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openmp原子操作

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。

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。

OpenMP例程使用手册

OpenMP例程使用手册

OpenMP例程使用手册目录1 OpenMP简介 (2)2 OpenMP例程编译 (2)2.1安装gawk (2)2.2编译例程 (2)2.3拷贝例程到开发板 (3)3例程测试 (5)3.1 dspheap (5)3.2 vecadd (6)3.3 vecadd_complex (6)3.4 其他例程测试说明 (7)更多帮助.................................................................................................... 错误!未定义书签。

公司官网: 销售邮箱:sales@ 公司总机:020-8998-6280 1/7技术论坛: 技术邮箱:support@ 技术热线:020-3893-97341 OpenMP简介OpenMP用于共享内存并行系统的多处理器程序设计的一套指导性的编译处理方案(Compiler Directive)。

它是为在多处理机上编写并行程序而设计的一个应用编程接口。

它包括一套编译指导语句和一个用来支持它的函数库。

OpenMP提供的这种对于并行描述的高层抽象降低了并行编程的难度和复杂度,这样程序员可以把更多的精力投入到并行算法本身,而非其具体实现细节。

对基于数据分集的多线程程序设计,OpenMP是一个很好的选择。

同时,使用OpenMP也提供了更强的灵活性,可以较容易的适应不同的并行系统配置。

线程粒度和负载平衡等是传统多线程程序设计中的难题,但在OpenMP中,OpenMP库从程序员手中接管了部分这两方面的工作。

但是,作为高层抽象,OpenMP并不适合需要复杂的线程间同步和互斥的场合。

OpenMP的另一个缺点是不能在非共享内存系统(如计算机集群)上使用。

在这样的系统上,MPI使用较多。

2 OpenMP例程编译2.1安装gawk此工具为编译的必要工具,在Ubuntu下安装:Host#sudoapt-get install gawk图12.2编译例程请先安装ti-processor-sdk-linux-am57xx-evm-03.01.00.06,安装步骤请参照《相关软件安装》文档,安装之后进入SDK根目录,执行编译命令:Host#make openmpacc-examples图2编译成功后,会在SDK根目录“example-applications/openmpacc-examples-1.4.0.2/”目录下生成可执行文件。

openMP(并行计算) 超简单快速上手

openMP(并行计算) 超简单快速上手

openMP(并行计算)超简单快速上手简介:•OpenMp是并已被广泛接受的,用于共享内存并行系统的多处理器程序设计的一套指导性的编译处理方案。

•OpenMP支持的编程语言包括C语言、C++和Fortran;•OpenMp提供了对并行算法的高层的抽象描述,程序员通过在源代码中加入专用的pragma来指明自己的意图,由此编译器可以自动将程序进行并行化,并在必要之处加入同步互斥以及通信。

当选择忽略这些pragma,或者编译器不支持OpenMp时,程序又可退化为通常的程序(一般为串行),代码仍然可以正常运作,只是不能利用多线程来加速程序执行。

openMP并行化for循环(只需三步)1.vs等编译器中开启openMP支持2.将 Project 的Properties中C/C++里Language的OpenMP Support开启(参数为 /openmp)3.4.包含头文件5.#include<omp.h>6.7.在需要并行化的for循环前加入pragma指令8.#pragma omp parallel for9.这就三步就够了,是不是非常简单啊,赶快用起来吧。

使用技巧1.2.不是给所有的for都加并行化就会变更快,如果for的次数不是很多,就没必要使用并行了,反而会变慢3.多层for循环的情况#pragma omp parallel for是放在内层还是外层要视情况而定,绝对不能一概而论。

•如果内层的计算复杂度很高,比如循环次数多,每次循环计算量也比较大,放在内层可能效果要大大地好于外层。

•如果内层访问的内存比较多,#pragma omp parallel for放在外层的话,可能导致cache命中率大大降低,计算速度可能会是几十倍的下降。

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。

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。

OpenMP简易教程

OpenMP简易教程
OpenMP 简易教程
作者:周伟明 整理:Vae Anchoret 迚入多核时代后,必须使用多线程编写程序才能让各个 CPU 核得到利用。在单核时代,通常使用操作系统提 供的 API 来创建线程,然而,在多核系统中,情况发生了很大的变化, 如果仌然使用操作系统 API 来创建线程会 遇到一些问题。具体来说,有以下三个问题:
目录
OpenMP 简易教程 ................................................................................................................................................................. 1
OpenMP 并行程序设计(一) ............................................................................................................................................. 3
OpenMP 中的任务调度 ....................................................................................................................................................... 17 1. Schedule 子句用法............................................................................................................................................... 17 2. 静态调度(static) .................................................................................................................................................... 17 3. 劢态调度(dynamic) .............................................................................................................................................. 18 4. guided 调度(guided) ..................................................................................................................................... 19 5. runtime 调度(rumtime)................................................................................................................................. 20

