::cout << std::endl;}}return 0;}```运行结果显示数组中的元素是按照顺序初始化的,这表明循环在多个线程中并行执行。

openmp用法

openmp用法

openmp用法OpenMP是一种支持共享内存多线程编程的标准API。

它提供了一种简单而有效的方法,用于在计算机系统中利用多核和多处理器资源。

本文将逐步介绍OpenMP的用法和基本概念,从简单的并行循环到复杂的并行任务。

让我们一步一步来学习OpenMP吧。

第一步:环境设置要开始使用OpenMP,我们首先需要一个支持OpenMP的编译器。

常见的编译器如GCC、Clang和Intel编译器都支持OpenMP。

我们需要确保在编译时启用OpenMP支持。

例如,在GCC中,可以使用以下命令来编译包含OpenMP指令的程序:gcc -fopenmp program.c -o program第二步:并行循环最简单的OpenMP并行化形式是并行循环。

在循环的前面加上`#pragma omp parallel for`指令,就可以让循环被多个线程并行执行。

例如,下面的代码演示了如何使用OpenMP并行化一个简单的for循环:c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {int i;#pragma omp parallel forfor (i = 0; i < 10; i++) {printf("Thread d: d\n", omp_get_thread_num(), i);}return 0;}在上面的例子中,`#pragma omp parallel for`指令会告诉编译器将for 循环并行化。

`omp_get_thread_num()`函数可以获取当前线程的编号。

第三步:数据共享与私有变量在并行编程中,多个线程可能会同时访问和修改共享的数据。

为了避免数据竞争和不一致的结果,我们需要显式地指定哪些变量是共享的,哪些变量是私有的。

我们可以使用`shared`和`private`子句来指定。

`shared`子句指定某个变量为共享变量,对所有线程可见。

高性能计算中的并行编程模型介绍

高性能计算中的并行编程模型介绍

高性能计算中的并行编程模型介绍高性能计算(High-Performance Computing,HPC)是一种利用大规模计算机系统进行高效计算和解决复杂问题的技术。

在高性能计算中,为了提高计算效率和处理大规模数据,使用并行编程模型是必不可少的。

并行编程模型是一种在多个处理单元(如CPU、GPU等)上同时执行代码的方法,能够实现任务的分解和并发执行,提高计算速度和系统的整体性能。

并行编程模型主要有以下几种:共享内存模型、分布式内存模型以及混合模型。

共享内存模型是指多个处理单元共享同一个内存空间,在该模型中,所有的处理单元可以同时访问和修改共享内存中的数据。

共享内存模型的最大优势在于简单易用,程序员只需要在编写代码时考虑数据的同步和互斥。

常用的共享内存编程模型包括OpenMP和POSIX线程。

OpenMP(Open Multi-Processing)是一种支持并行编程的API,可以通过在代码中添加一些特殊的指令来实现并行化。

通过使用OpenMP,程序员可以简单地将串行代码转化为并行代码。

OpenMP使用的指令主要包括#pragma omp并行指令、#pragmaomp for指令以及#pragma omp critical指令等。

这些指令可以指定代码块并行执行、循环并行化以及实现临界区保护等。

OpenMP适用于共享内存系统,对于多核CPU和SMP(Symmetric Multi-Processing)系统,具有较好的扩展性。

POSIX线程(Pthreads)是一种标准的共享内存并行编程模型,可以在多线程环境下创建和管理线程。

Pthreads使用的函数库包括pthread_create、pthread_join和pthread_mutex等,可以创建线程、等待线程结束并实现互斥和同步。

使用Pthreads编写的并行程序可以同时利用多个CPU核心进行计算,有效地提高了程序的执行速度。

分布式内存模型是指多个处理单元之间通过消息传递来共享数据,每个处理单元拥有自己的本地内存。

linux openmp 例子程序

linux openmp 例子程序

linux openmp 例子程序标题:Linux OpenMP例子程序1. OpenMP简介OpenMP是一种并行编程模型,可以在共享内存系统上实现并行计算。

它使用指令集和编译器指示来将串行代码转换为并行代码,从而实现更高效的计算。

2. Hello World程序下面是一个简单的OpenMP程序,用于打印“Hello World”:```c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {#pragma omp parallel{int thread_id = omp_get_thread_num();printf("Hello World from thread %d\n", thread_id);}return 0;}```该程序使用了`#pragma omp parallel`指令来创建线程,并使用`omp_get_thread_num()`函数获取线程ID。

3. 并行for循环OpenMP可以很方便地并行化for循环。

下面是一个计算数组元素和的例子:```c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {int sum = 0;#pragma omp parallel for reduction(+:sum)for (int i = 0; i < 100; i++) {sum += i;}printf("Sum: %d\n", sum);return 0;}```在上述代码中,`#pragma omp parallel for`指令将for循环并行化,`reduction(+:sum)`指示OpenMP将每个线程的局部和累加到全局和`sum`中。

