openMP学习笔记分析

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并行程序设计实验报告-OpenMP 基础实验

并行程序设计实验报告-OpenMP 基础实验

实验1:OpenMP 基础实验1、实验目的1)了解OpenMP的运行环境2)掌握OpenMP编程的基本要素、编译方法,可运用相关知识独立完成一个基本的OpenMP程序的编写与调试过程。

2、实验要求1)掌握OpenMP运行环境在ubuntu环境中打开一个终端界面。

尝试在图形操作界面左侧寻找终端的图标进行点击,或直接使用快捷键Ctrl+Alt+T打开终端界面进行Shell环境。

2)运行一个简单OpenMP程序程序代码见程序1-1、1-23)OpenMP兼容性检查通过检查预处理宏_OPENMP 是否定义来进行条件编译。

如果定义了_OPENMP,则包含omp.h 并调用OpenMP 库函数。

程序代码见程序1-34)常用线程操作库函数语句在OpenMP编程过程中,一旦涉及线程操作,有较大的概率使用三个常用的库函数,分别为:(1) int omp_get_num_threads(void) 获取当前线程组(team)的线程数量,如果不在并行区调用,则返回1。

(2) int omp_get_thread_num(void) 返回当前线程号。

(3) int omp_get_num_procs(void) 返回可用的处理核个数。

注意区别这三个库函数的外形及意义,特别是前两个库函数,初始使用时很容易混淆。

程序代码见程序1-45)parallel语句的练习parallel 用来构造一个并行区域,在这个区域中的代码会被多个线程(线程组)执行,在区域结束处有默认的同步(隐式路障)。

我们可以在parallel 构造区域内使用分支语句,通过omp_get_thread_num 获得的当前线程编号来指定不同线程执行区域内的不同代码。

程序代码见程序1-5、1-66)critical和reducation语句的练习为了保证在多线程执行的程序中,出现资源竞争的时候能得到正确结果,OpenMP 提供了3种不同类型的多线程同步机制:排它锁、原子操作和临界区。

openMP实验总结报告

openMP实验总结报告

openMP实验报告目录openMP实验报告.............................................. 错误!未定义书签。

OpenMP简介.............................................. 错误!未定义书签。

实验一................................................... 错误!未定义书签。

实验二................................................... 错误!未定义书签。

实验三................................................... 错误!未定义书签。

实验四................................................... 错误!未定义书签。

实验五................................................... 错误!未定义书签。

实验六................................................... 错误!未定义书签。

实验七................................................... 错误!未定义书签。

实验八................................................... 错误!未定义书签。

实验总结................................................. 错误!未定义书签。

在学习了MPI之后,我们又继续学习了有关openMP的并行运算,通过老师的细致讲解,我们对openMP有了一个初步的了解:OpenMP简介OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程程序设计的库(Compiler Directive),特别适合于多核CPU上的并行程序开发设计。

openMP学习笔记分析

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

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。

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 (8)

OpenMP (8)

(c)图 9.13作用域层次变化与OpenMP 变量引用然后遇到第一个“{ … }”结构块从而进入层N+1作用域,这里声明了unsigned long 类型的同名变量a ,使得符号表变成如图 9.13-b 形式。

然后遇到第一个parallelfor 制导指令,private(a)指出需要生成私有变量a 的时候,经符号表的查找得知当前起作用的的变量a 是整形unsigned long ,因此该私有变量的声明为“unsigned long a;”。

接着退出第一个“{ … }”的结构块,于是“unsigned long ”类型的符号a 随着清理N+1层符号项的操作而删除,符号表堆栈还原到图 9.13-a 状态。

随后然后遇到第二个“{ … }”结构块从而再次进入层N+1作用域,这里声明了float 类型的同名变量a ,使得符号表变成如图 9.13-c 形式。

然后遇到第一个parallel sections 制导指令,private(a)指出需要生成私有变量a 的时候,经符号表的查找得知当前起作用的的变量a 是浮点float ,因此该私有变量正确的声明为“float a;”。

