第六章OpenMP编程6

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openMP入门

OpenMP 入门阅读(17)评论(1)发表时间：2009年05月06日 21:31本文地址：/blog/55032144-1241616677OpenMP是一个业界的标准，很早以前就有了，只是近一段时间才逐渐热起来。

我们可以在C/C++和Fortran使用OpenMP、很容易的引入多线程。

下图是一个典型的OpenMP程序的示意图，我们可以看到它是由串行代码和并行代码交错组成的，并行代码的区域我们把它叫做“并行区”。

主线程一旦进入并行区，就自动产生出多个线程，来并行的执行。

怎样在我们的代码中使用OpenMP呢？很简单，拿我们常用的C/C++代码来说，只需要插入如下pragma，然后我们选择不同的construct就可以完成不同的功能。

首先，我们来看一下如何创建一个并行区：增加一行代码#pragma omp parallel，然后用花括号把你需要放在并行区内的语句括起来，并行区就创建好了。

并行区里每个线程都会去执行并行区中的代码。

下面我们将看一个最简单的OpenMP代码，看看并行区是怎样工作的。

我们来看一个最简单的OpenMP程序例子：===================================#include <stdio.h>int main() {#pragma omp parallel{int i;printf("Hello World\n");for(i=0;i <6;i++)printf("Iter:%d\n",i);}printf("GoodBye World\n");}===================================我们现在用Intel编译器来编译这个小程序，当然你也可以用VS2005来编译。

我们可以看到编译器在没有加 /Qopenmp 开关的时候，会忽略掉所有openmp pragma。

OpenMP (6)

图7.2 for任务分担的目标代码框架GCC的GOMP对缺省调度模式的for制导指令代码变换前的形式如下：1. #pragma omp parallel for 变换前的代码2. for (i = lb; i <= ub; i++)3. body; 循环体代码下面是变换后的代码：1. void subfunction (void *data)2. {3. long _s0, _e0;4. while (GOMP_loop_static_next (&_s0, &_e0)) 获得当前循环变量的子集{5. long _e1 = _e0, i;6. for (i = _s0; i < _e1; i++)7. body; 循环体代码8. }9. GOMP_loop_end ();10. }变换前的循环变量范围是（lb,ub），而变换后的任务函数中每次通过GOMP_loop_static_next()取得循环变量的子集（_s0,_e0）。

其中GOMP_loop_static_next()和GOMP_loop_end()是GOMP运行库中的函数。

7.1.5 OMPi的for制导指令OMPi在编译for制导指令的时产生的目标代码主要有三部分：1. 首先是循环变量相关的一些变量声明和赋值；2. 其次是循环变量分解的代码；3. 最后是做了修改的循环体。

下面先给出OMPi编译器对for制导指令的编译处理输出的目标代码样例，分析OMPi在不同调度机制下的循环变量分解方法，然后再讲述其代码变换和相应的运行库函数功能。

根据OpenMP标准，调度方式有三种，分别是static静态、dynamic动态、guided指导和runtime运行时调度四种。

但是作为编译器，它应该处理五种情况：缺省（不带任何调度子句）、静态、动态/指导和运行时调度。

缺省调度虽然是一种特殊的静态调度，但是由于缺省调度没有指定chunk大小，需要系统给出一个缺省的chunksize，所以它实际上等效于不带chunksize 的静态调度。

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编程指南

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。 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。 omp_get_num_threads, 返回当前并行区域中的活动线程个数。 omp_get_thread_num, 返回线程号 omp_set_num_threads, 设置并行执行代码时的线程个数 omp_init_lock, 初始化一个简单锁 omp_set_lock，上锁操作 omp_unset_lock，解锁操作，要和 omp_set_lock 函数配对使用。 omp_destroy_lock， omp_init_lock 函数的配对操作函数，关闭一个锁 OpenMP 的子句有以下一些 private, 指定每个线程都有它自己的变量私有副本。 firstprivate，指定每个线程都有它自己的变量私有副本，并且变量要被继承主线程中的初值。 lastprivate，主要是用来指定将线程中的私有变量的值在并行处理结束后复制回主线程中的对应变量。 reduce，用来指定一个或多个变量是私有的，并且在并行处理结束后这些变量要执行指定的运算。 nowait，忽略指定中暗含的等待 num_threads，指定线程的个数 schedule，指定如何调度 for 循环迭代 shared，指定一个或多个变量为多个线程间的共享变量 ordered，用来指定 for 循环的执行要按顺序执行 copyprivate，用于 single 指令中的指定变量为多个线程的共享变量 copyin，用来指定一个 threadprivate 的变量的值要用主线程的值进行初始化。 default，用来指定并行处理区域内的变量的使用方式，缺省是 shared