4. 并行化矩阵乘法OpenMP也可以用于并行化矩阵乘法。

下面是一个简单的矩阵乘法示例:```c#include <stdio.h>#include <omp.h>#define N 100void matrix_multiply(int A[N][N], int B[N][N], int C[N][N]) {#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < N; i++) {for (int j = 0; j < N; j++) {C[i][j] = 0;for (int k = 0; k < N; k++) {C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];}}}}int main() {int A[N][N];int B[N][N];int C[N][N];// 初始化A和B矩阵matrix_multiply(A, B, C);// 打印结果return 0;}```在上述代码中,`#pragma omp parallel for`指令将外层循环并行化,从而加快矩阵乘法的计算速度。

并行编程——MPIOPENMP混合编程

并行编程——MPIOPENMP混合编程

并⾏编程——MPIOPENMP混合编程在⼤规模节点间的并⾏时,由于节点间通讯的量是成平⽅项增长的,所以带宽很快就会显得不够。

所以⼀种思路增加程序效率线性的⽅法是⽤MPI/OPENMP混合编写并⾏部分。

这⼀部分其实在了解了MPI和OPENMP以后相对容易解决点。

⼤致思路是每个节点分配1-2个MPI进程后,每个MPI进程执⾏多个OPENMP线程。

OPENMP部分由于不需要进程间通信,直接通过内存共享⽅式交换信息,不⾛⽹络带宽,所以可以显著减少程序所需通讯的信息。

Fortran:Program hellouse mpiuse omp_libImplicit NoneInteger :: myid,numprocs,rc,ierrInteger :: i,j,k,tidCall MPI_INIT(ierr)Call MPI_COMM_RANK(MPI_COMM_WORLD,myid,ierr)Call MPI_COMM_SIZE(MPI_COMM_WORLD,numprocs,ierr)!$OMP Parallel private(tid)tid=OMP_GET_THREAD_NUM()write(*,*) 'hello from',tid,'of process',myid!$OMP END PARALLELCall MPI_FINALIZE(rc)StopEnd Program helloC++:# include <cstdlib># include <iostream># include <ctime># include "mpi.h"# include "omp.h"using namespace std;int main ( int argc, char *argv[] );//****************************************************************************80int main ( int argc, char *argv[] ){int myid;int nprocs;int this_thread;MPI::Init();myid=MPI::COMM_WORLD.Get_rank();nprocs=MPI::COMM_WORLD.Get_size();#pragma omp parallel private(this_thread){this_thread=omp_get_thread_num();cout <<this_thread<<" thread from "<<myid<<" is ok\n";}MPI::Finalize();return0;}这⾥值得要注意的是,似乎直接⽤mpif90/mpicxx编译的库会报错,所以需要⽤icc -openmp hello.cpp -o hello -DMPICH_IGNORE_CXX_SEEK -L/Path/to/mpi/lib/ -lmpi_mt -lmpiic -I/path/to/mpi/include其中-DMPICH_IGNORE_CXX_SEEK为防⽌MPI2协议中⼀个重复定义问题所使⽤的选项,为了保证线程安全,必须使⽤mpi_mt库对于intel的mpirun,必须在mpirun后加上-env I_MPI_PIN_DOMAIN omp使得每个mpi进程会启动openmp线程。

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该结构表示由#pragma omp section引出的每个 structured_block可分配到并行区域的一组线程上并行执行。 #pragma sections[clauses] { [# pragma section] structured_block [# pragma section structured_block ] ………………….. }
建立多个线程,每个线程执行structured_block代码段。
09:48 10
2.1 OpenMP并行域制导
void main(int argc, char* argv[]) { #pragma omp parallel num_threads(8) { printf(“Hello world!, ThreadId=%d\n”,omp_get_thread_num()); } }
库例程omp_get_num_threads()返回被使用的线程个数; 库例程 omp_get_thread_num()返回线程编号(0.. omp_get_num_threads()-1的一个整数),其中0号线程 表示主线程。
09:48 11
Hello world!, ThreadId=2 Hello world!, ThreadId=6 Hello world!, ThreadId=4 Hello world!, ThreadId=0 Hello world!, ThreadId=5 Hello world!, ThreadId=7 Hello world!, ThreadId=1 Hello world!, ThreadId=3
09:48
14
void main(int argc, char* argv[]) { #pragma omp parallel sections { #pragma omp parallel section printf(“section1 ThreadId=%d\n”,omp_get_thread_num()); #pragma omp parallel section printf(“section2 ThreadId=%d\n”,omp_get_thread_num()); } section1 ThreadId=0 #pragma omp parallel sections section2 ThreadId=3 { section3 ThreadId=3 #pragma omp parallel section section4 ThreadId=1 printf(“section3 ThreadId=%d\n”,omp_get_thread_num()); #pragma omp parallel section printf(“section4 ThreadId=%d\n”,omp_get_thread_num()); } }
09:48 17Βιβλιοθήκη for循环调度字句
若线程个数与循环次数不相同,则for循环被分为若干部分,
使线程组中各线程负责其中的一部分;