9.3 代码优化在生成目标C 代码的时候,可以在变换后的AST 基础之上进行源代码级的优化,下面将介绍一些基本的优化方法。

OpenMP 程序运行时额外开销的很大一部分是因为并行域上的线程fork-join 开销,因此并行域的合并可能对OpenMP 程序性能有明显的作用。

fork-join 是面向任务的模型,任务和线程之间是动态的关系,而SPMD 模型则是面向执行者的,不存在线程组的产生和撤销操作及时间开销。

并行域合并的优化思想是:通过将相邻的OpenMP 并行域进行合并,减少线程组的产生和撤销,从而接近于SPMD 的执行模式,提高程序运行速度。

为了实现并行域的合并,需要解决如下几个问题: 1. AST 的裁剪、拼接和修改等能力,这个与前面讨论的AST 变化要求相同;2.确定并行域合并的边界。

OpenMP复习及程序演示

OpenMP复习及程序演示
*
其他的编译指导语句及子句
Schedule子句: 静态调度(static):parallel for语句不带schedule子句,默认为静态调度方式。 动态调度(dynamic):没有size参数:将迭代逐个分配到各个线程;使用size参数:每次分配给线程的迭代次数为size次。 启发式自调度(guided):开始时每个线程会分配到较大的迭代块,之后分配到的迭代块会递减。迭代块的大小按指数级下降到指定的size大小。如果没有size参数,默认1。
1 循环并行化:使用OpenMP并行程序的重要部分
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循环并行化语句工作原理
将for循环中的工作分配到一个线程组中,线程组中的每一个线程将完成循环中的一部分内容; for循环语句要紧跟在parallel for的编译指导语句后面,编译指导语句的功能区域一直延伸到for循环语句的结束; 编译指导语句后面的字句(clause)用来控制编译指导语句的具体行为。
OpenMP的编程模型以线程为基础,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。 OpenMP多线程编程的基础知识 OpenMP程序的执行模型 OpenMP程序中涉及的编译指导语句和库函数 OpenMP程序的执行环境
6.1.2 OpenMP编程基础
OpenMP程序采用Fork-Join的执行模式
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其他的编译指导语句及子句
Schedule子句: 格式:schedule(type[,size]) type参数:dynamic/guided/runtime/static size参数:表示循环迭代次数,必须为整数。 如果type参数为dynamic/guided/static,则size为可选参数 如果type参数为runtime,则不需要使用size参数。

多核软件开发技术第六讲: OpenMP多线程编程及性能优化

多核软件开发技术第六讲: OpenMP多线程编程及性能优化

运行时库函数
• OpenMP运行时函数库主要用以设置和获取 执行环境相关的信息 • 它们当中也包含一系列用以同步的API
编译指导语 句
运行时函数库
环境变量
使用VS 2005编写OpenMP程序
• 当前的Visual Studio .Net 2005完全支持 OpenMP 2.0标准 • 通过新的编译器选项 /openmp来支持 OpenMP程序的编译和链接
明确的同步屏障语句
• 在有些情况下,隐含的同步屏障并不能提供有效的 同步措施 • 程序员可以在需要的地方插入明确的同步屏障语句 #pragma omp barrier • 在并行区域的执行过程中,所有的执行线程都会在 同步屏障语句上进行同步
• #pragma omp parallel
{
initialization(); #pragma omp barrier process();
• 循环并行化实际上是并行区域编程的一个特 例 • 并行区域简单的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 • 在C/C++语言中,并行区域编写的格式如下: #pragma omp parallel [clause[clause]…] block
parallel编译指导语句的执行过程
OpenMP多线程应用程序性能分析
影响性能的主要因素
• • • • • 程序并行部分的比率 OpenMP本身的开销 负载均衡 局部性 线程同步带来的开销
}
循环并行化中的顺序语句(ordered)
• 对于循环并行化中的某些处理需要规定执行 的顺序 • 典型的情况:在一次循环的过程中
– 一大部分的工作是可以并行执行的,而其余的工 作需要等到前面的工作全部完成之后才能够执行