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语言标准

openmp语言标准
OpenMP（Open Multi-Processing）是一种支持共享内存并行编程的API，由OpenMP Architecture Review Board牵头提出，并已被广泛接受，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编译处理方案(Compiler Directive)。

OpenMP支持的编程语言包括C、C++和Fortran；而支持OpenMp 的编译器包括Sun Compiler，GNU Compiler和Intel Compiler等。

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标准由一些具有国际影响力的软件和硬件厂商共同定义和提出，是一种在共享存储体系结构上的可移植编程模型，广泛应用于UNIX、Linux、Windows等多种平台上。

以上信息仅供参考，如有需要，建议您查阅相关网站。

OpenMP编程

4

1 体系结构

共享内存多处理器

内存是共享的，某一个处理器写入内存的数据会立刻被其它处理器访问到。
处理器 P0 P1 P2 Pn
共享内存

分布式内存

每一个处理器或者一组处理器有一个自己私有的内存单元共享或者不共享一个公用的内存单元
5
2 OpenMP编程基础

以线程为基础，通过编译指导语句来显式地指导并行化，为编程人员提供对并行化的完整控制。采用Fork-Join的执行模式
21:14 30
并行for循环制导：调度子句SCHEDULE

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。
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）：
28
并行for循环制导：调度子句SCHEDULE
该子句给出迭代循环划分后的块大小和线程执行的块范围 C/C++： schedule (kind，[ chunksize]）

其中：kind为STATIC, DYNAMIC或RUNTIME chunksize是一个整数表达式
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子句说明 schedule (static[, chunksize]） :

省略chunksize，迭代空间被划分成（近似）相同大小的区域，每个线程被分配一个区域；如果chunksize被指明，迭代空间被划分为chunksize 大小，然后被轮转的分配给各个线程

OpenMP程序设计

OpenMP程序设计什么是OpenMP应用编程接口API（Application Programming Interface ）由三个基本API部分（编译指令、运行部分和环境变量）构成是C/C++ 和Fortan等的应用编程接口OpenMP使用Fork-Join并行执行模型并行域并行域编译制导OpenMP的#pragma语句的格式为#pragma omp directive_name …#pragma omp 制导指令前缀。

对所有的OpenMP语句都需要这样的前缀。

directive-name OpenMP制导指令。

在制导指令前缀和子句之间必须有一个正确的OpenMP制导指令。

并行域结构并行域中的代码被所有的线程执行具体格式#pragma omp parallel [clause[[,]clause]…]newline 并行域中的代码被所有的线程执行具体格式#pragma omp parallel [clause[[,]clause]…]newline共享任务结构共享任务结构将它所包含的代码划分给线程组的各成员来执行并行for循环并行sections串行执行线程列线程列线程列for编译制导语句for语句指定紧随它的循环语句必须由线程组并行执行；语句格式#pragma omp for [clause[[,]clause]…] newline Sections编译制导语句sections编译制导语句指定内部的代码被划分给线程组中的各线程不同的section由不同的线程执行Section语句格式：#pragma omp sections [ clause[[,]clause]…] newline{[#pragma omp section newline]…[#pragma omp section newline]… }single编译制导语句single编译制导语句指定内部代码只有线程组中的一个线程执行。

多核程序设计课件6-openmp

OpenMP编程简介 —使用VS2005编写OpenMP程序(续2)

OpenMP程序使用到的环境变量 OMP_NUM_THREADS设置为4
OpenMP编程简介 —使用VS2005编写OpenMP程序(续3)