也可以通过“schedule” 子句来分配for循环任务; 还可以以轮转的方式分配for循环任务。
调度子句SCHEDULE

迭代循环划分后的块大小和线程执行的块范围
schedule (kind[, chunksize])
4
1. OpenMP 简介

使用Visual Studio 编写OpenMP程序的必要步骤:
生成项目;
配置项目属性,支持OpenMP程序的编译和链接; 编写代码,加速#include
“omp.h”;
编写源程序;
配置环境变量,确定线程的数目; 执行程序。
【例1】并行hello
OpenMP并行编程
OpenMP简介 OPenMP编程制导 OpenMP库函数 OpenMP环境变量

1. OpenMP 简介

OpenMP---- 1997年, DEC, IBM, Intel, SGI, 和 Kuch & Associates 等公司的代表们制定的一种适用 于多种硬件平台的共享存储体系结构上编程的工业 应用标准
在sections语句结束处有一个隐含的路障,使用了nowait子句除外
09:48 13
void main(int argc, char* argv[]) section1 ThreadId=0 { section2 ThreadId=2 #pragma omp parallel sections section4 ThreadId=3 { section3 ThreadId=1 #pragma omp parallel section printf(“section1 ThreadId=%d\n”,omp_get_thread_num()); #pragma omp parallel section printf(“section2 ThreadId=%d\n”,omp_get_thread_num()); #pragma omp parallel section printf(“section3 ThreadId=%d\n”,omp_get_thread_num()); #pragma omp parallel section printf(“section4 ThreadId=%d\n”,omp_get_thread_num()); }}
1. OpenMP 简介
1. OpenMP 简介
OpenMP并行编程模式
OpenMP是基于线程的并行编程模型。 OpenMP采用Fork-Join并行执行方式:
Master thread
F O R K
J I O N
F O R K
J I O N
串行部分
09:48
并行域
串行部分
并行域
串行部分
09:48
7
OpenMP并行编程
OpenMP简介
OpenMP编程制导
OpenMP库函数
OpenMP环境变量
2. OpenMP 编程制导

并行编译制导命令用来建立一组并行执行的线程, 这些线程执行给定的代码段。

格式:制导标识符 制导名称 [子句,]
( #pragma omp ) (parallel,for,section ,· ) · ·

schedule (STATIC [, chunksize]) 每个线程的迭代是size次连续的迭
代计算
int i, S[1024]; S[0]=0; #pragma omp parallel for for(i=1; i<sizeof(S)/sizeof(int); i++) { S[i]=S[i-1]+i; S[k]=S[k-1]+k= S[k-2]+k-1+k=S[k-2]+2*k-1 } int i, S[1024]; S[0]=0; S[1]=1; #pragma omp parallel for schedule(static, 1) num_threads(2) for(i=2; i<sizeof(S)/sizeof(int); i++) { S[i]=S[i-2]+2*i-1; }
09:48 19

schedule (DYNAMIC [, chunksize]) :
划分迭代空间为chunksize大小的区间,然后基于先来先服务方式分配 给各线程; 当省略chunksize时,其默认值为1。


schedule (GUIDED [, chunksize])

类似于DYNAMIC调度,但区间开始大,然后迭代区间越来越少,循 环区间的划分是基于类似下列公式完成的(不同的编译系统可能不 同):
09:48 15
2.2.2并行for循环制导

并行for循环制导用来将循环划分成多个块,分配给各线程并行执行。 每个线程执行相同的 for 循环。 #pragma omp for [clauses] for 循环
注意: 循环变量是私有的。 可以将并行域和for制导结合成单一的简单形式 #pragma omp parallel for [clauses] { 循环体 }
#include “stdafx.h” #include “omp.h” void main(int argc, char* argv[]) { printf(“Hello from serial.\n”); printf(“Thread number = %d\n”,omp_get_thread_num()); #pragma omp parallel //开始并行执行 { printf (“Hello from parallel. Thread number=%d\n”,omp_get_thread_num()); } printf(“Hello from serial again.\n”);}
09:48
16
int j=0; #pragma omp parallel j=1, ThreadId=1 { j=3, ThreadId=3 #pragma omp for j=2, ThreadId=2 for(j=0; j<4; j++) j=0, ThreadId=0 { printf(“j=%d,ThreadId =%d\n, j, omp_get_thread_num()); } } j=0, ThreadId=0 int j=0; j=1, ThreadId=0 #pragma omp for j=2, ThreadId=0 for(j=0; j<4; j++) j=3, ThreadId=0 { printf(“j=%d,ThreadId =%d\n, j, omp_get_thread_num()); }
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