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。

OpenMP

OpenMP

OpenMP是一种针对共享内存的多线程编程技术,由一些具有国际影响力的大规模软件和硬件厂商共同定义的标准.它是一种编译指导语句,指导多线程、共享内存并行的应用程序编程接口(API)OpenMP是一种面向共享内存以及分布式共享内存的多处理器多线程并行编程语言,OpenMP是一种能被用于显示指导多线程、共享内存并行的应用程序编程接口.其规范由SGI发起.OpenMP具有良好的可移植性,支持多种编程语言.OpenMP能够支持多种平台,包括大多数的类UNIX以及WindowsNT系统.OpenMP最初是为了共享内存多处理的系统结构设计的并行编程方法,与通过消息传递进行并行编程的模型有很大的区别.因为这是用来处理多处理器共享一个内存设备这样的情况的.多个处理器在访问内存的时候使用的是相同的内存编址空间.SMP是一种共享内存的体系结构,同时分布式共享内存的系统也属于共享内存多处理器结构,分布式共享内存将多机的内存资源通过虚拟化的方式形成一个同意的内存空间提供给多个机子上的处理器使用,OpenMP对这样的机器也提供了一定的支持.OpenMP的编程模型以线程为基础,通过编译指导语句来显示地指导并行化,为编程人员提供了对并行化的完整控制.这里引入了一种新的语句来进行程序上的编写和设计.OpenMP的执行模型采用Fork-Join的形式,Fork-Join执行模式在开始执行的时候,只有一个叫做“主线程“的运行线程存在.主线程在运行过程中,当遇到需要进行并行计算的时候,派生出线程来执行并行人物,在并行执行的时候,主线程和派生线程共同工作,在并行代码结束后,派生线程退出或者是挂起,不再工作,控制流程回到单独的主线程中。

OpenMP的功能由两种形式提供:编译指导语句和运行时库函数,并通过环境变量的方式灵活控制程序的运行.OpenMP和MPI是并行编程的两个手段,对比如下:∙OpenMP:线程级(并行粒度);共享存储;隐式(数据分配方式);可扩展性差;∙MPI:进程级;分布式存储;显式;可扩展性好。

intelvisualfortran在visualstudio中如何正常的使用openmp并行程序

intelvisualfortran在visualstudio中如何正常的使用openmp并行程序

intelvisualfortran在visualstudio中如何正常的使⽤openmp并⾏程序在vs中利⽤ivf进⾏openmp的程序设计⼀:设置成openmp的可使⽤配置我的配置是IVF11.1,vstudio2008,Openmp3,进⼊代码界⾯后要设置属性,---fortran--language--process--OpenMp Dirctives为Generate parallel code如图所⽰:右键/属性这个并⾏的问题,我研究了很长时间,⾸先你要明确以下⼏点才能并⾏:1 你的计算机是双核以上的2 计算机的系统是64位的如XP64位(原因是现在的CPU多是采⽤64位架构,因此系统也要是64位的0,当然23位的也是可以的。