OpenMP中负载平衡优化的分析与研究

OpenMP中负载平衡优化的分析与研究

2 1 年 第 6期 01




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以对应 用 程 序进 行调 整 .以应 对 循 环 的各 个 迭 代 工作 对 任 务 划分 和 子线 程 创建 决 策所 产 生 的 不 同影 响 这
量 不 统 一 或 某 些处 理 核 比其 他 处 理 核运 行 快 的情 形 。 些 因 素不 但 对划 分 结果 有 不 同的影 响 .并 且 表现 的形 在一 般 情况 下 ,由 于 g ie ud d调 度 策 略 的 开销 较 少 。 所 式 也 比较 多 样 。为 了最 终 得 到动 态 划 分 和负 载平 衡 算 以 比 d n m c调度 策 略 的性 能好 ya i 法 . 须 把这 些 因 素统 一到 一个 模 型 中 必 2 Op n 、 e MP中负 载 平衡 的优 化 方 案 23 p n . O e MP中负载 平 衡 的优 化方 法
21 p n . O e MP中负 载平 衡 的缺 陷 负 载 平 衡 优 化 的主 要 方 法是 : 首先 , 编译 目标 程 在 O e MP中实 现 负 载 平 衡 可 分 为 静 态 和 动 态 两 种 序 代码 时 . 计 支持 动 态创 建线 程 的代 码 。其 次 , 供 pn 设 提 方法 。静 态 负载 平衡 方 法对 应 的 是 O e MP中 的 s t 种 能够 收 集 系统 中各种 信 息 的反 馈 机制 .以作 为动 pn ti ac
s t 调 度策 略将 所有 循环 迭代 划分 成相 等 大小 的 ti ac
Op n e MP中 负载平 衡缺 陷的 同 时, 出 了一种 优 化方 案 , 提 并对 优化 方案 的思想 和方 法进 行 了阐述 。
20 0 5年 上 半 年 . t 和 AMD相 继 推 出 了 自己 的 块 。 Ie nl 如果 循 环迭 代次 数不 能整 除线 程数 时 . 将尽 可 能划 双 核处 理器 。 随后推 出 了各 自的多 核发 展计 划 . 告 了 分成 大小 相 等的块 。 宣 如果 没有 指定块 大 小 , 代 的划 分 迭 多 核 时代 的来 临 。然 而 传 统 的软 件程 序设 计 都是 针对 将 尽 可能 的平 均 , 使每 个线 程分 到一 块 。 将块 大 小设 置

OpenMP和MPI之对比知识讲解

OpenMP和MPI之对比知识讲解

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。

MPI+OpenMP混合编程技术总结

MPI+OpenMP混合编程技术总结

MPI+OpenMP混合编程一、引言MPI是集群计算中广为流行的编程平台。

但是在很多情况下,采用纯的MPI 消息传递编程模式并不能在这种多处理器构成的集群上取得理想的性能。

为了结合分布式内存结构和共享式内存结构两者的优势,人们提出了分布式/共享内存层次结构。

OpenMP是共享存储编程的实际工业标准,分布式/共享内存层次结构用OpenMP+MPI实现应用更为广泛。

OpenMP+MPI这种混合编程模式提供结点内和结点间的两级并行,能充分利用共享存储模型和消息传递模型的优点,有效地改善系统的性能。

二、OpenMP+MPI混合编程模式使用混合编程模式的模型结构图如图1在每个MPI进程中可以在#pragma omp parallel编译制导所标示的区域内产生线程级的并行而在区域之外仍然是单线程。

混合编程模型可以充分利用两种编程模式的优点MPI可以解决多处理器问的粗粒度通信而OpenMP提供轻量级线程可以和好地解决每个多处理器计算机内部各处理器间的交互。

大多数混合模式应用是一种层次模型MPI并行位于顶层OpenMP位于底层。

比如处理一个二维数组可以先把它分割成结点个子数组每个进程处理其中一个子数组而子数组可以进一步被划分给若干个线程。

这种模型很好的映射了多处理器计算机组成的集群体系结构MPI并行在结点问OpenMP并行在结点内部。

也有部分应用是不符合这种层次模型的比如说消息传递模型用于相对易实现的代码中而共享内存并行用于消息传递模型难以实现的代码中还有计算和通信的重叠问题等。

三、OpenMP+MR混合编程模式的优缺点分析3.1优点分析(1)有效的改善MPI代码可扩展性MPI代码不易进行扩展的一个重要原因就是负载均衡。

它的一些不规则的应用都会存在负载不均的问题。

采用混合编程模式,能够实现更好的并行粒度。

MPI仅仅负责结点间的通信,实行粗粒度并行:OpenMP实现结点内部的并行,因为OpenMP不存在负载均衡问题,从而提高了性能。

OpenMP编程技术总结

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。

多核多线程技术OpenMP_实验报告2

多核多线程技术OpenMP_实验报告2

实验二:OpenMP多线程编程模块一:基础练习3 编译执行,执行结果:简答与思考:1 写出关键的并行代码(1)四个线程各自执行6次迭代。

#include"stdafx.h"#include<omp.h>int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){printf("Hello World \n");#pragma omp parallel{for(int i=0; i<6; i++){printf("Iter:%d Thread%d\n ",i,omp_get_thread_num());}}printf("GoodBye World\n");return 0;}(2)四个线程协同完成6次迭代。

