OpenMP的用法
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。
openmp并行编程实例
openmp并行编程实例OpenMP并行编程实例引言:随着计算机硬件的发展，单个处理器的性能已经达到了瓶颈。
为了充分利用多核处理器的潜力，开发并行程序已经成为一种必要的技能。
OpenMP是一种简单易用的并行编程模型，它可以帮助开发人员轻松地将串行程序转化为并行程序。
本文将以几个实例来介绍OpenMP并行编程的基本概念和用法。
1. 实例1: 并行化for循环在很多科学和工程应用中，for循环是最常见的计算密集型任务。
通过使用OpenMP，我们可以很容易地将这些for循环并行化。
例如，下面的代码片段展示了如何使用OpenMP并行化一个简单的for循环：```cpp#include <omp.h>#include <stdio.h>int main() {int n = 100;int sum = 0;#pragma omp parallel for reduction(+:sum)for (int i = 0; i < n; i++) {}printf("Sum: %d\n", sum);return 0;}```在上面的代码中，我们使用了`#pragma omp parallel for`指令来告诉编译器将for循环并行化。
通过`reduction(+:sum)`，我们可以确保所有线程都可以正确地更新sum变量的值。
运行该程序，我们可以得到正确的和值。
2. 实例2: 并行化嵌套循环除了单个for循环，OpenMP还支持嵌套循环的并行化。
下面的代码展示了如何使用OpenMP并行化一个简单的嵌套循环：```cpp#include <omp.h>#include <stdio.h>int main() {int n = 100;int m = 100;#pragma omp parallel for collapse(2) reduction(+:sum)for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < m; j++) {sum += i + j;}}printf("Sum: %d\n", sum);return 0;}```在上面的代码中，我们使用了`#pragma omp parallel for collapse(2)`指令来告诉编译器将嵌套循环并行化。
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并行编程实用案例
一、介绍OpenMP并行编程OpenMP是一种基于共享内存的并行编程模型，可以在多核处理器上并行执行程序，提高程序的性能和效率。
OpenMP使用方便，适用于各种科学计算、工程分析和数据处理等领域，为程序员提供了简单有效的并行编程工具，本文将介绍OpenMP并行编程的实用案例。
二、OpenMP并行编程的基本概念1. 并行区域在OpenMP中使用#pragma omp parallel指令来创建并行区域，其中的代码将被多个线程并行执行。
2. 线程在OpenMP中，线程是并行执行程序的基本单位，可以通过设置线程数量来控制并行度。
3. 共享内存OpenMP程序中的多个线程可以访问相同的内存，这就是共享内存的概念，程序员需要注意在并行执行中对共享数据的访问和控制。
三、OpenMP并行编程的实用案例1. 矩阵乘法矩阵乘法是一个经典的科学计算问题，可以使用OpenMP并行编程来加速矩阵乘法的计算过程。
通过将矩阵的每一行分配给不同的线程来并行计算乘法的结果，可以显著提高矩阵乘法的计算速度。
2. 图像处理图像处理是计算密集型的任务，可以使用OpenMP并行编程来加速图像处理的算法。
可以使用OpenMP来并行执行图像的滤波操作，提高图像处理的速度和效率。
3. 求解微分方程在科学计算中，求解微分方程是一个常见的问题，可以使用OpenMP 并行编程来加速微分方程的求解过程。
通过将微分方程的计算任务分配给多个线程并行执行，可以显著减少求解时间，提高计算效率。
4. 数据分析在数据分析领域，大规模数据的处理和分析是一个关键问题，可以使用OpenMP并行编程来加速数据分析的过程。
通过使用OpenMP来并行执行数据的处理和分析算法，可以加快数据分析的速度，提高数据处理的效率。
四、OpenMP并行编程的优势和不足1. 优势OpenMP并行编程简单方便，易于学习和使用，可以在现有的串行程序基础上轻松实现并行化，提高程序的性能和效率。
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。
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的应用与实现
OpenMP的应用与实现OpenMP的应用与实现随着计算机技术的不断发展，程序员们需要在更短的时间内开发出更高效、更快速的程序，以满足现代科学和工程领域对计算的需求。
在多核处理器和集群系统的背景下，一种新的编程技术——OpenMP，应运而生。
OpenMP为C、C++和Fortran等语言提供了一种简单而有效的方式来并行化应用程序，可显著加速程序的执行速度。
本文将介绍OpenMP的应用与实现。
一、OpenMP的基本概念OpenMP是一种可移植、可扩展的共享内存并行编程技术，被广泛用于高性能计算应用中。
它可以在现有的串行代码中添加共享内存并行性，从而提高程序的效率。