关键是确定你的cpu和对应的ivf3 你所⽤的IVF有64位组件,也异是在安装时会有64MT。

(在安装的过程中可以看到这个组件的安装)4 在IVF中要配置参数,project--(×)properties/fortran/language/process/openMP Directives ——generate parallelcode(Qopenmp)5 你的程序可以并⾏,即程序中有可以并⾏的地⽅,前后没有逻辑关系基本上把这⼏点弄懂了,差不多可以进⾏简单的并⾏计算了program main!*****************************************************************************8 0!!! MAIN is the main program for TEST_OMP.!! Discussion:!! TEST_OMP estimates the value of PI.!! This program uses Open MP parallelization directives.!! It should run properly whether parallelization is used or not.!! However, the parallel version computes the sum in a different! order than the serial version; some of the quantities added are! quite small, and so this will affect the accuracy of the results.!! Modified:! Author:!! John Burkardt!! A FORTRAN 90 module may be available:!! use omp_lib!! A FORTRAN 77 include file may be available:!! include 'omp_lib.h'!implicit noneinteger, parameter :: r4_logn_max = 9integer idinteger nthreadsinteger omp_get_num_procsinteger omp_get_num_threadsinteger omp_get_thread_numcall timestamp ( )write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) 'TEST_OMP'write ( *, '(a)' ) ' FORTRAN90 version'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' Estimate the value of PI by summing a series.'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' This program includes Open MP directives, which' write ( *, '(a)' ) ' may be used to run the program in parallel.' write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' The number of processors available:'write ( *, '(a,i8)' ) ' OMP_GET_NUM_PROCS () = ', omp_get_num_procs ( ) nthreads = 4write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a,i8,a)' ) ' Call OMP_SET_NUM_THREADS, and request ', &nthreads, ' threads.'! Note that the call to OMP_GET_NUM_THREADS will always return 1! if called outside a parallel region!!!$OMP parallel private ( id )id = omp_get_thread_num ( )write ( *, '(a,i3)' ) ' This is process ', idif ( id == 0 ) thenwrite ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' Calling OMP_GET_NUM_THREADS inside a 'write ( *, '(a)' ) ' parallel region, we get the number of'write ( *, '(a,i3)' ) ' threads is ', omp_get_num_threads ( )write ( *, '(a)' ) ' 'end if!$OMP end parallelcall r4_test ( r4_logn_max )write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) 'TEST_OMP'write ( *, '(a)' ) ' Normal end of execution.'write ( *, '(a)' ) ' 'call timestamp ( )stopendsubroutine r4_test ( logn_max )!*****************************************************************************8 0!!! R4_TEST estimates the value of PI using single precision.!! Discussion:!! PI is estimated using N terms. N is increased from 10^2 to 10^LOGN_MAX.! The calculation is repeated using both sequential and Open MP enabled code. ! Wall clock time is measured by calling SYSTEM_CLOCK.!! 06 January 2003!! Author:!! John Burkardt!implicit noneinteger clock_maxinteger clock_rateinteger clock_startinteger clock_stopreal errorreal estimateinteger logninteger logn_maxcharacter ( len = 3 ) modeinteger nreal r4_pireal timewrite ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) 'R4_TEST:'write ( *, '(a)' ) ' Estimate the value of PI,'write ( *, '(a)' ) ' using single precision arithmetic.'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' N = number of terms computed and added;' write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' ESTIMATE = the computed estimate of PI;' write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' ERROR = ( the computed estimate - PI );'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' TIME = elapsed wall clock time;'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' Note that you can''t increase N forever, because:'write ( *, '(a)' ) ' B) maximum integer size is a problem.'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a,i12)' ) ' The maximum integer:' , huge ( n )write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' N Mode Estimate Error Time' write ( *, '(a)' ) ' 'n = 1do logn = 2, logn_maxmode = 'OMP'call system_clock ( clock_start, clock_rate, clock_max )call r4_pi_est_omp ( n, estimate )call system_clock ( clock_stop, clock_rate, clock_max )time = real ( clock_stop - clock_start ) / real ( clock_rate )error = abs ( estimate - r4_pi ( ) )write ( *, '( i12, 2x, a3, 2x, f14.10, 2x, g14.6, 2x, g14.6 )' ) &n, mode, estimate, error, timen = n * 10end doreturnendsubroutine r4_pi_est_omp ( n, estimate )!*****************************************************************************8 0 !!! R4_PI_EST_OMP estimates the value of PI, using Open MP.!! Discussion:!! The calculation is based on the formula for the indefinite integral:!! Integral 1 / ( 1 + X**2 ) dx = Arctan ( X )!! Hence, the definite integral!! Integral ( 0 <= X <= 1 ) 1 / ( 1 + X**2 ) dx!! A standard way to approximate an integral uses the midpoint rule.! If we create N equally spaced intervals of width 1/N, then the! midpoint of the I-th interval is!! X(I) = (2*I-1)/(2*N).!! The approximation for the integral is then:!! Sum ( 1 <= I <= N ) (1/N) * 1 / ( 1 + X(I)**2 )!! In order to compute PI, we multiply this by 4; we also can pull out! the factor of 1/N, so that the formula you see in the program looks like: !! ( 4 / N ) * Sum ( 1 <= I <= N ) 1 / ( 1 + X(I)**2 )!! Until roundoff becomes an issue, greater accuracy can be achieved by ! increasing the value of N. !! Modified:!! 06 January 2003!! Author:!! John Burkardt!! Parameters:!! Input, integer N, the number of terms to add up.!! Output, real ESTIMATE, the estimated value of pi.!implicit nonereal hinteger nreal sum2real xh = 1.0E+00 / real ( 2 * n )sum2 = 0.0E+00!!$OMP parallel do private(x) shared(h) reduction(+: sum2)!do i = 1, nx = h * real ( 2 * i - 1 )sum2 = sum2 + 1.0E+00 / ( 1.0E+00 + x**2 )end doestimate = 4.0E+00 * sum2 / real ( n )returnendfunction r4_pi ( )!*****************************************************************************8 0 !!! R4_PI returns the value of pi.!! Modified:!! 02 February 2000!! Author:!! John Burkardt!! Parameters:!! Output, real R4_PI, the value of pi.!implicit noner4_pi = 3.14159265358979323846264338327950288419716939937510E+00 returnendsubroutine timestamp ( )!*****************************************************************************8 0!!! TIMESTAMP prints the current YMDHMS date as a time stamp.!! Example:!! May 31 2001 9:45:54.872 AM!! Modified:!! 31 May 2001!! Author:!! John Burkardt!! Parameters:!! None!implicit nonecharacter ( len = 8 ) ampminteger dcharacter ( len = 8 ) dateinteger hinteger minteger mmcharacter ( len = 9 ), parameter, dimension(12) :: month = (/ &'January ', 'February ', 'March ', 'April ', &'May ', 'June ', 'July ', 'August ', &integer ninteger scharacter ( len = 10 ) timeinteger values(8)integer ycharacter ( len = 5 ) zonecall date_and_time ( date, time, zone, values ) y = values(1)m = values(2)d = values(3)h = values(5)n = values(6)s = values(7)mm = values(8)if ( h < 12 ) thenampm = 'AM'else if ( h == 12 ) thenif ( n == 0 .and. s == 0 ) thenampm = 'Noon'elseampm = 'PM'end ifelseh = h - 12if ( h < 12 ) thenampm = 'PM'else if ( h == 12 ) thenif ( n == 0 .and. s == 0 ) thenampm = 'Midnight'elseampm = 'AM'end ifend ifend iftrim ( month(m) ), d, y, h, ':', n, ':', s, '.', mm, trim ( ampm ) returnend!===================================== COPY上⾯的程序,可以完全运⾏成功,运⾏界⾯如下:。

