OpenMP的用法
openmp原子操作
openmp原子操作OpenMP（Open Multi-Processing）是一种并行编程模型，用于编写多线程并行程序。
OpenMP原子操作是指一种并行编程中的技术，用于确保对共享变量的原子性操作，以避免并发访问导致的竞态条件。
在OpenMP中，原子操作可以通过使用#pragma omp atomic指令来实现。
原子操作允许在并行代码中对共享变量执行原子操作，这意味着在执行原子操作期间，不会发生其他线程对同一变量的并发访问。
这有助于避免数据竞争和确保程序的正确性。
在OpenMP中，原子操作可以应用于一些基本的算术运算，比如加法、减法、乘法和除法，以及位操作，比如与、或、异或等。
原子操作的语法如下：c.#pragma omp atomic.x += 1;这个例子中，对变量x的自增操作是一个原子操作，即使在并行环境中也能够保证操作的原子性。
需要注意的是，原子操作虽然可以确保操作的原子性，但在高度并行化的情况下可能会导致性能下降。
因此，在使用原子操作时，需要权衡并行性和原子性之间的关系，以确保程序既能够正确运行，又能够获得良好的性能表现。
除了原子操作外，OpenMP还提供了其他一些机制来处理并发访问共享变量的问题，比如使用临界区（critical section）、使用互斥锁（mutex）、使用重复检测（test-and-set）等。
选择合适的并发控制机制取决于具体的并行算法和应用场景。
总之，OpenMP原子操作是一种重要的并行编程技术，用于确保对共享变量的原子性操作，从而避免数据竞争和确保程序的正确性。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的并发控制机制，以实现既能够正确运行又能够高效利用并行计算资源的并行程序。
openmp并行编程实例
openmp并行编程实例OpenMP并行编程实例引言:随着计算机硬件的发展，单个处理器的性能已经达到了瓶颈。
为了充分利用多核处理器的潜力，开发并行程序已经成为一种必要的技能。
OpenMP是一种简单易用的并行编程模型，它可以帮助开发人员轻松地将串行程序转化为并行程序。
本文将以几个实例来介绍OpenMP并行编程的基本概念和用法。
1. 实例1: 并行化for循环在很多科学和工程应用中，for循环是最常见的计算密集型任务。
通过使用OpenMP，我们可以很容易地将这些for循环并行化。
例如，下面的代码片段展示了如何使用OpenMP并行化一个简单的for循环：```cpp#include <omp.h>#include <stdio.h>int main() {int n = 100;int sum = 0;#pragma omp parallel for reduction(+:sum)for (int i = 0; i < n; i++) {}printf("Sum: %d\n", sum);return 0;}```在上面的代码中，我们使用了`#pragma omp parallel for`指令来告诉编译器将for循环并行化。
通过`reduction(+:sum)`，我们可以确保所有线程都可以正确地更新sum变量的值。
运行该程序，我们可以得到正确的和值。
2. 实例2: 并行化嵌套循环除了单个for循环，OpenMP还支持嵌套循环的并行化。
下面的代码展示了如何使用OpenMP并行化一个简单的嵌套循环：```cpp#include <omp.h>#include <stdio.h>int main() {int n = 100;int m = 100;#pragma omp parallel for collapse(2) reduction(+:sum)for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < m; j++) {sum += i + j;}}printf("Sum: %d\n", sum);return 0;}```在上面的代码中，我们使用了`#pragma omp parallel for collapse(2)`指令来告诉编译器将嵌套循环并行化。
OpenMP简介
OpenMP提供了schedule子句来实现任务的调度。
schedule子句