OpenMP采用指令集合作，程序员可以通过在应用程序中添加特定的OpenMP指令，来控制并行执行的细节。
这些指令将告诉编译器如何将串行代码并行化。
OpenMP的并行模型是基于线程的共享内存模型。
线程是程序执行的最小单元，可以实现不同的计算任务同时运行。
OpenMP使用共享内存模型，即多个线程可以访问同一块内存，从而实现数据的共享。
为了保证数据的安全性，OpenMP提供了同步机制，可以保证共享资源的一致性和正确性。
二、OpenMP指令OpenMP定义了一系列指令，用于控制多线程的创建、同步和运行。
下面是一些常用的OpenMP指令：1. #pragma omp parallel该指令用于创建一个并行区域。
在这个区域内所有指令都会被多个线程执行。
当线程遇到这个指令时，会创建一个线程队列，然后每个线程会执行这个指令块内的内容。
2. #pragma omp for该指令用于循环并行化。
在多核处理器或者集群系统中，循环的迭代次数可以分配给不同的线程来并行执行，从而加速程序的执行速度。
3. #pragma omp sections该指令用于将代码分成多个段，每个段可以由不同的线程执行。
4. #pragma omp critical该指令用于保证在同一时间只有一个线程可以执行指定的代码块。
openMP在CFD上的应用说明
openMP在CFD上的应用简介1.编译方法windows编译：采用pgi visual fortran 2008, 打开OpenMP选项编译并行版，关闭OpenMP选项编译串行版linux编译：ifort -openmp -o sample *.f90加-openmp编译并行版，不加-openmp编译串行版（另须删除omp_set_num_threads等OpenMP定义的函数）2.程序举例根据CFD程序的特点，主要是循环处理需要并行,以下通过举例说明do循环的并行实现方法，实际上仅这一点基本可以满足需求。
OpenMP还有其它一些功能，可详见OpenMP教程。
可执行代码见sample.f90。
program mainimplicit noneinteger i, j, a(100), b(100), c(100), d(100,50), n1integer nThread, tidinteger OMP_GET_THREAD_NUM ! 声明函数OMP_GET_THREAD_NUM(),该函数为OpenMP定义函数,用于！获取当前线程编号write(unit=6, fmt=*) "please input threads number:"read(unit=5, fmt=*) nThreadif (nThread < 1) nThread = 1call omp_set_num_threads(nThread)! 该函数为OpenMP定义函数，用于设置并行线程数(核)!!!!!!!!!!!!!!!!举例1!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!write(*, *) "sample 1:"i = 0!$omp parallel private(tid)! 并行区域开始,private用于指定局部变量（即每一线程会对！该变量做一拷贝，互不影响）tid = OMP_GET_THREAD_NUM()write(unit=6, fmt=100) tid!$omp masterwrite(unit=6, fmt=*) 'master thread operate' ! 只有主线程执行!$omp end master!$omp criticali = i + 1!$omp end critical!$omp end parallel ! 并行区域结束write(*, *) i100 format('current thread is:', i6)!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! *例注释*：并行区内代码段会被所有线程并行执行一遍。
OpenMP的用法
在双重循环中怎样写OpenMP？那要分析你的外循环跟内循环有没有彼此依赖的关系unsigned int nCore = GetComputeCore();unsigned int nStep = IMAGETILEYSIZE / nCore;#pragma omp parallel for private(Level0_x, Level0_y, ChangeLevel0_x, ChangeLevel0_y, InterX1, InterX2, InterY1, InterY2)for (int k = 0; k < nCore; k++){int begin = k * nStep;int end = (k + 1) * nStep;for (int YOff = begin; YOff < end; YOff++){for (int XOff = 0; XOff < IMAGETILEXSIZE; XOff++){Level0_x = pPixelXBuf[YOff][XOff];Level0_y = pPixelYBuf[YOff][XOff];ChangeLevel0_x = Level0_x - XMin;ChangeLevel0_y = Level0_y - YMin;//寻找坐标在Level1Buf中对应的4个像素值InterX1 = (int)(ChangeLevel0_x);InterX2 = (int)(ChangeLevel0_x + 1);InterY1 = (int)(ChangeLevel0_y);InterY2 = (int)(ChangeLevel0_y + 1);//双线性插值对Level0_Buf赋值ZoomInterpolation(Level0Buf, Level1Buf, ChangeLevel0_x, ChangeLevel0_y, SamplesPerPixel, nXSize,nYSize, InterX1, InterX2, InterY1, InterY2, XOff, YOff);}}}我也想应该这样，可是如果nCore=1的时候，外循环只循环一次，线程是怎么分配的呢。