openmp 加速原理

openmp 加速原理

openmp 加速原理标题,OpenMP 加速原理。

OpenMP(Open Multi-Processing)是一种并行编程模型,旨在简化多核处理器上的并行编程。

它通过在程序中嵌入指令来实现并行化,从而充分利用多核处理器的性能。

OpenMP 提供了一种简单、灵活的方法,使得程序员可以更轻松地将串行程序转换为并行程序,以提高程序的性能。

OpenMP 的加速原理主要基于以下几个方面:1. 并行化指令,OpenMP 提供了一系列的并行化指令,如#pragma omp parallel、#pragma omp for 等,通过在程序中插入这些指令,程序员可以指定哪些部分需要并行化执行,从而实现并行加速。

2. 线程级并行,OpenMP 通过创建多个线程来实现并行化。

在并行区域中,每个线程可以独立执行指定的任务,从而实现并行加速。

线程的创建和管理由 OpenMP 运行时库来完成,程序员无需过多关注线程的创建和销毁。

3. 工作分配,OpenMP 会自动将任务分配给不同的线程来执行,并且会根据系统的核心数和负载情况进行动态调整,以充分利用系统资源,提高程序的并行性能。

4. 数据共享,OpenMP 通过共享内存的方式来实现数据共享,不同线程可以访问同一块内存,从而实现数据的共享和协同计算,提高程序的并行效率。

总的来说,OpenMP 的加速原理主要依托于并行化指令、线程级并行、工作分配和数据共享等机制,通过这些方式来实现程序的并行加速,充分利用多核处理器的性能,提高程序的执行效率。