在Microsoft Visual Studio .Net 2005环境下面编写OpenMP程序的必要步骤，即

将串行的程序逐步地改造成一个并行程序，达到增量更新程序的目的，减少程序编写人员一定的负担。优势体现在编译阶段，对于运行阶段则支持较少。

编译制导语句包括: 在串行程序中加入下列结构

SPMD(Single Program Multiple Data) constructs work-sharing constructs synchronization constructs data environment constructs
End
!一个组员执行D !等待C和D都结束 !暂时转换成顺序模式 !已由一个组员执行 !转回并行模式 !pdo构造开始 !组员共享F的六次迭代 !无隐式路障同步 !更多的复制代码 !转为顺序模式 !初始化进程单独执行H !可能有更多的并行构造
线程隐式路障同步
P
Q
R
A
B C 隐式路障同步
B D E
!程序以顺序模式开始,此时只有一个 !A只由基本线程执行，称为主线程 !转换为并行模式，派生出多个子线程（一个组） !B为每个组员所复制 !并行块开始 !一个组员执行C

D end psections psingle E end psingle pdo i=1,6 F(i) end pdo no wait G end parallel H ...

OpenMp编程技巧

并行化循环层次2
#pragma omp parallel for private(j) for (i=0;i<BLOCK_SZIE（id,p,n);i++) for(j=0;j<n;j++) a[i][j]=MIN(a[i][j],a[i][k]+tmp[j]);
Firstprivate使用1
x[0]=comlex_function(); for(i=0;i<n;i++) { for(j=1;j<4;j++) x[j]=g(i,x[j-1]); answer[i]=x[1]-x[3]; } x需要成为私有变量 x[0]需要在每次j循环初始化
J循环并行化
A[0][0]
A[0][4]
A[3][0]
A[3][4]
条件并行化
#pragma omp parallel for private(x) reduction (+:area) if (n>5000)
如果并行开销大于并行收益
动态循环调度
for(i=0;i<n;i++) for(j=I;j<n;j++) a[i][j]=alpha_omega(i,j); 各个i对应的j循环次数不等Байду номын сангаас#pragma omp parallel for private(j) schedule(dynamic,1)
嵌套for循环特例2
#pragma omp parallel private(i,j) for(i=0;i<m;i++){ low=a[i]; high=b[i]; if(low>high) { printf(“exiting \n”);break;} #pragma omp for for(j=low;j<high;j++) c[j]=(c[j]-a[i])/b[i]; }

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。

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编程技术总结

OpenMP并行编程介绍一、OpenMP产生背景OpenMP是国际上继MPI之后于I998年推出的工业标准。

由DEC、IBM、lntel、Kuck&Assiciates、SGI等公司共同定义。

它解决了不同并行计算机系统上应用系统难以移植的问题，将可移植性带到可缩放的、共享主存的程序设计之中。

对不同的语言，有不同的OpenMP标准，现在基于C/C++和Fortran语言都已经更新至3.0版本。

OpenMP推出后，基本上每个包含共享体系结构的并行计算机的推出，都配置了该语言，而且多家厂商针对自己的体系结构特点还对OpenMP做了扩充，例如：COMPAQ公司扩充了分布、重分布、亲缘性调度等指标。

OpenMP则应用于共享内存的并行计算平台，它是一组编译指导语句和可调用运行时库函数的集合，可被直接嵌入源程序而无需作较大的修改，编程简单，为任一现有软件的并行转换提供了一条渐进路径。

二、OpenMP原理与特征OpenMP是一个为在共享存储的多处理机上编写并行程序而设计的应用编程接口，由一个小型的编译器命令集组成，包括一套编译制导语句和一个用来支持它的函数库。

OpenMP是通过与标准Fortran，C和C++结合进行工作的，对于同步共享变量、合理分配负载等任务，都提供了有效的支持，具有简单通用、开发快速的特点。

OpenMP是可移植多线程应用程序开发的行业标准，在细粒度(循环级别)与粗粒度(函数级别)线程技术上具有很高的效率。

对于将串行应用程序转换成并行应用程序，OpenMP指令是一种容易使用且作用强大的工具，它具有使应用程序因为在对称多处理器或多核系统上并行执行而获得大幅性能提升的潜力。