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
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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
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使用
OpenMP 的基本使用要在Visual C++ 2005 中使用OpenMP其实不难，只要将Project 的Propert ies中C/C++里Language的OpenMP Support开启（参数为/openmp），就可以让VC++2005 在编译时支持OpenMP 的语法了；而在编写使用OpenMP 的程序时，则需要先include OpenMP的头文件：omp.h。
而要将for 回圈平行化处理，该怎麼做呢？非常简单，只要在前面加上一行#pragma omp parallel for就够了！也可以实际用一段简单的程序，来弄清楚它的运作方式。
#include <STDIO.H>#include <STDLIB.H>void Test(int n) {for(int i = 0; i < 10000; ++i){//do nothing, just waste time}printf("%d, ", n);}int main(int argc, char* argv[]){for(int i = 0; i < 10; ++i)Test(i);system("pause");}上面的程序，在main() 是一个很简单的回圈，跑十次，每次都会调用Test()这个函数，并把是回圈的执行次数(i)传进Test() 并打印出来。
想当然，它的结果会是：0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,而如果想利用OpenMP把main() 里面的回圈平行化处理呢？只需要修改成下面的样子：#include <omp.h>#include <stdio.h>#include <stdlib.h>void Test (int n) {for(int i = 0; i < 10000; ++i) {//do nothing, just waste time}printf("%d, ", n);}int main(int argc, char* argv[]) {#pragma omp parallel forfor(int i = 0; i < 10; ++i)Test( i );system("pause");}够简单吧？重头到尾，只加了两行！而执行后，可以发现结果也变了！0, 5, 1, 6, 2, 7, 3, 8, 4, 9,可以从结果很明显的发现，他没有照着0到9的顺序跑了！而上面的顺序怎麼来的？其实很简单，OpenMP只是把回圈0 - 9 共十个步骤，拆成0 - 4, 5 - 9 两部份，丢给不同的执行绪去跑，所以数字才会出现这样交错性的输出～而要怎麼确定真的有跑多执行绪呢？如果本来有多处理器、多核心处理器或有Hyper Thread 的话，一个单执行绪程序，最多只会把一颗核心的使用量吃完；像比如说在Pentium 4 HT 上跑，单一执行绪的程序，在工作管理员中看到的CPU 使用率最多就是50%。
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 向量加法
openmp 向量加法【最新版】目录1.OpenMP 简介2.向量加法的概念3.OpenMP 如何实现向量加法4.OpenMP 向量加法的优势与应用场景5.示例代码正文1.OpenMP 简介OpenMP（Open Multi-Processing）是一种用于并行编程的应用程序接口（API），广泛应用于高性能计算领域。
它可以让程序员在原有的 C/C++ 代码基础上，通过简单的修改和添加一些并行指令，实现多线程并行执行，从而提高程序的运行效率。
2.向量加法的概念向量加法是一种基本的数学运算，指将两个或多个向量相加得到一个新的向量。
在计算机科学中，向量加法常用于处理多维数组、矩阵运算等场景。
3.OpenMP 如何实现向量加法OpenMP 提供了一种名为“向量指令”的特性，可以用于实现向量加法。
在 C/C++ 代码中，可以通过在循环语句前添加 `#pragma omp parallel for` 指令，告诉编译器使用多线程并行执行循环内的计算任务。
在循环内部，使用 OpenMP 提供的向量指令，如 `#pragma omp simd`，可以实现向量加法操作。
4.OpenMP 向量加法的优势与应用场景OpenMP 向量加法可以在保持代码简洁的同时，充分利用多核处理器的计算能力，提高程序运行速度。