#include"stdafx.h"#include<omp.h>int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){printf("Hello World \n");#pragma omp parallel{#pragma omp forfor(int i=0; i<6; i++){printf("Iter:%d Thread%d\n ",i,omp_get_thread_num());}}printf("GoodBye World\n");return 0;}2 附加练习:(1)编译执行下面的代码,写出两种可能的执行结果。

int i=0,j = 0;#pragma omp parallel forfor ( i= 2; i < 7; i++ )for ( j= 3; j< 5; j++ )printf(“i = %d, j = %d\n”, i, j);可能的结果:1种2种i=2,j=3 i=2,j=3i=2,j=4 i=2,j=4i=3,j=3 i=3,j=3i=3,j=4 i=3,j=4i=6,j=3 i=5,j=3i=6,j=4 i=5,j=4i=4,j=3 i=5,j=3i=4,j=4 i=5,j=4i=5,j=3 i=6,j=3i=5,j=4 i=6,j=4(2)编译执行下面的代码,写出两种可能的执行结果。

OpenMP任务调度开销及负载均衡分析

OpenMP任务调度开销及负载均衡分析

[ yw rs e MP T s hd l L a aac ; c eueo eha Ke o d lOpn ; aks eue o db l e S hd l v red c ; n
O eMP p n …是适合于 共享存储体 系结构 的线程级并 行编
下 ,每个线程从执行第 1个迭代子块到所有子块执行完成所 花 费 时间与 它所执行的迭代次数成正 比。本文定义不平衡
迭代 扮 数( : 即执行任 务最 多的处理器 所执行 的迭代次数 与执
程规范 ,一般面 向循环结构的并行化 。O e MP的第 1 pn 个标
准于 l9 正式 发表 ,目前已经 有面 向 F r a、C C + 97 ot n / + 的编程 r 接 口规范 ,最新版本为 25 。O eMP基于 F r— i . 【 p n okJ n模型 , o 将 程序 划分为并行 区和 串行 区,, 同处理器 间通过共享变量 f :
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OpeMP编程基础

OpeMP编程基础

OpenMP 编程基础2014-04-03 11:25:49| 分类:并行计算|举报|字号订阅可以说OpenMP 制导指令将C 语言扩展为一个并行语言,但OpenMP 本身不是一种独立的并行语言,而是为多处理器上编写并行程序而设计的、指导共享内存、多线程并行的编译制导指令和应用程序编程接口(API),可在C/C++和Fortran(77、90 和95)中应用,并在串行代码中以编译器可识别的注释形式出现。

OpenMP 标准是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的可移植编程模型,广泛应用于Unix、Linux、Windows 等多种平台上。

本章讲述与C 语言绑定的OpenMP1并行程序设计的基础知识,包括OpenMP 基本要素、编译制导指令(Compiler Directive)、运行库函数(Runtime Library)和环境变量(Environment Variables)。

2.1 OpenMP 基本概念首先来了解OpenMP 的执行模式和三大要素。

2.1.1 执行模式OpenMP 的执行模型采用fork-join 的形式,其中fork 创建新线程或者唤醒已有线程;join 即多线程的会合。

fork-join 执行模型在刚开始执行的时候,只有一个称为“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任务。