schedule(type, size)， 参数type是指调度的类型，可以取值为static，dynamic，guided三种值。 参数size表示每次调度的迭代数量，必须是整数。该参数是可选的。 2. 3. 动态调度 启发式调度 dynamic guided 1. 静态调度 static 采用启发式调度方法进行调度，每次分配给线程迭代次数不同，开始比较大， 动态调度依赖于运行时的状态动态确定线程所执行的迭代，也就是线程执行完 static在编译的时候就已经确定了，那些循环由哪些线程执行。 以后逐渐减小。 已经分配的任务后，会去领取还有的任务。由于线程启动和执行完的时间不确 当不使用size 时，将给每个线程分配┌N/t┐个迭代。当使用size时，将每 size 表示每次分配的迭代次数的最小值，由于每次分配的迭代次数会逐渐减少， 定，所以迭代被分配到哪个线程是无法事先知道的。 次给线程分配size次迭代。 少到 size时，将不再减少。如果不知道 size的大小，那么默认size 为1 ，即一直减少 当不使用 size 时，是将迭代逐个地分配到各个线程。当使用 size 时，逐个 到1 。具体采用哪一种启发式算法，需要参考具体的编译器和相关手册的信息。 分配 size 个迭代给各个线程。
用for语句来分摊是由系统自动进行，只要每次循环间没有时间 上的差距，那么分摊是很均匀的，使用section来划分线程是一种手 工划分线程的方式，最终并行性的好坏得依赖于程序员。
OpenMP中的线程任务调度
OpenMP中任务调度主要针对并行的for循环，当循环中每次迭代的计算量 不相等时，如果简单地给各个线程分配相同次数的迭代，则可能会造成各个线 程计算负载的不平衡，影响程序的整体性能。
openmp并行编程实用案例
一、介绍OpenMP并行编程OpenMP是一种基于共享内存的并行编程模型，可以在多核处理器上并行执行程序，提高程序的性能和效率。
OpenMP使用方便，适用于各种科学计算、工程分析和数据处理等领域，为程序员提供了简单有效的并行编程工具，本文将介绍OpenMP并行编程的实用案例。
二、OpenMP并行编程的基本概念1. 并行区域在OpenMP中使用#pragma omp parallel指令来创建并行区域，其中的代码将被多个线程并行执行。
2. 线程在OpenMP中，线程是并行执行程序的基本单位，可以通过设置线程数量来控制并行度。
3. 共享内存OpenMP程序中的多个线程可以访问相同的内存，这就是共享内存的概念，程序员需要注意在并行执行中对共享数据的访问和控制。
三、OpenMP并行编程的实用案例1. 矩阵乘法矩阵乘法是一个经典的科学计算问题，可以使用OpenMP并行编程来加速矩阵乘法的计算过程。
通过将矩阵的每一行分配给不同的线程来并行计算乘法的结果，可以显著提高矩阵乘法的计算速度。
2. 图像处理图像处理是计算密集型的任务，可以使用OpenMP并行编程来加速图像处理的算法。
可以使用OpenMP来并行执行图像的滤波操作，提高图像处理的速度和效率。
3. 求解微分方程在科学计算中，求解微分方程是一个常见的问题，可以使用OpenMP 并行编程来加速微分方程的求解过程。
通过将微分方程的计算任务分配给多个线程并行执行，可以显著减少求解时间，提高计算效率。
4. 数据分析在数据分析领域，大规模数据的处理和分析是一个关键问题，可以使用OpenMP并行编程来加速数据分析的过程。
通过使用OpenMP来并行执行数据的处理和分析算法，可以加快数据分析的速度，提高数据处理的效率。
四、OpenMP并行编程的优势和不足1. 优势OpenMP并行编程简单方便，易于学习和使用，可以在现有的串行程序基础上轻松实现并行化，提高程序的性能和效率。
openMP学习笔记分析
1、OpenMP 指令和库函数介绍下面来介绍OpenMP 的基本指令和常用指令的用法，在C/C++ 中，OpenMP 指令使用的格式为# pragma omp 指令［子句［子句］…］前面提到的parallel for 就是一条指令，有些书中也将OpenMP 的“指令”叫做“编译指导语句后面的子句是可选的。
例如：#pragma omp parallel private(i, j) parallel 就是指令，private 是子句为叙述方便把包含#pragma 和OpenMP 指令的一行叫做语句，如上面那行叫parallel 语句。
OpenMP 的指令有以下一些：parallel ，用在一个代码段之前，表示这段代码将被多个线程并行执行for，用于for循环之前，将循环分配到多个线程中并行执行，必须保证每次循环之间无相关性。
parallel for ，parallel 和for 语句的结合，也是用在一个for 循环之前，表示for 循环的代码将被多个线程并行执行。
sections用在可能会被并行执行的代码段之前parallel sections，parallel 和sections 两个语句的结合critical ，用在一段代码临界区之前single，用在一段只被单个线程执行的代码段之前，表示后面的代码段将被单线程执行。
