openmp并行编程

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基于多核的OpenMp并行程序设计

基于多核的OpenMp并行程序设计
【技术研发 】 l 联鞭
基 于 多核 的O p enMp并 行 程 序 设 计
彭 曦 顾炳根 李展 涛 (桂林理工大学 信 息科 学与工程 学院 广西 桂林 541004)
摘 要 : 介绍 多核计算 的出现和 一种面 向共享存储 器的 多处理器 多线程并行 编程语 言OpenMp,然后再 以一个 实例来说 " ̄OpenMp在多核 下如何进 行并行程 序设 计,通过计算 加速 比说 明使用OpenMp编程后程序 执行效率得 到显著提 高
OpenMP是 一种 面 向共 享存 储器 的多处 理器 多 线程 并行 编程 语 言 ,线 程 间通 过共 享变 量传 递数 据结 果 。OpenMP标 准形 成 于1997年 ,它 是一 种API, 用于 编 写可 移植 的 多线 程应 用 程序 。OpenMP程 序 设计 模 型提 供 了一 组 与平 台无 关 的编 译指 令 、指 导命 令 、 函数 调用 和环 境变 量 ,可 以显 式地 指 导编 译器 如何 以及何 时利 用 应用 程 序 中的 并行 性 。OpenMP通 过对 原有 的 串行 代 码 插 入 一 些 指 导 性 的注 释 ,并 进 行必 要 的修 改 ,可 以 快 速 的 实现 并 行 编 程 ,而 这些 注释 的解 析 由编译 器所 完成 。 目前 ,C,c++,Fortran语 言都 支 持OpenMp,所 有OpenMp的并 行化 都 是通 过使用 嵌 入到c,c++或 Fortran源 代 码 中 的编 译制 导语 句来 达到 的 。
Structured—block
OpenMP的所有 编 译指 导 语句 以#pragma omp开 始 ,其 中directive部分 就 包 含 Openllel for、
section、 sections、 single、 master、 critical、 flush、 ordered,

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:。

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。

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。

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

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共享内存并行编程详解

OpenMP共享内存并行编程详解

OpenMP共享内存并⾏编程详解实验平台:win7, VS20101. 介绍并⾏计算机可以简单分为共享内存和分布式内存,共享内存就是多个核⼼共享⼀个内存,⽬前的PC就是这类(不管是只有⼀个多核CPU 还是可以插多个CPU,它们都有多个核⼼和⼀个内存),⼀般的⼤型计算机结合分布式内存和共享内存结构,即每个计算节点内是共享内存,节点间是分布式内存。

想要在这些并⾏计算机上获得较好的性能,进⾏并⾏编程是必要条件。

⽬前流⾏的并⾏程序设计⽅法是,分布式内存结构上使⽤MPI,共享内存结构上使⽤Pthreads或OpenMP。

我们这⾥关注的是共享内存并⾏计算机,因为编辑这篇⽂章的机器就属于此类型(普通的台式机)。

和Pthreads相⽐OpenMP更简单,对于关注算法、只要求对线程之间关系进⾏最基本控制(同步,互斥等)的我们来说,OpenMP再适合不过了。

本⽂对windows上Visual Studio开发环境下的OpenMP并⾏编程进⾏简单的探讨。

本⽂参考了wikipedia关于OpenMP条⽬、(有OpenMP Specification)、MSDM上关于OpenMP条⽬以及教材《MPI与OpenMP并⾏程序设计(C语⾔版)》:1.2.3.4. 《MPI与OpenMP并⾏程序设计(C语⾔版)》第17章,Michael J. Quinn著,陈⽂光等译,清华⼤学出版社,2004注意,OpenMP⽬前最新版本为4.0.0,⽽VS2010仅⽀持OpenMP2.0(2002年版本),所以本⽂所讲的也是OpenMP2.0,本⽂注重使⽤OpenMP获得接近核⼼数的加速⽐,所以OpenMP2.0也⾜够了。

2. 第⼀个OpenMP程序step 1:新建控制台程序step 2:项⽬属性,所有配置下“配置属性>>C/C++>>语⾔>>OpenMP⽀持”修改为是(/openmp),如下图:step 3:添加如下代码:1 #include<omp.h>2 #include<iostream>3int main()4 {5 std::cout << "parallel begin:\n";6#pragma omp parallel7 {8 std::cout << omp_get_thread_num();9 }10 std::cout << "\n parallel end.\n";11 std::cin.get();12return0;13 }step 4:运⾏结果如下图:可以看到,我的计算机是8核的(严格说是8线程的),这是我们实验室的⼩型⼯作站(⾄多⽀持24核)。

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。

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。

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 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。