在并行执行的时候,主线程和派生线程共同工作。

在并行代码执行结束后,派生线程退出或者阻塞,不再工作,控制流程回到单独的主线程中。

OpenMP 的编程者需要在可并行工作的代码部分用制导指令向编译器指出其并行属性,而且这些并行区域可以出现嵌套的情况,如图 2.1 所示。

下面对术语并行域(Paralle region)作如下定义:在成对的fork 和join 之间的区域,称为并行域,它既表示代码也表示执行时间区间。

对OpenMP 线程作如下定义:在OpenMP 程序中用于完成计算任务的一个执行流的执行实体,可以是操作系统的线程也可以是操作系统上的进程。

《2024年OpenMP应用程序的资源垂直扩展研究》范文

《2024年OpenMP应用程序的资源垂直扩展研究》范文

《OpenMP应用程序的资源垂直扩展研究》篇一一、引言随着计算需求的日益增长,高性能计算已经成为众多领域的关键需求。

OpenMP作为一种并行编程模型,广泛应用于多核处理器上的程序并行化,有效提高了程序的运行效率。

然而,随着数据规模的迅速增长,单纯依靠计算资源的水平扩展已难以满足日益增长的计算需求。

因此,研究OpenMP应用程序的资源垂直扩展,即通过提升单个计算节点的计算能力来满足高性能计算需求,显得尤为重要。

本文旨在探讨OpenMP应用程序的资源垂直扩展的原理、方法及其实验结果。

二、OpenMP资源垂直扩展的原理资源垂直扩展主要指通过提升单个计算节点的硬件性能来提高整体计算能力。

在OpenMP的应用中,垂直扩展主要体现在提升CPU、内存、存储等硬件资源的性能。

具体而言,垂直扩展的原理包括以下几个方面:1. CPU性能提升:通过采用更高主频、更多核心的CPU,提高单个节点的计算能力。

2. 内存性能提升:通过增加内存容量、提升内存带宽,提高程序的内存访问速度。

3. 存储性能提升:采用高速存储设备,如SSD,提高程序的存储读写速度。

4. 并行化优化:在硬件性能提升的基础上,通过优化OpenMP并行化策略,进一步提高程序的并行计算能力。

三、OpenMP资源垂直扩展的方法针对OpenMP应用程序的资源垂直扩展,本文提出以下方法:1. 硬件选型与配置:根据应用程序的需求,选择合适的CPU、内存、存储等硬件设备,并进行合理配置。

2. 程序优化:针对OpenMP并行化策略进行优化,包括任务划分、线程调度、数据共享等方面。

3. 编译器优化:利用编译器优化技术,如循环展开、指令级并行等,提高程序的运行效率。

4. 动态负载均衡:采用动态负载均衡技术,根据运行时的负载情况动态调整线程数量,以提高资源利用率。

四、实验结果与分析为了验证OpenMP资源垂直扩展的效果,本文设计了一系列实验。

实验环境采用不同配置的硬件设备,包括不同主频、不同核心数的CPU,不同容量和类型的内存和存储设备。

05第五章OpenMP

05第五章OpenMP
OpenMP 的功能由两种形式提供:编译指导语句与 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。
编译指导语句提供了将一个串行程序渐进的改造为 并行程序的能力,而对于不支持OpenMP编译指导语 句的编译器,这些编译指导语句又可以被忽略,完 全和原来的串行程序兼容。
运行时库函数,则只有在必须的情况下才考虑调用。
• 循环必须是单入口、单出口的,循环内部不允许有能够到 达循环之外的跳转语句,也不允许有外部的跳转语句到达 循环内部。
简单循环并行化
两个向量相加,并将计算的结果保存到第三个向量 中,向量的维数为n。向量相加即向量的各个分量分 别相加。
for(int i=0;i<n;i++) z[i]=x[i]+y[i];
body of the loop; }
parallel关键字将紧跟的程序块扩展为若干完全等同 的并行区域,每个线程拥有完全相同的并行区域;
关键字for则将循环中的工作分配到线程组中,线程 组中的每一个线程完成循环中的一部分内容。
循环并行化语句的限制
并行化语句必须是for循环语句并具有规范的格式, 能够推测出循环的次数,有以下约束 :
• shared用来指示一个变量的作用域是共享的; • private用来指示一个变量作用域是私有的; • firstprivate 和 lastprivate 分别对私有的变量进行初始化的
操作和最后终结的操作,firstprivate 将串行的变量值拷贝 到同名的私有变量中,在每一个线程开始执行的时候初始 化一次。而lastprivate则将并行执行中的最后一次循环的私 有变量值拷贝的同名的串行变量中; • default语句用来改变变量的默认私有属性。
• 如果在一个循环中使用到了reduction子句,同时又使用了 nowait子句,那么在确保所有线程完成规约计算的栅栏同 步操作前,原来的规约变量的值将一直保持不确定的状态;

OpenMP (3)

OpenMP (3)