它主要适用于以下场景：- 数值计算密集型问题，如科学计算、图像处理、大规模数据分析等；- 并行计算任务中存在大量重复计算的情况，可以通过 OpenMP 向量加法实现高性能计算。
5.示例代码下面是一个使用 OpenMP 向量加法实现的简单示例：```c#include <omp.h>#include <stdio.h>int main() {int n = 1000;float a[n], b[n], c[n];#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < n; i++) {a[i] = i * 2.0;b[i] = i * 3.0;}#pragma omp simdfor (int i = 0; i < n; i++) {c[i] = a[i] + b[i];}// 输出结果for (int i = 0; i < n; i++) {printf("c[%d] = %f", i, c[i]);}return 0;}```在这个示例中，我们使用 OpenMP 向量加法实现了一个简单的二维数组相加操作。
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子句 -回复
openmp子句-回复OpenMP（Open Multi-Processing）是一种用于共享内存并行计算的多线程编程模型。
它使用特殊的指令集和编译器指令，以实现对程序的并行执行。
OpenMP子句是指OpenMP编程中的一些特定的关键字和语法结构，用于控制并行执行的方式、范围和参数等。
本文将通过逐步回答中括号内的问题，详细介绍OpenMP子句的重要性、用法和一些常见的子句。
什么是OpenMP子句？OpenMP子句是指在OpenMP编程中使用的特定关键字和语法结构，用于控制并行执行的方式、范围和参数等。
它们可以在程序中的特定位置使用，并通过这些子句实现对程序中的代码段进行并行化。
OpenMP子句可以帮助程序员控制线程数量、内存分配、任务调度和数据共享等方面，从而实现更高效的并行计算。
为什么使用OpenMP子句？使用OpenMP子句有几个重要的原因。
首先，它可以帮助程序员充分利用多核处理器的并行计算能力，提高程序的运行速度。
其次，OpenMP 子句可以简化并行程序的编写过程，减少编程的复杂性和错误的可能性。
同时，使用OpenMP子句还可以增加程序的可移植性，使得编写的并行程序能够在不同的平台上运行并发挥最佳性能。
OpenMP子句的用法是什么？OpenMP子句的用法包含两个方面：语法和语义。
语法是指子句的具体写法和使用方式，而语义是指子句在程序中的作用和效果。
语法方面：OpenMP子句通常以#pragma omp开头，后跟一个特定的指令。
这些指令可以包含在函数、循环、分支或代码块内部，以标识需要并行化的代码段。
示例代码如下所示：#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < N; i++) {并行化执行的代码}上述示例中的#pragma omp parallel for子句表示将for循环内的代码段并行化执行。
语义方面：每个OpenMP子句都有特定的意义和作用。
OpenCV中OpenMP的使用
OpenCV中OpenMP的使⽤vs2010中调⽤openMP,并添加头⽂件#include<omp.h>代码来源：#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <omp.h>#pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib")#pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib")#pragma comment(lib,"opencv_imgproc2410d.lib")void EdgeOpenMP(IplImage *src,IplImage *dst,int thresh){int height = src->height;int width = src->width;int step = src->widthStep;uchar *data1 = (uchar *)src->imageData;uchar *data2 = (uchar *)dst->imageData;int i=step;#pragma omp parallel forfor(i=step+1;i<height*width;i++){if(abs(data1[i]-data1[i-1])>thresh || abs(data1[i]-data1[i-step])>thresh)data2[i]=255;/* 对于单通道，前后两帧差分⼤于门限或者对于多通道前后两帧的⼀个指标差分⼤于门限，则视为边缘*/elsedata2[i]=0;}}void Edge(IplImage *src,IplImage *dst,int thresh){int height = src->height;int width = src->width;int step = src->widthStep;uchar *data1 = (uchar *)src->imageData;uchar *data2 = (uchar *)dst->imageData;int i=step;for(i=step+1;i<height*width;i++){if(abs(data1[i]-data1[i-1])>thresh || abs(data1[i]-data1[i-step])>thresh)data2[i]=255;elsedata2[i]=0;}}int main(){char filename[512];IplImage *src,*edge1,*edge2;puts("File name:");gets(filename);src = cvLoadImage(filename,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );edge1=cvCloneImage(src);edge2=cvCloneImage(src);cvNamedWindow("src", CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvMoveWindow("src", 100, 100);cvShowImage( "src", src);cvNamedWindow("Edge", CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvMoveWindow("Edge", 200, 100);cvNamedWindow("EdgeOpenMP", CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvMoveWindow("EdgeOpenMP", 300, 100);/* 以上都是准备⼀些窗⼝和图形基本数据 */int tekrar=100;//运⾏次数int thresh=30;double start, end,t1, t2;/* 计算没有使⽤OpenMP优化的时间 */start= (double)cvGetTickCount();//记下开始的时钟计数，以便计算函数或⽤户代码执⾏时间 for(int i=0;i<tekrar;i++)Edge(src,edge1,thresh);end= (double)cvGetTickCount();//记下结束的时钟计数t1= (end-start)/((double)cvGetTickFrequency()*1000.);//计算运⾏时间，以毫秒为单位printf( "Run time without OpenMP = %g ms\n", t1 );/* 计算使⽤了OpenMP优化的时间 */start= (double)cvGetTickCount();for(int i=0;i<tekrar;i++)EdgeOpenMP(src,edge2,thresh);end= (double)cvGetTickCount();t2= (end-start)/((double)cvGetTickFrequency()*1000.);printf( "Run time with OpenMP = %g ms\n", t2 );printf( "Performance ratio (%%) = %% %.1f \n", 100*(t1/t2-1) );cvShowImage( "Edge", edge1);cvShowImage( "EdgeOpenMP", edge2);cvWaitKey();cvDestroyWindow("Edge");cvDestroyWindow("EdgeOpenMP");cvReleaseImage(&src);cvReleaseImage(&edge1);cvReleaseImage(&edge2);}这是我的结果：这⾥的测试结果：/augusdi/article/details/8808226在cpp⽂件中添加如下代码：[cpp]1. #include "stdafx.h"2.3. #include<omp.h>4.5. #include<iostream>6.7. usingnamespace std;8.9.10. //循环测试函数11. void test()12. {13. for(int i=0;i<10000;i++)14. {15.16. }17. }18.19.20. int _tmain(int argc,_TCHAR* argv[])21. {22. cout<<"这是⼀个串⾏测试程序!\n";23. double start = omp_get_wtime( );//获取起始时间24.25. for(int i = 0; i < 10000; i++)26. {27. test();28. }29.30. double end = omp_get_wtime( );31.32. cout<<"计算耗时为："<<end -start<<"\n";33.34. cin>>end;35.36. return 0;37. }#include "stdafx.h"#include<omp.h>#include<iostream>usingnamespace std;//循环测试函数void test(){for(int i=0;i<10000;i++){}}int _tmain(int argc,_TCHAR* argv[]){cout<<"这是⼀个串⾏测试程序!\n";double start = omp_get_wtime( );//获取起始时间for(int i = 0; i < 10000; i++){test();}double end = omp_get_wtime( );cout<<"计算耗时为："<<end -start<<"\n";cin>>end;return 0;}以上代码中红⾊字体为添加的代码，以上程序是⼀个典型的串⾏程序，经过随机运⾏10次，其平均耗时约0.283273s（具体所耗时间跟测试计算机有密切的关系，测试电脑CPU采⽤Core I7 2630QM，4核）。
