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。

openmp的使用

openmp的使用

openmp的使用OpenMP是一种用于并行编程的编程模型,它可以帮助开发人员在共享内存系统中并行化程序。

它是一种基于指令集架构的并行编程模型,因此可以在多种平台上使用。

OpenMP的主要目标是通过利用多核处理器的并行计算能力来提高程序的性能。

在OpenMP中,程序员使用指令集来标识并行区域,并指定如何将工作分配给不同的线程。

通过使用指令集,程序员可以指定哪些部分的代码应该并行执行,以及应该有多少线程参与并行计算。

OpenMP提供了一套指令和库函数,用于管理线程的创建、同步和通信。

在使用OpenMP进行并行编程时,程序员可以使用不同的指令来指定并行区域。

例如,可以使用#pragma omp parallel指令来标识一个并行区域,其中的代码将由多个线程并行执行。

可以使用#pragma omp for指令来指定一个循环应该以并行方式执行。

还可以使用其他指令来指定线程之间的同步和通信操作。

OpenMP还提供了一些库函数,用于处理线程的创建、同步和通信。

例如,可以使用omp_get_num_threads函数来获取当前并行区域中线程的数量。

可以使用omp_get_thread_num函数来获取当前线程的编号。

还可以使用omp_barrier函数来同步线程的执行。

OpenMP还提供了一些环境变量和编译器选项,用于控制并行程序的行为。

例如,可以使用OMP_NUM_THREADS环境变量来设置并行计算时使用的线程数。

可以使用OMP_SCHEDULE编译器选项来指定循环调度策略。

这些环境变量和编译器选项可以帮助程序员优化并行程序的性能。

使用OpenMP进行并行编程时,程序员需要注意一些问题。

首先,程序员需要确保并行化的代码是可重入的,即不依赖于全局状态。

其次,程序员需要避免竞争条件,即多个线程同时访问共享数据时可能导致不确定的结果。

为了避免竞争条件,可以使用锁、原子操作或其他同步机制。

程序员还可以使用OpenMP的一些高级特性来进一步优化程序的性能。

OpenMP并行编程

OpenMP并行编程
三者可混合使用
8
第8页,共60页。
并行化方法
基本并行化方法
相并行(Phase Parallel) 流行线并行(Pipeline Parallel) 主从并行(Master-Slave Parallel) 分而治之并行(Divide and Conquer Parallel) 工作池并行(Work Pool Parallel)
第18页,共60页。
18
Fork-Join
并行域
并行域
串行域 F O
R K
J 串行域 F
O
O
I
R
N
K
J 串行域
O
I
N
Fork:主线程创建一个并行线程队列,然后,并行域中的代码在不同
的线程上并行执行
Join:当并行域执行完之后,它们或被同步,或被中断,最后只有 主线程继续执行
并行域可以嵌套
19
第19页,共60页。
9
第9页,共60页。
并行化方法
相并行
一组超级步(相)
步内各自计算 步间通信同步 方便差错和性能分析 计算和通信不能重叠
C
C ...... C
Synchronous Interaction
C
C ...... C
Synchronous Interaction
流行线并行
将分成一系列子任务 t1, t2, …, tm,一旦 t1 完成,
父进程把负载分割并指派给子进程
重点在于归并 难以负载平衡
第11页,共60页。
11
并行化方法
工作池并行
初始状态:一件工作
进程从池中取任务执行
可产生新任务放回池中
直至任务池为空 易于负载平衡

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。

openmp原理

openmp原理

openmp原理OpenMP(Open Multi-Processing)是一种并行编程模型,可简化共享内存编程中多线程编程的任务。

该编程模型利用编译器扩展语法和库等工具提供并行性,使得程序员无需显式地用锁和信号量等同步机制来管理线程。

OpenMP是一个针对共享内存多处理器(SMP)系统的编程打包标准。

OpenMP允许应用程序开发者通过为程序添加特殊的编译指示来创建线程。

这些线程可以并行运行,而不需要开发者显式地进行线程管理。

这种方法可以减少开发时间和代码复杂性,并且可以简化并行化过程。

OpenMP 的原理主要基于以下三个方面:1.编译器扩展语法OpenMP允许编译器对代码进行扩展,以便在代码中添加并行化的指令。

这些指令用于指示编译器在编译期间将计算分割成子任务,并在多线程环境中执行这些子任务。

该指令可以被嵌入到C、C++和Fortran程序中。

以下是OpenMP实现的一个简单的并行 for 循环示例:```c#include <omp.h>#include <stdio.h>int i;#pragma omp parallel for num_threads(4)for (i = 0; i < 8; i++) {printf("Thread %d is running for i=%d.\n", omp_get_thread_num(), i);}return 0;}```omp_get_thread_num()指示当前线程的编号,num_threads()指定使用 4 个线程,使 for 循环分配给这 4 个线程进行并行处理。