在实际应用中,程序员可以通过合理地使用 OpenMP 的并行化指令和机制,来加速串行程序,从而提高程序的性能和效率。

openmp手册

openmp手册

openmp手册OpenMP手册本文档旨在为使用OpenMP(Open Multi-Processing)编程模型的开发人员提供详细的参考指南和使用范例。

OpenMP是一套用于共享内存并行编程的API(Application Programming Interface)。

它允许程序员利用多线程并行化程序,以便在多个处理器上执行计算任务,以提高性能。

1、简介1.1 OpenMP的背景1.2 OpenMP的概述1.3 OpenMP的优势1.4 OpenMP的特性2、OpenMP基础指令2.1 并行区域(Parallel Regions)2.2 线程同步(Thread Synchronization)2.3 数据范围(Data Scoping)2.4 工作分配(Work Sharing)2.5 循环指令(Loop Directive)2.6 条件指令(Conditional Directive)2.7 函数指令(Function Directive)2.8并行性管理(Parallelism Management)3、OpenMP环境设置3.1 编译器支持3.2 编译选项3.3 运行时库3.4 环境变量4、OpenMP任务(Task)4.1 任务创建与同步4.2 任务调度4.3 任务优先级4.4 任务捕获变量5、OpenMP并行循环5.1 并行循环概述5.2 循环调度5.3 循环依赖5.4 循环优化6、OpenMP同步6.1 同步指令6.2 互斥锁6.3 条件变量6.4 同步的最佳实践7、OpenMP并行化任务图7.1 并行化任务图的概念 7.2 创建和管理任务图 7.3 数据依赖性和同步7.4 任务图调度8、OpenMP并行化内存管理 8.1 共享内存的访问模型 8.2 数据共享与私有化 8.3 内存一致性8.4 直接存储器访问模型9、OpenMP性能分析与优化9.1 性能分析工具9.2 优化技术9.3 并行编程陷阱9.4 调试OpenMP程序附件:附件一、OpenMP示例代码附件二、OpenMP编程规范附件三、OpenMP常见问题解答法律名词及注释:1、API(Application Programming Interface):应用程序编程接口,定义了软件组件之间的通信协议和接口规范。

2024版并行程序设计导论之OpenMP编程指南

2024版并行程序设计导论之OpenMP编程指南

OpenMP编程指南•OpenMP 概述•OpenMP 基本原理•OpenMP 编程实践•并行算法设计与优化•多线程并发控制及同步机制•内存访问优化与缓存一致性维护•性能评价与调试技巧分享目录01 OpenMP概述并行计算与OpenMP并行计算定义并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,其主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。

OpenMP简介OpenMP是一种用于共享内存并行编程的API,在C/C和Fortran中广泛使用。

它提供了一种简单、灵活的线程并行编程模型,支持多平台和多编译器。

OpenMP与并行计算关系OpenMP通过提供一套编程接口和运行时库,使得程序员能够方便地使用多线程进行并行计算,从而加速程序的执行速度。

OpenMP历史与发展OpenMP起源OpenMP起源于1997年,由一组计算机硬件和软件厂商共同发起,旨在创建一个开放的、标准的并行编程模型。

OpenMP版本演进自1998年发布第一个版本以来,OpenMP不断发展和完善,增加了对任务并行、加速器支持、原子操作、线程同步等功能的支持。

OpenMP现状与未来目前,OpenMP已成为并行编程领域的事实标准之一,广泛应用于科学计算、工程仿真、数据分析等领域。

未来,随着硬件技术的不断发展和应用需求的不断提高,OpenMP将继续发展并完善。

OpenMP 在科学计算领域有着广泛的应用,如天气预报、气候模拟、油藏模拟等。

科学计算在工程仿真领域,OpenMP 可用于加速有限元分析、流体动力学仿真等计算过程。

工程仿真在数据分析领域,OpenMP 可用于加速数据挖掘、机器学习等算法的执行速度。

数据分析此外,OpenMP 还可应用于图像处理、密码学、生物信息学等领域。

其他领域OpenMP 应用领域02 OpenMP基本原理共享内存模型OpenMP基于共享内存模型,多个线程可以访问和修改同一块内存空间,需要解决数据一致性和同步问题。