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在双重循环中怎样写OpenMP？那要分析你的外循环跟内循环有没有彼此依赖的关系unsigned int nCore = GetComputeCore();unsigned int nStep = IMAGETILEYSIZE / nCore;#pragma omp parallel for private(Level0_x, Level0_y, ChangeLevel0_x, ChangeLevel0_y, InterX1, InterX2, InterY1, InterY2)for (int k = 0; k < nCore; k++){int begin = k * nStep;int end = (k + 1) * nStep;for (int YOff = begin; YOff < end; YOff++){for (int XOff = 0; XOff < IMAGETILEXSIZE; XOff++){Level0_x = pPixelXBuf[YOff][XOff];Level0_y = pPixelYBuf[YOff][XOff];ChangeLevel0_x = Level0_x - XMin;ChangeLevel0_y = Level0_y - YMin;//寻找坐标在Level1Buf中对应的4个像素值InterX1 = (int)(ChangeLevel0_x);InterX2 = (int)(ChangeLevel0_x + 1);InterY1 = (int)(ChangeLevel0_y);InterY2 = (int)(ChangeLevel0_y + 1);//双线性插值对Level0_Buf赋值ZoomInterpolation(Level0Buf, Level1Buf, ChangeLevel0_x, ChangeLevel0_y, SamplesPerPixel, nXSize,nYSize, InterX1, InterX2, InterY1, InterY2, XOff, YOff);}}}我也想应该这样，可是如果nCore=1的时候，外循环只循环一次，线程是怎么分配的呢。
其实最外层的循环如果很多，就在外循环分配线程是不是就可以不考虑里面的循环了？nCore = 1,就是单核单cpu,多核循环就跟普通的循环没有差别，openmp默认有几个内核就开几个线程同时运行。
所以单核openmp也没有什么意义，此时你也可以开两个线程“同时”运行，但在单核机器上，两个线程是不可能同时运行的可以不考虑里面的循环。
你只要保证外循环跟外循环之间，内寻环跟内循环之间没有数据依赖关系就行。
假设for (int i = 0; i < 200000000; i++)在双核的机器上，第一个线程从0到100000000，第二个从100000000到200000000，两个循环同时运行，但是10000000是依赖9999999，或者第一个的其他数值，那就不能用openmp 来并行，或者要改变并行的方式我给你的例子中，是一个对2G的图像进行L0_L1转换的一段重采样代码，首先取图像的一块，如512*512，判断有几个内核，然后将512分给内核，那么每个内核处理的内存大小就是512*512/ncore,这几个内核同时对这个512*512大小的内存进行重采样，因为图像数据间彼此没有依赖关系，每个像素对应一个RGB值。
所以可以用openmp.请问：openmp这三种实现方法的本质差别我想要在两个功能相似的for循环中使用并行，使用了如下三种方法：1，并行度：4.53%;使用并行的函数运行时间：78031；#pragma omp parallel for nowait firstprivate(cipher0,plain,cipher1,Key) private(j)for(i=0;i <(Nbits_Plaintext-2);i++){plain[i]=1;for(j=(i+1);j <(Nbits_Plaintext-1);j++){plain[j]=1;degree_0(cipher0);desfunc(cipher1,plain,Key);if(cipher1[j]){#pragma omp atomicnum_of_degree[j]++;//InterlockIncrement(&num_of_degree[m]);}plain[i]=0;}}#pragma omp parallel for firstprivate(cipher0,plain,cipher1,Key) private(j)for(i=0;i <(Nbits_Plaintext-2);i++){Key[i]=1;for(j=(i+1);j <(Nbits_Plaintext-1);j++){Key[j]=1;degree_0(cipher0);desfunc(cipher1,plain,Key);if(cipher1[j]){#pragma omp atomicnum_of_degree[j]++;}Key[i]=0;}}2，并行度：4.35%;使用并行的函数运行时间：78571;#pragma omp parallel{#pragma omp for nowait