在运行上述代码时,将看到 4 个线程交替运行。

2.运行时库OpenMP 运行时库负责管理线程、同步和共享内存访问等操作。

它位于编译器和操作系统之间,是连接应用代码的关键。

在启动程序后,运行时库会自动创建相应数量的线程,根据代码中OpenMP指令控制线程数、同步和并行化任务等。

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。

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。

基于openmp的并行矩阵乘法

基于openmp的并行矩阵乘法

基于OpenMP的并行矩阵乘法1. 概述并行计算是当代计算机科学领域中的一个重要研究方向,随着多核和并行处理器的广泛应用,利用并行计算技术提高计算效率成为了迫切的需求。

矩阵乘法作为线性代数中的重要运算,在科学计算、图形学和机器学习等领域有着广泛的应用。

基于OpenMP的并行矩阵乘法算法能够充分利用多核处理器的并行计算能力,提高计算效率。

2. OpenMP并行编程简介OpenMP是一种基于共享内存的并行编程技术,可以在C/C++、Fortran等编程语言中使用。

它通过在源代码中嵌入一些指令来实现并行化,使得程序员可以很方便地对现有代码进行并行化改造。

OpenMP提供了一系列的指令和库函数,使得并行程序的编写变得更加容易。

3. 矩阵乘法的串行算法矩阵乘法的串行算法是最常见的,其时间复杂度为O(n^3)。

对于两个矩阵A和B相乘,其乘积矩阵C的元素C[i][j]计算方式为:C[i][j] = ΣA[i][k]*B[k][j],其中k取值范围为1到矩阵的行数或列数。

串行算法的实现比较简单,但在大规模矩阵计算时效率较低。

4. 基于OpenMP的并行矩阵乘法算法基于OpenMP的并行矩阵乘法算法可以利用多核处理器的并行计算能力,提高计算效率。

下面我们将介绍一种基于OpenMP的并行矩阵乘法算法的实现方法。

5. 并行矩阵乘法的实现在使用OpenMP进行并行化时,可以针对矩阵乘法中的循环结构进行并行化处理。

以矩阵乘法C=AB为例,其中A为m×n矩阵,B为n×p矩阵,C为m×p矩阵。

我们可以将矩阵乘法按照不同的方法进行并行化,并结合OpenMP的指令进行并行计算。

一种常见的方法是使用循环并行化,将内层的乘法运算循环并行化,即将矩阵C的计算过程并行化。

另一种方法是使用数据并行化,将矩阵A、B、C的元素分配给不同的线程进行计算,然后将结果合并得到最终结果。

6. 并行矩阵乘法算法的优化在实际应用中,我们可以针对具体的矩阵大小和计算资源进行优化。

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”。

omp atomic用法 -回复

omp atomic用法 -回复

omp atomic用法-回复OMP atomic是OpenMP(开放多处理器)库中的一个功能,用于确保在多个线程同时执行时,特定的代码段以原子操作的方式执行,以避免数据竞争和不确定行为。