C 和 Lex 的全局声明
这一段中可以有 C 变量声明。以字数统计程序为例,需要声明一个整型变量,来保存程
序统计出来的字数,后面还将进行 Lex 的标记声明。
字数统计程序的声明段:
1.
%{
2.
int wordCount = 0;
2字数统计值
3.
%}
4.
chars [A-za-z\_\'\.\"]
以下是 5 个标记声明
4.1.2 Lex 使用方法
使用 Lex 开发扫描器的编程过程可以分为三步:首先在某个文件中以 Lex 可以理解的格 式指定模式及相关的动作;然后在这个文件上运行 Lex,生成扫描器的 C 代码;最后编译和 链接 C 代码,生成可执行的扫描器。如果扫描器是用 Yacc 开发的解析器的一部分,只需要 进行第一步和第二步。
我们将基于两个开源工具 Lex 和 Yacc 来讨论,而该工具的原理以及可以适用的文法类型 可以参考编译原理的书籍。在进行语法分析的同时可以编写相应的语义动作函数从而建立起 AST(其中又涉及 AST 树节点的设计问题),这些问题将在第 5 章讨论。
Lex 和 Yacc 是 UNIX 类操作系统中两个非常重要的、功能强大的工具。Lex 代表 Lexical Analyzar,Yacc 代表 Yet Another Compiler Compiler。如果能熟练掌握 Lex 和 Yacc,利用它们强 大的功能可以非常容易地创建 FORTRAN 、C 或其他编程语言的编译器。如果没有这样的工具, 在开发程序的过程中遇到文本解析的问题时,例如解析 C 语言源程序、编写脚本引擎等等, 就需要自己手动用 C 或者 C++直接编写解析程序,这对于简单格式的文本信息来说,不会是 什么问题,但是对于稍微复杂一点的文本信息的解析来说,手工编写解析器将会是一件漫长痛 苦而容易出错的事情。如果可以通过某种格式的文件来描述其词法或语法规则,再由工具软件 来自动生成分析工具,那么将极大提高开发效率减少编程错误。

关于OpenMP_一个并行编程接口

关于OpenMP_一个并行编程接口
COPYIN (ΠBL K1Π,ZFIELD) 其 中 , 设 共 享 区 变 量 BL K1 和 FIELDS 为
THREADPRIVATE ,并且在进入并行区之前给 BL K1 赋初始值为 ZFIELD. 21112 工作共享 (work - sharing) 结构
这一类结构给线程划分工作 ,包括 DO 指导 、 SECTIONS 指 导 、SINGLE 指 导 和 WORKSHARE 指 导. 这些结构可以在并行区内单独使用 ,或者与 PARALLEL 连在一起使用 ,如 PARALLEL DO.
王玉红1 ,刘振中2 ,任 健3
(11 哈尔滨市投资专科学校 , 黑龙江 哈尔滨 150001 ; 21 哈尔滨市环境检测中心站 , 黑龙江 哈尔滨 150076 ; 31 黑龙江大学 计算机学院 , 黑龙江 哈尔滨 150086)
摘 要 :OpenMP 是一个公认的共享存储系统的并行编程接口. 它由一些语言指导 (directives) 及库函数 组成 ,并建立在 Fortran 或者 C、C + + 语言的基础上. 优点是简单 、通用 ,有利于快速开发并行程序. 介 绍了它的发展历史 、执行模型以及它的三个组成部份 , 即语言指导 (一些在 Fortran、C 或 C + + 基础上 增加的注释语句) 、运行库函数 (共有 10 个与执行环境有关的运行库函数) 和 环 境 变 量 ( 设 置 该 OpenMP 执行时所需的线程总数) . 文中还提供了已公开发布的 OpenMP 应用程序的情况 , 并讨论了它 将来的发展趋势. OpenMP 的推广 ,还需要解决它的可扩展性问题. 关键词 :OpenMP ; 共享存储系统 ;指导 ;同步 中图分类号 :TP311 文献标识码 :A 文章编号 :1672 - 0946 (2003) 04 - 0439 - 06
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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。

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shared2 num_threads子句parallel语句后面要跟一个大括号对将要并行执行的代码括起来。

void main(int argc, char *argv[]) {#pragma omp parallel{printf(“Hello, World!/n”);}}执行以上代码将会打印出以下结果Hello, World!Hello, World!Hello, World!Hello, World!可以看得出parallel语句中的代码被执行了四次,说明总共创建了4个线程去执行parallel 语句中的代码。

也可以指定使用多少个线程来执行,需要使用num_threads子句:void main(int argc, char *argv[]) {#pragma omp parallel num_threads(8){printf(“Hello, World!, ThreadId=%d/n”, omp_get_thread_num() );}}执行以上代码,将会打印出以下结果:Hello, World!, ThreadId = 2Hello, World!, ThreadId = 6Hello, World!, ThreadId = 4Hello, World!, ThreadId = 0Hello, World!, ThreadId = 5Hello, World!, ThreadId = 7Hello, World!, ThreadId = 1Hello, World!, ThreadId = 3从ThreadId的不同可以看出创建了8个线程来执行以上代码。