firstprivate(cipher0,plain,cipher1,Key) private(j,k,m)for(i=0;i <(Nbits_Plaintext-2);i++){…}#pragma omp for firstprivate(cipher0,plain,cipher1,Key) private(j,k,m)for(i=0;i <(Nbits_Plaintext-2);i++){…}}3, 并行度：5.49%;使用并行的函数运行时间：51453;#pragma omp parallel firstprivate(cipher0,plain,cipher1,Key) private(i,j,k,m){#pragma omp sections{#pragma omp section{for(i=0;i <(Nbits_Plaintext-2);i++){…}}#pragma omp section{for(i=0;i <(Nbits_Plaintext-2);i++){…}}}}其中，并行度是由Intel thread profiler分析得到的，而运行时间是根据finish_clock()-start_clock()得到；问题一：这三种实现方法在这两个时间参数上为什么会有这么大的差别？？原因何在？问题二：#pragma omp atomicnum_of_degree[j]++;怎么才能运用InterlockIncrement(&num_of_degree[m])实现？像这样的num_of_degree[]全局数组递增怎样实现能更好一些呢？第一种和第二种方法没有本质区别，第一种是简写形式第三种采用section，此时是一个section对应一个线程，这种方式减少了并发时atomic互斥访问等待时间，所以比前两种都要快谢谢！可是用Intel profiler分析第一、二种，发现第一种方式的并行过程并不全是两个线程同时执行的，中间有单线程执行过程；而第二种就不会出现单线程的情况；还有，是不是每个#pragma omp parallel前后都有一次fork/join？直观告诉我第二种应该比第一种方式好才对，可是Intel profiler分析结果并不是这样...所以应该是哪里没理解...第一个问题：是的，每次parallel region都会有一次fork/join，但对于一个好的OpenMP实现来说，第一种实现的效率应该不会比第二种更差。
实际上反而应该是第二种更差，因为第二种方法多了一次implicit barrier，在worksharing loop之后也是有implicit barrier的。
但我猜由于程序绝大部分的开销还是来自atomic，所以没体现出来。
至于为啥sections更快，我倒没看出明显的原因。
因为你没说OMP_NUM_THREADS你设成了多少。
要是>2的话，可能就是1楼说的原因了，因为sections的版本只有两个线程。
而前两个版本就是OMP_NUM_THREADS个线程了第二个问题：粗略的看，或许你想办法把那个双重循环做一下interchange，把j循环放到外层做并行，然后用个临时变量代替num_of_degree[j]做reduction可能会有用，否则atomic或许是最好的方法了。
一个好的编译器和OpenMP实现会帮你把++变成尽可能快的实现的谢谢你的建议！事实上第一种方式的两个时间参数都比第二种方式的好，如果说每次parallel region都会有一次fork/join，那么第一种方式是不是应该进行了两次fork/join？而第二种我使用了nowait 是不是没有了implicit barrier？？不明白为什么第二种会比第一种效果更差...确实，每次parallel region都会有implicit barrier第一种方案barrier之后才会进入下一个region第二种方案用得是nowait，线程在前一个region结束后立即进入下一个region，下一个region 里面用到了同一个互斥变量这时会和前一个region的线程形成争用，由于线程运行顺序是无法预计的，这种方案的争用存在比第一种方案多的风险根据实际测试的结果也可以看出这一点，如果你把互斥变量去掉，看看两次运行时间会如何因为不光是#pragma omp parallel，如果你仔细看OpenMP的规范就知道#pragma omp for后面也是有implicit barrier的。
所以#pragma omp parallel#pragma omp for这种结构实际上有两个barrier，你在for里用了一个nowait，但外层的parallel的barrier还在，而#pragma omp parallel for就只有一个implicit barrier了，你用了nowait，就相当于一个也没有了楼上说的也是可能的造成第二种性能更差的原因谢谢两位！后来发现测试结果我弄错了~ 不小心加了一语句！非常感谢！在OPENMP中，一个循环可以用#pragma omp parallel for解如果是for(){for(){}for(){}}这样该如何并行，是不是还只用一句#pragma omp parallel for？最好对外层循环进行并行化，如果对内层进行并行化，将会形成过多的迭代空间，使得程序在串并环境间转换的时间远远大于多核优化的性能提升，使程序整体性能下降！多处理器系统下的伪共享（false sharing）问题作者：sy8111 (1 篇文章) 日期：二月 26, 2010 在 11:39 下午1. 背景介绍首先简单说一下计算机中处理器-内存体系结构。