分布式内存模型与MPI等基于分布式内存的并行计算模型不同,OpenMP不需要显式地进行数据分发和收集。

omp40 使用手册

omp40 使用手册

omp40 使用手册OpenMP(Open Multi-Processing)是一种广泛使用的并行编程模型,用于共享内存并行系统。

OMP40是指OpenMP 4.0版本的规范,它在并行编程方面带来了许多改进和扩展。

以下是一个简短的OMP40使用手册,介绍了OMP40的主要特性和用法。

一、概述OpenMP 4.0引入了许多新功能和改进,以简化并行编程和提高性能。

它支持多线程并行编程,允许开发者在C/C++和Fortran程序中轻松实现并行化。

通过使用OpenMP指令和API,开发者可以充分利用多核处理器和分布式系统的优势。

二、主要特性动态调度:OMP40引入了多种动态调度策略,允许在运行时根据系统负载动态调整线程调度。

这些策略包括“运行时调度”(runtime scheduling)和“查询调度”(query scheduling)。

线程数控制:开发者可以使用“num_threads”指令来指定并行区域内的线程数。

此外,还可以使用环境变量“OMP_NUM_THREADS”来设置全局线程数。

任务并行:OMP40引入了任务并行,允许将代码拆分成多个独立的任务,每个任务可以由一个线程执行。

任务并行通过“task”指令实现,支持嵌套并行。

原子操作:OMP40提供了一组原子操作,允许在并行区域中进行安全的并发访问共享数据。

这些操作包括“atomic”、“atomic_add”等。

内存模型:OMP40定义了一个内存模型,用于描述并行程序中变量的可见性和顺序一致性。

这有助于开发者编写正确和高效的并行代码。

嵌套并行:OMP40支持嵌套并行,允许在一个并行区域内部创建另一个并行区域。

这有助于更好地利用多核处理器和分布式系统的资源。

动态负载均衡:OMP40引入了动态负载均衡机制,可以根据系统负载动态调整线程的执行顺序,以提高并行程序的性能。

三、使用方法使用OpenMP进行并行编程需要以下步骤:包含头文件:在C/C++程序中包含OpenMP头文件“omp.h”。

MPI与OpenMP并行程序设计C语言版课程设计

MPI与OpenMP并行程序设计C语言版课程设计

MPI与OpenMP并行程序设计C语言版课程设计概述本课程设计旨在通过学习MPI和OpenMP并行程序设计,提高学生对C语言并行编程的基本理解和技能。

在本课程设计中,我们将探讨MPI和OpenMP并行程序设计的基本概念、方法和技巧,并通过实例演示并行程序设计的具体操作步骤和注意事项。

通过本课程设计的学习和实践,学生将会掌握MPI和OpenMP并行程序设计的基本技能,为今后进行并行程序设计工作提供基础。

课程设计的基本要求本课程设计要求完成以下任务:1.学习并掌握MPI和OpenMP并行程序设计的基本理论和概念;2.学习并掌握MPI和OpenMP并行程序设计的基本方法和技巧;3.根据给定的题目,设计并实现相应的MPI和OpenMP并行程序;4.进行实验测试,验证程序的正确性和性能;5.撰写实验报告,说明并行程序的设计过程、方法和实验结果等。

课程设计的具体内容和步骤第一阶段:MPI并行程序设计在本阶段中,我们将学习并掌握MPI并行程序设计的基本理论和概念。

同时,我们将以一个简单的矩阵乘法程序为例,演示MPI并行程序设计的基本方法和技巧。

具体步骤如下:1.学习MPI并行程序设计的基本概念、原理和应用场景;2.了解MPI并行编程模型和MPI函数库的基本用法和函数特性;3.设计并实现矩阵乘法的MPI并行程序;4.实验测试,比较串行程序和并行程序的性能差异;5.撰写实验报告,说明MPI并行程序的设计过程、方法和实验结果等。

第二阶段:OpenMP并行程序设计在本阶段中,我们将学习并掌握OpenMP并行程序设计的基本理论和概念。

同时,我们将以一个简单的奇偶排序程序为例,演示OpenMP并行程序设计的基本方法和技巧。

具体步骤如下:1.学习OpenMP并行程序设计的基本概念、原理和应用场景;2.了解OpenMP并行编程模型和OpenMP函数库的基本用法和函数特性;3.设计并实现奇偶排序的OpenMP并行程序;4.实验测试,比较串行程序和并行程序的性能差异;5.撰写实验报告,说明OpenMP并行程序的设计过程、方法和实验结果等。

OpenMP程序的编译和运行

OpenMP程序的编译和运行

SHANGHAI UNIVERSITY学院计算机工程与科学学院实验OpenMP程序的编译和运行姓名陈帅学号教师刘芳芳时间2015.05.06报告成绩实验2-1. OpenMP程序的编译和运行1.实验目的1) 在Linux平台上编译和运行OpenMP程序;2) 在Windows平台上编译和运行OpenMP程序。