flush ，barrier ，用于并行区内代码的线程同步，所有线程执行到barrier 时要停止，直到所有线程都执行到barrier 时才继续往下执行。
atomic，用于指定一块内存区域被制动更新master，用于指定一段代码块由主线程执行ordered，用于指定并行区域的循环按顺序执行threadprivate , 用于指定一个变量是线程私有的。
OpenMP 除上述指令外，还有一些库函数，下面列出几个常用的库函数：omp_get_num_procs, 返回运行本线程的多处理机的处理器个数。
openmp并行运算注意事项
openmp并行运算注意事项随着计算机硬件的不断发展，多核处理器已经成为了计算机的主流配置。
并行计算作为一种利用多个处理器核心来加速计算的技术，得到了越来越多的关注和应用。
OpenMP作为一种简单易用的并行编程模型，为程序员提供了一种方便快捷的并行编程方法。
在使用OpenMP 进行并行编程时，需要注意一些事项，以确保并行程序的正确性和性能。
本文将从几个方面介绍OpenMP并行运算的注意事项。
一、并行区域的选择和设置在OpenMP中，使用#pragma omp parallel指令来创建并行区域。
在选择并行区域时，需要考虑并行区域的大小和并行任务的分配。
过大的并行区域可能会导致线程间的竞争和通信开销增加，过小的并行区域则会导致线程创建和销毁的开销增加。
在选择并行区域时，需要综合考虑计算量和通信开销，选择合适的并行粒度和并行方式。
二、数据共享和数据私有在并行计算中，不可避免地会涉及到数据的共享和数据的私有。
在OpenMP中，可以使用shared和private子句来显式地声明共享变量和私有变量。
需要注意的是，共享变量的并行访问可能会产生数据竞争和不确定的结果，因此需要合理地进行共享变量的访问控制和同步。
而私有变量则可以避免这些问题，但需要注意私有变量的创建和销毁开销，以及私有变量的正确初始化和赋值。
三、线程同步和竞争条件在并行计算中，线程同步和竞争条件是需要特别注意的问题。
在OpenMP中，可以使用critical、atomic和barrier等机制来实现线程同步和避免竞争条件。
需要注意的是，过多的线程同步会影响并行程序的性能，而竞争条件则可能导致程序的错误结果。
在编写并行程序时，需要谨慎地考虑线程同步和竞争条件的设置，以保证程序的正确性和性能。
四、循环并行化和数据依赖在很多科学计算和工程计算中，循环并行化是一种常见的并行优化方法。
在OpenMP中，可以使用#pragma omp for指令来对循环进行并行化。
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。
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。
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在双重循环中怎样写OpenMP？那要分析你的外循环跟内循环有没有彼此依赖的关系unsigned int nCore = GetComputeCore();unsigned int nStep = IMAGETILEYSIZE / nCore;#pragma omp parallel for private(Level0_x, Level0_y, ChangeLevel0_x, ChangeLevel0_y, InterX1, InterX2, InterY1, InterY2)for (int k = 0; k < nCore; k++){int begin = k * nStep;int end = (k + 1) * nStep;for (int YOff = begin; YOff < end; YOff++){for (int XOff = 0; XOff < IMAGETILEXSIZE; XOff++){Level0_x = pPixelXBuf[YOff][XOff];Level0_y = pPixelYBuf[YOff][XOff];ChangeLevel0_x = Level0_x - XMin;ChangeLevel0_y = Level0_y - YMin;//寻找坐标在Level1Buf中对应的4个像素值InterX1 = (int)(ChangeLevel0_x);InterX2 = (int)(ChangeLevel0_x + 1);InterY1 = (int)(ChangeLevel0_y);InterY2 = (int)(ChangeLevel0_y + 1);//双线性插值对Level0_Buf赋值ZoomInterpolation(Level0Buf, Level1Buf, ChangeLevel0_x, ChangeLevel0_y, SamplesPerPixel, nXSize,nYSize, InterX1, InterX2, InterY1, InterY2, XOff, YOff);}}}我也想应该这样，可是如果nCore=1的时候，外循环只循环一次，线程是怎么分配的呢。