所以parallel指令是用来为一段代码创建多个线程来执行它的。

parallel块中的每行代码都被多个线程重复执行。

和传统的创建线程函数比起来,相当于为一个线程入口函数重复调用创建线程函数来创建线程并等待线程执行完。

3 threadprivate子句threadprivate子句用来指定全局的对象被各个线程各自复制了一个私有的拷贝,即各个线程具有各自私有的全局对象。

用法如下:#pragma omp threadprivate(list)下面用threadprivate命令来实现一个各个线程私有的计数器,各个线程使用同一个函数来实现自己的计数。

计数器代码如下:int counter = 0;#pragma omp threadprivate(counter)int increment_counter(){counter++;return(counter);}如果对于静态变量也同样可以使用threadprivate声明成线程私有的,上面的counter变量如改成用static类型来实现时,代码如下:int increment_counter2(){static int counter = 0;#pragma omp threadprivate(counter)counter++;return(counter);}threadprivate和private的区别在于threadprivate声明的变量通常是全局范围内有效的,而private声明的变量只在它所属的并行构造中有效。

threadprivate的对应只能用于copyin,copyprivate,schedule,num_threads和if子句中,不能用于任何其他子句中。

用作threadprivate的变量的地址不能是常数。

对于C++的类(class)类型变量,用作threadprivate的参数时有些限制,当定义时带有外部初始化时,必须具有明确的拷贝构造函数。

对于windows系统,threadprivate不能用于动态装载(使用LoadLibrary装载)的DLL中,可以用于静态装载的DLL中,关于windows系统中的更多限制,请参阅MSDN中有关threadprivate子句的帮助材料。

有关threadprivate命令的更多限制方面的信息,详情请参阅OpenMP2.5规范。

4 shared子句shared子句用来声明一个或多个变量是共享变量。

用法如下:shared(list)需要注意的是,在并行区域内使用共享变量时,如果存在写操作,必须对共享变量加以保护,否则不要轻易使用共享变量,尽量将共享变量的访问转化为私有变量的访问。

循环迭代变量在循环构造区域里是私有的。

声明在循环构造区域内的自动变量都是私有的。

5 default子句default子句用来允许用户控制并行区域中变量的共享属性。

用法如下:default(shared | none)使用shared时,缺省情况下,传入并行区域内的同名变量被当作共享变量来处理,不会产生线程私有副本,除非使用private等子句来指定某些变量为私有的才会产生副本。

如果使用none作为参数,那么线程中用到的变量必须显示指定是共享的还是私有的,除了那些由明确定义的除外。

6 copyin子句copyin子句用来将主线程中threadprivate变量的值拷贝到执行并行区域的各个线程的threadprivate变量中,便于线程可以访问主线程中的变量值,用法如下:copyin(list)copyin中的参数必须被声明成threadprivate的,对于类类型的变量,必须带有明确的拷贝赋值操作符。

对于前面threadprivate中讲过的计数器函数,如果多个线程使用时,各个线程都需要对全局变量counter的副本进行初始化,可以使用copyin子句来实现,示例代码如下:int main(int argc, char* argv[]){int iterator;#pragma omp parallel sections copyin(counter){#pragma omp section{int count1;for ( iterator = 0; iterator < 100; iterator++ ){count1 = increment_counter();}printf("count1 = %ld/n", count1);}#pragma omp section{int count2;for ( iterator = 0; iterator < 200; iterator++ ){count2 = increment_counter();}printf("count2 = %ld/n", count2);}}printf("counter = %ld/n", counter);}打印结果如下:count1 = 100count2 = 200counter = 0从打印结果可以看出,两个线程都正确实现了各自的计数。

7 copyprivate子句copyprivate子句提供了一种机制用一个私有变量将一个值从一个线程广播到执行同一并行区域的其他线程。

用法如下:copyprivate(list)copyprivate子句可以关联single构造,在single构造的barrier到达之前就完成了广播工作。

copyprivate可以对private和threadprivate子句中的变量进行操作,但是当使用single构造时,copyprivate的变量不能用于private和firstprivate子句中。

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