3) 掌握OpenMP并行编程基础。

2.实验环境1) 硬件环境:计算机一台;2) 软件环境:Linux、Win2003、GCC、MPICH、VS2008或其他版本Visual Studio;3.实验内容1. Linux下OpenMP程序的编译和运行。

OpenMP是一个共享存储并行系统上的应用编程接口,支持C/C++和FORTRAN等语言,编译和运行简单的"Hello World"程序。

在Linux下编辑hellomp.c源程序,或在Windows下编辑并通过附件中的FTP工具(端口号:1021)上传,用"gcc -fopenmp -O2 -o hellomp.out hellomp.c"命令编译,用"./hellomp.out"命令运行程序。

注:在虚拟机中当使用vi编辑文件时,不是以ESC键退出插入模式,可以使用“Ctrl+c”进入命令模式,然后输入wq进行存盘退出。

代码如下:#include <omp.h>#include <stdio.h>int main(){int nthreads,tid;omp_set_num_threads(8);#pragma omp parallel private(nthreads,tid){tid=omp_get_thread_num();printf("Hello World from OMP thread %d\n",tid);if(tid==0){nthreads=omp_get_num_threads();printf("Number of threads is %d\n",nthreads);}}}安装gcc检查GCC是否安装完成编写hellomp.c编译运行2.控制并行执行的线程数。

利用OpenMP给程序加速

利用OpenMP给程序加速

二、OpenMP使用方法
1、搭建OpenMP编译环境
• 在VS2005以上的版本中,只需要在“项 目——属性——C/C++——语言—— OpenMP”中点选“是” • 在GCC4.2以上的版本中,只需要编译 时加上-fopenmp参数就行了
ห้องสมุดไป่ตู้
2、OpenMP一些语法
它的语法很简单,如下所示:
#pragma omp option [clause[ [, ]clause] …] { Program code1; Program code2; }
多核的简单编程——
利用OpenMP给程序加速
报告者:空气
主要内容
一、OpenMP简介 二、OpenMP使用方法 三、OpenMP效率测试
一、OpenMP简介
1、OpenMP的特点
1)、OpenMP是作为共享存储标准 而问世的 2)、它是为在多处理机上编写并行 程序而设计的一个应用编程接口 3)、它包括一套编译指导语句和一 个用来支持它的函数库
三、OpenMP效率测试
欢迎大家批评指正 谢谢!
• void main() • { • #pragma omp parallel sections num_threads(2){ • #pragma omp section • • • • } • 执行后将打印出以下结果: • section 1 ThreadId = 0 • section 2 ThreadId = 1 printf(“section 1 ThreadId = %d\n”,omp_get_thread_num()); printf(“section 2 ThreadId = %d\n”,omp_get_thread_num()); } • #pragma omp section
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6.2.2 并行区域编程

循环并行化实际上是并行区域编程的一个特例, 本节介绍非循环的并行区域编程 并行区域简单说就是通过循环并行化编译指导语 句使得一段代码能够在多个线程内部同时执行。 并行区域编译指导语句的格式 #pragma omp parallel [clause[clause]…]

程序段2
程序段2运行结果
循环嵌套比较(程序段3、4)
int i;int j #pragma omp parallel for private(j) for(i=0; i<2; i++) for(j=6; j<10; j++) printf(“ i=%d j=%d\n”, i, j); 执行结果: i=0 j=6 i=1 j=6 i=0 j=7 i=1 j=7 i=0 j=8 i=1 j=8 i=1 j=9 i=0 j=9 int i;int j; for(i=0; i<2; i++) #pragma omp parallel for for(j=6; j<10; j++) printf("i=%d j=%d \n", i, j); 执行结果: i=0 j=6 i=0 j=8 i=0 j=9 i=0 j=7 i=1 j=6 i=1 j=8 i=1 j=7 i=1 j=9
2
OMP_NUM_THREADS=4
OMP_NUM_THREADS=2

设置环境OMP_NUM_THREADS的值
5
数据相关的概念

实例:
x[0] = 0; y[0] = 1; #pragma omp parallel for private(k) for (k = 1; k < 100; k++){ x[k] = y[k-1] + 1; //S1 y[k] = x[k-1] + 2; //S2 }
12
程序段7—变化
13
正常运行结果
去掉lastprivate
14
去掉firstprivate,lastprivate
15
使用private子句
16
不合适的任务划分也可能出现问题
for(int i=0;i<7;i++) { printf(“i=%d val=%d 。。。); if(i==2) val=10000; if(i==3) val=11111; printf(“i=%d val=%。。。); } printf("val=%d\n",val);
34
OpenMP运行时库函数的互斥锁支持
OMP_NUM_THREADS=4
去掉#pragma omp atomic
35
事件同步机制