其实最外层的循环如果很多，就在外循环分配线程是不是就可以不考虑里面的循环了？nCore = 1,就是单核单cpu,多核循环就跟普通的循环没有差别，openmp默认有几个内核就开几个线程同时运行。
所以单核openmp也没有什么意义，此时你也可以开两个线程“同时”运行，但在单核机器上，两个线程是不可能同时运行的可以不考虑里面的循环。
你只要保证外循环跟外循环之间，内寻环跟内循环之间没有数据依赖关系就行。
假设for (int i = 0; i < 200000000; i++)在双核的机器上，第一个线程从0到100000000，第二个从100000000到200000000，两个循环同时运行，但是10000000是依赖9999999，或者第一个的其他数值，那就不能用openmp 来并行，或者要改变并行的方式我给你的例子中，是一个对2G的图像进行L0_L1转换的一段重采样代码，首先取图像的一块，如512*512，判断有几个内核，然后将512分给内核，那么每个内核处理的内存大小就是512*512/ncore,这几个内核同时对这个512*512大小的内存进行重采样，因为图像数据间彼此没有依赖关系，每个像素对应一个RGB值。
所以可以用openmp.请问：openmp这三种实现方法的本质差别我想要在两个功能相似的for循环中使用并行，使用了如下三种方法：1，并行度：4.53%;使用并行的函数运行时间：78031；#pragma omp parallel for nowait firstprivate(cipher0,plain,cipher1,Key) private(j)for(i=0;i <(Nbits_Plaintext-2);i++){plain[i]=1;for(j=(i+1);j <(Nbits_Plaintext-1);j++){plain[j]=1;degree_0(cipher0);desfunc(cipher1,plain,Key);if(cipher1[j]){#pragma omp atomicnum_of_degree[j]++;//InterlockIncrement(&num_of_degree[m]);}plain[i]=0;}}#pragma omp parallel for firstprivate(cipher0,plain,cipher1,Key) private(j)for(i=0;i <(Nbits_Plaintext-2);i++){Key[i]=1;for(j=(i+1);j <(Nbits_Plaintext-1);j++){Key[j]=1;degree_0(cipher0);desfunc(cipher1,plain,Key);if(cipher1[j]){#pragma omp atomicnum_of_degree[j]++;}Key[i]=0;}}2，并行度：4.35%;使用并行的函数运行时间：78571;#pragma omp parallel{#pragma omp for nowait firstprivate(cipher0,plain,cipher1,Key) private(j,k,m)for(i=0;i <(Nbits_Plaintext-2);i++){…}#pragma omp for firstprivate(cipher0,plain,cipher1,Key) private(j,k,m)for(i=0;i <(Nbits_Plaintext-2);i++){…}}3, 并行度：5.49%;使用并行的函数运行时间：51453;#pragma omp parallel firstprivate(cipher0,plain,cipher1,Key) private(i,j,k,m){#pragma omp sections{#pragma omp section{for(i=0;i <(Nbits_Plaintext-2);i++){…}}#pragma omp section{for(i=0;i <(Nbits_Plaintext-2);i++){…}}}}其中，并行度是由Intel thread profiler分析得到的，而运行时间是根据finish_clock()-start_clock()得到；问题一：这三种实现方法在这两个时间参数上为什么会有这么大的差别？？