OpmMP自动将循环线程化，提高多处理器系统上的应用程序性能。

用户不必处理迭代划分、数据共享、线程调度及同步等低级别的细节。

OpenMP采用了共享存储中标准的并行模式fork—join，当程序开始执行时只有主线程存在，主线程执行程序的串行部分，通过派生出其他的线程来执行其他的并行部分。

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。

OpenMP编程基础-中国科学院海洋研究所高性能计算中心

OpenMP制导指令
• 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，最后只有主线程在执行。
OpenMP执行模型
Master thread
F O R K
J I O N
F O R K
J I O N
串行部分
并行域
串行部分
并行域
串行部分
OpenMP存储模型
OpenMP存储模型
x = 2; #pragma omp parallel num_threads(2) shared(x) { if (omp_get_thread_num() == 0) { sleep(1); x = 5; } else { printf("1: Thread# %d: x = %d\n", omp_get_thread_num(),x ); } #pragma omp barrier if (omp_get_thread_num() == 0) { printf("2: Thread# %d: x = %d\n", omp_get_thread_num(),x ); } else { printf("3: Thread# %d: x = %d\n", omp_get_thread_num(),x ); } }
• DEC、Intel、IBM、HP、Sun、SGI等公司支持 • 包括Linux、UNIX和Windows等多种操作系统平台
/
OpenMP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：
– OpenMP程序开始于一个单独的主线程（Master Thread），然后主线程一直串行执行，直到遇见第一个并行域(Parallel Region)，然后开始并行执行并行区域。其过程如下：

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

openMP语法[编辑]directive[编辑]其中，directive共11个：•atomic 内存位置将会原子更新（Specifies that a memory location that will be updated atomically.）•barrier 线程在此等待，直到所有的线程都运行到此barrier。

用来同步所有线程。

•critical 其后的代码块为临界区，任意时刻只能被一个线程运行。

•flush 所有线程对所有共享对象具有相同的内存视图（view of memory）•for 用在for循环之前，把for循环并行化由多个线程执行。

循环变量只能是整型•master 指定由主线程来运行接下来的程序。

•ordered 指定在接下来的代码块中，被并行化的 for循环将依序运行（sequential loop）•parallel 代表接下来的代码块将被多个线程并行各执行一遍。

•sections 将接下来的代码块包含将被并行执行的section块。

•single 之后的程序将只会在一个线程（未必是主线程）中被执行，不会被并行执行。

•threadprivate 指定一个变量是线程局部存储（thread local storage）clause[编辑]共计13个clause：•copyin 让threadprivate的变量的值和主线程的值相同。

•copyprivate 不同线程中的变量在所有线程中共享。

•default Specifies the behavior of unscoped variables in aparallel region.•firstprivate 对于线程局部存储的变量，其初值是进入并行区之前的值。

•if 判断条件，可用来决定是否要并行化。

•lastprivate 在一个循环并行执行结束后，指定变量的值为循环体在顺序最后一次执行时获取的值，或者#pragma sections在中，按文本顺序最后一个section中执行获取的值。

OpenMP编程

int main(int argc, char *argv[])
{ int nthreads,tid; int nprocs; char buf[32];
/* Fork a team of threads
*/
#pragma omp parallel private(nthreads,tid)
{ tid = omp_get_thread_num(); /* Obtain and print thread id
*/
printf("Hello, world from OpenMP thread %d\n", tid); if (tid == 0) /*Only master thread does this */
{ nthreads = omp_get_num_threads(); printf(" Number of threads %d\n",nthreads); } } return 0;
$OMP PARALLEL REDUCTION(+: sum), PRIVATE(I, MYID)
myid=omp_get_thread_num()+1
do i= 1, n
sum=sum+a(i, myid)
end do
$OMP END PARALLEL
说明：
在reduction子句中，编译器为每个线程创建变量sum的私有副本。当循环完成后，将这些值加在一起并把结果放到原始的变量sum中;
和环境变量组成。工业标准
DEC、Intel、IBM、HP、Sun、SGI等公司支持包括Linux、UNIX和NT等多种操作系统平台
/
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