隐含的同步屏障
在每一个并行区域中都会有一个隐含的 的同步屏障,线程组执行完本区域代码,则 需要进行同步。 一个同步屏障要求所有的线程都执行到此 屏障,容纳后才能够继续执行下面的代码。

parallel编译指导语句的执行过程(程序 段9、10)
#pragma omp parallel for(int i=0;i<5;i++) printf("hello world i=%d\n",i);
#pragma omp parallel for for(int i=0;i<5;i++) printf("hello world i=%d\n",i);
26
并行区域之间的工作共享

工作队列

工作队列的基本工作过程即维持一个工作的队列, 线程在并行执行的时候,不断从这个队列中取出相 应的工作完成,直到队列为空为止。 由于每一个线程在执行的过程中的线程标识号是不 同的,可以根据这个线程标识号来分配不同的任务 直接使用编译指导语句for将任务分配到各个线程 用sections编译指导语句以及section子句自然地 将不同的工作任务编写成不同的代码片段并行执行
}
21
6.2.2 并行区域编程

线程私有数据与copyin子句(程序段12)

使用copyin子句对线程私有的全局变量进行初始化。 int global=0; #pragma omp threadprivate(global) int _tmain(int argc, TCHAR * argv[]){ global=1000; #pragma omp parallel copyin(global){ printf("global=%d\n",global); global=omp_get_thread_num(); } printf("global=%d\n",global); printf("parallel again\n"); #pragma omp parallel printf("global=%d\n",global); }
#pragma omp for #pragma omp sections
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隐含的同步屏障程序实例(程序段20)
#pragma omp parallel { #pragma omp for nowait for(int i=0;i<9;++i) { x[i]=(y[i]+z[i])/2; printf("i=%d thread=%d\n",i,omp_get_thread_num()); }
OpenMP程序演示
1
OpenMP程序实例1
#include “stdafx.h” #include “omp.h” int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { printf(“Hello from serial.\n”); printf(“Thread number = %d\n”,omp_get_thread_num()); //串行 #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”); return 0; }

程序段10的执行结果 hello world i=0 hello world i=3 hello world i=1 hello world i=4 hello world i=2

6.2.2 并行区域编程

线程私有数据与threadprivate子句(程序段11)

使用threadprivate子句用来标明某一个变量是线程私 有数据,在程序运行过程中,不能被其它线程访问。 int counter=0; //using threadprivate #pragma omp threadprivate(counter) void inc_counter(){ counter++; } int _tmain(int argc, TCHAR * argv[]){ #pra0;i<10000;i++) inc_counter(); printf("counter=%d\n",counter);
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程序段15运行结果
去掉#pragma omp for
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并行区域之间的工作共享

工作分区编码(程序段16)
#pragma omp parallel sections { #pragma omp section printf("section 1 thread=%d\n",omp_get_thread_num()); #pragma omp section printf("section 2 thread=%d\n",omp_get_thread_num()); #pragma omp section printf("sectino 3 thread=%d\n",omp_get_thread_num()); }
22
程序段12
23
程序段12(变化)运行结果
正常运行结果 去掉threadprivate, copyin子句
24
程序段12(变化)运行结果
正常运行结果 只去掉copyin子句
25
程序段12(变化)运行结果
使用private子句 使用firstprivate子句
lastprivate不能使用(仅对for,sections)
9
程序段3、4
10
去掉private子句
11
私有变量的初始化和终结操作

firstprivate和lastprivate ( 程序段7)
int val=8; #pragma omp parallel for firstprivate(val) lastprivate(val) for(int i=0;i<2;i++) { printf("i=%d val=%d\n",i,val); if(i==1) val=10000; printf("i=%d val=%d\n",i,val); } printf("val=%d\n",val);
并行区域之间的工作共享

使用循环语句分配任务(程序段15)
#pragma omp parallel { printf("outside loop thread=%d\n", omp_get_thread_num()); #pragma omp for for(int i=0;i<4;i++) printf("inside loop i=%d thread=%d\n", i, omp_get_thread_num(); }
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