原因何在？问题二：#pragma omp atomicnum_of_degree[j]++;怎么才能运用InterlockIncrement(&num_of_degree[m])实现？像这样的num_of_degree[]全局数组递增怎样实现能更好一些呢？第一种和第二种方法没有本质区别，第一种是简写形式第三种采用section，此时是一个section对应一个线程，这种方式减少了并发时atomic互斥访问等待时间，所以比前两种都要快谢谢！可是用Intel profiler分析第一、二种，发现第一种方式的并行过程并不全是两个线程同时执行的，中间有单线程执行过程；而第二种就不会出现单线程的情况；还有，是不是每个#pragma omp parallel前后都有一次fork/join？直观告诉我第二种应该比第一种方式好才对，可是Intel profiler分析结果并不是这样...所以应该是哪里没理解...第一个问题：是的，每次parallel region都会有一次fork/join，但对于一个好的OpenMP实现来说，第一种实现的效率应该不会比第二种更差。
实际上反而应该是第二种更差，因为第二种方法多了一次implicit barrier，在worksharing loop之后也是有implicit barrier的。
但我猜由于程序绝大部分的开销还是来自atomic，所以没体现出来。
至于为啥sections更快，我倒没看出明显的原因。
因为你没说OMP_NUM_THREADS你设成了多少。
要是>2的话，可能就是1楼说的原因了，因为sections的版本只有两个线程。
而前两个版本就是OMP_NUM_THREADS个线程了第二个问题：粗略的看，或许你想办法把那个双重循环做一下interchange，把j循环放到外层做并行，然后用个临时变量代替num_of_degree[j]做reduction可能会有用，否则atomic或许是最好的方法了。
一个好的编译器和OpenMP实现会帮你把++变成尽可能快的实现的谢谢你的建议！事实上第一种方式的两个时间参数都比第二种方式的好，如果说每次parallel region都会有一次fork/join，那么第一种方式是不是应该进行了两次fork/join？而第二种我使用了nowait 是不是没有了implicit barrier？？不明白为什么第二种会比第一种效果更差...确实，每次parallel region都会有implicit barrier第一种方案barrier之后才会进入下一个region第二种方案用得是nowait，线程在前一个region结束后立即进入下一个region，下一个region 里面用到了同一个互斥变量这时会和前一个region的线程形成争用，由于线程运行顺序是无法预计的，这种方案的争用存在比第一种方案多的风险根据实际测试的结果也可以看出这一点，如果你把互斥变量去掉，看看两次运行时间会如何因为不光是#pragma omp parallel，如果你仔细看OpenMP的规范就知道#pragma omp for后面也是有implicit barrier的。
所以#pragma omp parallel#pragma omp for这种结构实际上有两个barrier，你在for里用了一个nowait，但外层的parallel的barrier还在，而#pragma omp parallel for就只有一个implicit barrier了，你用了nowait，就相当于一个也没有了楼上说的也是可能的造成第二种性能更差的原因谢谢两位！后来发现测试结果我弄错了~ 不小心加了一语句！非常感谢！在OPENMP中，一个循环可以用#pragma omp parallel for解如果是for(){for(){}for(){}}这样该如何并行，是不是还只用一句#pragma omp parallel for？最好对外层循环进行并行化，如果对内层进行并行化，将会形成过多的迭代空间，使得程序在串并环境间转换的时间远远大于多核优化的性能提升，使程序整体性能下降！多处理器系统下的伪共享（false sharing）问题作者：sy8111 (1 篇文章) 日期：二月 26, 2010 在 11:39 下午1. 背景介绍首先简单说一下计算机中处理器-内存体系结构。