在本文中,我们将详细讨论OMP atomic的用法。

首先,让我们简要了解一下OpenMP库。

OpenMP是一套用于并行编程的应用程序接口(API),允许开发人员在共享内存系统中使用多线程来加速应用程序。

它可以在多种编程语言中使用,如C、C++和Fortran。

OpenMP提供了一套指令和库函数,开发人员可以使用它们来标识并行区域,并控制并行执行的方式。

在多线程环境中,并发读写共享变量可能导致数据竞争。

这种情况下,多个线程可能同时尝试修改共享的内存位置,从而导致不确定的结果。

OMP atomic可以解决这个问题,它是一个指令,指示编译器在执行特定代码段时,将其作为原子操作执行。

这意味着在多线程同时执行的情况下,只有一个线程能够执行该代码段,并且其他线程将被阻塞,直到该代码段执行完成。

为了使用OMP atomic,我们需要使用特定的语法将代码段标记为原子操作。

原子操作通常用于修改共享变量的值,并且可以是各种算术运算(如加、减、乘、除)或位操作。

可以使用不同的语法,具体取决于所选的编程语言。

在本文中,我们将以C/C++语言为例。

在C/C++语言中,使用OMP atomic的语法如下:#pragma omp atomicx += 1;以上代码段将变量x的增量操作作为原子操作执行。

这意味着只有一个线程能够执行此代码段,并且其他线程将被阻塞,直到原子操作完成。

在此期间,读取和修改x的值是安全的,并且不会导致数据竞争。

除了基本的算术运算,OMP atomic还可以用于执行位操作,如逻辑与、逻辑或和位异或。

下面是一些示例代码:#pragma omp atomicx &= bitmask;#pragma omp atomicy = bitmask;#pragma omp atomicz ^= bitmask;以上代码段分别执行了与bitmask的逻辑与、逻辑或和位异或操作。

并行编程标准更新:MPI、OpenMP和英特尔TBB

并行编程标准更新:MPI、OpenMP和英特尔TBB

并行编程标准更新:MPI、OpenMP和英特尔TBB
Intel TBB的优点
Intel TBB替你指定合理的并行,代替自己线程化。

大多数线程包需要你指定线程。

直接对线程编程是冗长的并且导致无效的编程,因为线程是低阶的,需要接近硬件的重构造,直接利用线程编程强迫你把逻辑任务映射到线程中,相反,Intel TBB 运行时库自动把逻辑并行映射到现在中,有效利用处理器资源。

Intel TBB目标是性能。

大多数通用线程包支持许多不同种线程,例如异步事件线程,结果,通用包趋向提够基础的低阶工具,而不是解决方案。

替代,Intel TBB关注并行计算密集工作的目的,传递高阶,更简单的解决方案。

Intel TBB和其他线程包兼容。

因为库没有设计解决所有线程问题,它能和其他线程包无缝共处。

Intel TBB强调可扩展,数据并行编程。

把程序分成独立的函数块,。

OpenMP和MPI之对比

OpenMP和MPI之对比

OpenMP和MPI之对比
嵌套并行执行模型
OpenMP 采用fork-join (分叉- 合并)并行执行模式。

线程遇到并行构造时,就会创建由其自身及其他一些额外(可能为零个)线程组成的线程组。

遇到并行构造的线程成为新组中的主线程。

组中的其他线程称为组的从属线程。

所有组成员都执行并行构
造内的代码。

如果某个线程完成了其在并行构造内的工作,它就会在并行构造末尾的隐式屏障处等待。

当所有组成员都到达该屏障时,这些线程就可以离开该屏障了。

主线程继续执行并行构造之后的用户代码,而从属线程则等待被召集加入到其他组。

OpenMP 并行区域之间可以互相嵌套。

如果禁用嵌套并行操作,则由遇到并行区域内并行构造的线程所创建的新组仅包含遇到并行构造的线程。

如果启用嵌套并行操作,则新组可以包含多个线程。

OpenMP 运行时库维护一个线程池,该线程池可用作并行区域中的从属线程。

当线程遇到并行构造并需要创建包含多个线程的线程组时,该线程将检查该池,从池中获取空闲线程,将其作为组的从属线程。

如果池中没有足够的空闲线程,则主线程获取的从属线程可
能会比所需的要少。

组完成执行并行区域时,从属线程就会返回到池中。

fortran+openmp 调用函数

fortran+openmp 调用函数

fortran+openmp 调用函数
在Fortran中使用OpenMP并行编程时,可以通过下列步骤调用函数:
1. 导入OpenMP模块:在Fortran代码开头添加`USE
OMP_LIB`,这会导入OpenMP模块并使其可用。

2. 定义并行区域:使用`!$OMP PARALLEL`和`!$OMP END PARALLEL`语句来定义并行区域。

在并行区域内的代码会被多个线程同时执行。

3. 调用函数:在并行区域内可以调用任何需要的函数。

例如,可以在并行区域内调用名称为`my_function`的函数:`CALL my_function()`。

下面是一个简单的示例:
```fortran
PROGRAM parallel_example
USE OMP_LIB
! 定义一个简单的打印函数
SUBROUTINE print_message()
PRINT *, 'Hello from thread', OMP_GET_THREAD_NUM() END SUBROUTINE print_message
! 主程序
!$OMP PARALLEL
CALL print_message() ! 调用打印函数
!$OMP END PARALLEL
END PROGRAM parallel_example
```
在上面的示例中,`print_message`函数会在并行区域内被多个线程调用,每个线程都会打印一条带有线程编号的消息。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

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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