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。

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。

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”。

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,。

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DSM:分布共享存贮并行机,它是由结点(一般是SMP系 :分布共享存贮并行机,它是由结点(一般是 系 通过高速消息传递网络互连而成。 统)通过高速消息传递网络互连而成。存贮系统物理上是 分布的,各结点有自己独立的寻址空间, 分布的,各结点有自己独立的寻址空间,然而在逻辑上存 贮系统是共享的。 贮系统是共享的。 分布共享、 共享变量 、单地址空间 、分布共享、NUMA Cluster(Now,Cow)群集系统: 群集系统: 群集系统 将单个处理器, 将单个处理器,用Ethernet,Myrinet,Quadrics, , , , Infiniband,Switch连结起来形成群集系统。 连结起来形成群集系统。 , 连结起来形成群集系统 结点用高速网连结起来。 将SMP结点用高速网连结起来。 结点用高速网连结起来 将DSM用高速网连结起来。 用高速网连结起来。 用高速网连结起来 多地址空间、分布非共享、 共享变量 、多地址空间、分布非共享、NORMA
OpenMP并行编程
主讲人: 赵永华 中科院计算机网络信息中心 超级计算中心 yhzhao@
OpenMP编程简介 OPenMP编程制导 OpenMP库函数 OpenMP OpenMP环境变量 OpenMP计算实例
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并行机体系结构及通信机制(回顾)
PVP:并行向量机 : 集中共享、 共享变量 、单地址空间 、集中共享、UMA SMP:共享存贮并行机,它是由多个处理器通过交叉开关 :共享存贮并行机, Crossbar)或开关(SWITCH)与内存互连。 (Crossbar)或开关(SWITCH)与内存互连。 集中共享、 共享变量 、单地址空间 、集中共享、UMA MPP:分布式存贮并行机,它是由称为结点通过消息传递网 :分布式存贮并行机, 络互连而成。 络互连而成。 多地址空间、分布非共享、 共享变量 、多地址空间、分布非共享、NORMA
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OpenMP编程简介
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OpenMP简介
OpenMP是共享存储体系结构上的 一个并行编程模型。 适合于SMP共享内存多处理系统和多核处理器体系结构。 起源于ANSI X3H5标准 简单、移植性好和可扩展性等特点 提供了支持Fortran、C/C++的API和规范 由一组编译制导、运行时库函数(Run-Time routines) 和环境变量组成。 工业标准
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 行域。其过程如下:
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。
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编译制导标识(sentinels)
制导是特殊的、仅用于特定编译器的源代码。 制导由一个位于行首的标识加以区分。 OpenMP 制导标识: Fortran: !$OMP (or C$OMP or *$OMP) C/C++: #pragma omp
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并行域制导
一个并行域就是一个能被多个线程并行执行的 程序段 Fortran: : !$OMP PARALLEL [clauses] BLOCK !$OMP END PARALLEL C/C++: : #pragma omp parallel [clauses] { BLOCK }
计算Pi值
/* Seriel Code */ static long num_steps = 100000; double step; void main () { int i; double x, pi, sum = 0.0, start_time,end_time; step = 1.0/(double) num_steps; start_time=clock(); for (i=1;i<= num_steps; i++){ x = (i-0.5)*step; sum = sum + 4.0/(1.0+x*x); } pi = step * sum; end_time=clock(); printf(“Pi=%f\n Running time \n”, pi, end_time-start_time); }
DEC、Intel、IBM、HP、Sun、SGI等公司支持 DEC、Intel、IBM、HP、Sun、SGI 包括Linux、UNIX NT等多种操作系统平台 Linux、UNIX和NT
/
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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:
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OpenMP程序并行框架
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
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简单的”Hello, world”OpenMP并性程序
/* 用OpenMP/C编写 编写Hello World代码段 */ 编写 代码段 #include <omp.h> 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) { /* Obtain and print thread id */ tid = omp_get_thread_num(); printf("Hello, world from OpenMP thread %d\n", tid); /*Only master thread does this */ if (tid == 0) { nthreads = omp_get_num_threads(); printf(" Number of threads %d\n",nthreads); } } return 0; } 10:49
10:49 17
说明
在并行域结尾有一个隐式同步(barrier)。 子句(clause)用来说明并行域的附加信息。 在Fortran语言中,子句间用逗号或空格分隔; C/C++子句间用空格分开。
10:49
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并行域结构:例图
Master thread
Threads barrier Master thread Threads barrier Master thread
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编译执行: 编译执行: efc -openmp –o HelloWorld HelloWorld.c ./HelloWorld 运行结果: 运行结果: Hello World from OpenMP thread 2 Hello World from OpenMP thread 0 Number of threads 4 Hello World from OpenMP thread 3 Hello World from OpenMP thread 1
10:49 23
并行域并行(SPMD并行模式)
include <omp.h> static long num_steps = 100000; double step; #define NUM_THREADS 4 void main () { int i ; double pi, sum[NUM_THREADS] , start_time, end_time ; step = 1.0/(double) num_steps; omp_set_num_threads(NUM_THREADS) start_time=omp_get_wtime(); #pragma omp parallel { int id; double x; id = omp_get_thraead_num(); for (i=id, sum[id]=0.0;i< num_steps; i=i+NUM_THREADS){ x = (i+0.5)*step; sum[id] += 4.0/(1.0+x*x); } } for(i=0, pi=0.0;i<NUM_THREADS;i++)pi += sum[i] * step; end_time=omp_get_wtime(); printf(“Pi=%f\n Running time \n”, pi, end_time-start_time); }
10:49 11
基于C/C++语言的OpenMP程序结构 #include<omp.h> main(){ int var1, var2, var3; …….. #pragma omp parallel private(var1, var2) shared(var 3) { …………. } …………… } 10:49
10:49 19
shared 和privated子句
并行域内的变量,可以通过子句说明为公有或私有; 在编写多线程程序时,确定哪些数据的公有或私有非 常重要:影响程序的性能和正确性 Fortran: : SHARED(list) PRIVATE(list) DEFAULT(SHARED|PRIVATE|NONE) C/C++: : shared(list) private(list) default(shared|private|none)
10:49
10
OpenMP程序结构
基于Fortran语言的OpenMP程序结构 PROGRAM PROG_NAME INTEGER VAR1, VAR2 ,VAR3 ………. !$OMP PARALLEL PRIVATE(VAR1, VAR2) SHARED(VAR3) ………. !$OMP END PARALLEL …… END
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