OpenMP程序的编译与运行-实验报告二

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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。

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 (2)

OpenMP (2)

i=3, thread_id=1i=5, thread_id=1i=6, thread_id=1i=7, thread_id=1i=8, thread_id=1i=4, thread_id=0i=9, thread_id=1由于没有指定size所以任务划分是按1此迭代进行的。

②下面为动态调度使用size参数的例子:1. #pragma omp parallel for schedule(dynamic, 2)2. for(i = 0; i < 10; i++ )3. {4. printf("i=%d, thread_id=%d\n", i, omp_get_thread_num());5. }打印结果如下:i=0, thread_id=0i=1, thread_id=0i=4, thread_id=0i=2, thread_id=1i=5, thread_id=0i=3, thread_id=1i=6, thread_id=0i=8, thread_id=1i=7, thread_id=0i=9, thread_id=1从打印结果可以看出第“0、1”,“4、5”,“6、7”次迭代被分配给了线程0,第“2、3”,“8、9”次迭代则分配给了线程1,每次分配的迭代次数为2。

较快的线程“抢到”了更多的任务。

动态调度时,size小有利于实现更好的负载均衡,但是会引起过多的任务动态申请的开销,反之size大则开销较少,但是不易于实现负在平衡,size的选择需要在这两者之间进行权衡。

4)guided调度guided调度是一种采用指导性的启发式自调度方法。

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逐渐递减。

迭代块的大小会按指数级下降到指定的size大小,如果没有指定size参数,那么迭代块大小最小会降到1。

例如以下代码:1. #pragma omp parallel for schedule(guided,2)2. for (i = 0; i < 10; i++ )3. {4. printf("i=%d, thread_id=%d\n", i, omp_get_thread_num());5. }打印结果如下:i=0, thread_id=0i=1, thread_id=0i=2, thread_id=0i=3, thread_id=0i=4, thread_id=0i=5, thread_id=1i=6, thread_id=1i=7, thread_id=1第0、1、2、3、4次迭代被分配给线程0,第5、6、7次迭代被分配给线程1,第8、9次迭代被分配给线程0,分配的迭代次数呈递减趋势,最后一次递减到2次。

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。

OpenMP并行程序设计(二)

OpenMP并行程序设计(二)

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
for ( int j = 0; j < 2; j++ ){ test();
} clock_t t2 = clock(); printf("Total time = %d/n", t2-t1);
test(); return 0; }
在没有执行完for循环中的代码之前,后面的clock_t t2 = clock();这行代码是不会执行的,如果和调用线程创建函数相比,它相
3、parallel 指令的用法
parallel 是用来构造一个并行块的,也可以使用其他指令如for、sections等和它配合使用。 在C/C++中,parallel的使用方法如下: #pragma omp parallel [for | sectቤተ መጻሕፍቲ ባይዱons] [子句[子句]…] {
//代码 } 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 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。

MPI和OpenMP程序设计实验报告

MPI和OpenMP程序设计实验报告

一、实验目的及要求熟悉MPI编程环境,掌握MPI编程基本函数及MPI的相关通信函数用法,掌握MPI的主从模式及对等模式编程;熟悉OpenMP编程环境,初步掌握基于OpenMP的多线程应用程序开发,掌握OpenMP相关函数以及数据作用域机制、多线程同步机制等。

二、实验设备(环境)及要求Microsoft Visual Studio .net 2005MPICH2Windows 7 32位Intel Core2 Duo T5550 1.83GHz 双核CPU2GB内存三、实验内容与步骤1.配置实验环境/research/projects/mpich2/downloads/index.php?s =downloads 处下载MPICH2,并安装。

将安装目录中的bin目录添加到系统环境变量path中。

以管理员身份运行cmd.exe,输入命令smpd -install -phrase ***。

***为安装时提示输入的passphrase。

运行wmpiregister.exe,输入具有系统管理员权限的用户名及密码,进行注册。

配置vs2005,加入MPICH2的包含文件,引用文件和库文件,如下图。

配置项目属性,添加附加依赖项mpi.lib,如下图。

VS2005支持OpenMP,只需在项目属性中做如下配置。

2.编写MPI程序题目:一个小规模的学校想给每一个学生一个唯一的证件号。

管理部门想使用6位数字,但不确定是否够用,已知一个“可接受的”证件号是有一些限制的。

编写一个并行计算程序来计算不同的六位数的个数(由0-9组合的数),要求满足以下限制:●第一个数字不能为0;●两个连续位上的数字不能相同;●各个数字之和不能为7、11、13代码如下。

#include "mpi.h"#include <stdio.h>#include <math.h>#define NUM 6#define MAX 999999#define MIN 100000int check(int n){int i, x, y, sum;if (n < MIN){return -1;}sum = 0;for (i=1; i<NUM; i++){x = (n%(int)pow(10, i))/(int)pow(10,i-1);y = (n%(int)pow(10, i+1))/(int)pow(10, i);if (x == y){return -1;}sum = sum+x+y;}if (sum==7 || sum==11 || sum==13){return -1;}return 0;}void main(int argc, char **argv){int myid, numprocs, namelen;char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];MPI_Status status;double startTime, endTime;int i, mycount, count;MPI_Init(&argc,&argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen);if (myid == 0){startTime = MPI_Wtime();}mycount = 0;for (i=myid; i<=MAX; i+=numprocs){if (check(i) == 0){mycount++;}}printf("Process %d of %d on %s get result=%d\n", myid, numprocs, processor_name, mycount);if (myid != 0){MPI_Send(&mycount, 1, MPI_INT, 0, myid, MPI_COMM_WORLD);}else{count = mycount;for (i=1; i<numprocs; i++){MPI_Recv(&mycount, 1, MPI_INT, MPI_ANY_SOURCE, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &status);count += mycount;}endTime = MPI_Wtime();printf("result=%d\n", count);printf("time elapsed %f\n", endTime-startTime);}MPI_Finalize();}计算量平均分给每个进程,每个进程将自己计算的部分结果发送给0号进程,由0号进程将结果相加,并输出。

OpenMP及Pthread技术实验报告

OpenMP及Pthread技术实验报告

多核平台下的并行计算课程
实验报告
并行技术:OpenMP、Pthread
姓名:
学号:
班级:
OpenMP并行化思路:
每个线程计算矩阵的不同部分,各线程的工作定义在函数multi()中。

使用#pragma omp parallel num_threads(thread_count) multi();实现函数的循环执行,thread_count为线程数。

multi()中,矩阵行数除以线程数取得行数,顺序分配给各线程,前n-1个线程分配相同行数,最后一个线程分配剩余行,结果存到矩阵C。

OpenMP结果与加速比展示:
OpenMP实验结果:
Pthread并行化思路:
每个线程计算矩阵的不同部分,各线程的工作定义在函数multi()中。

使用for循环创建线程。

multi()中,矩阵行数除以线程数取得行数,顺序分配给各线程,前n-1个线程分配相同行数,最后一个线程分配剩余行,结果存到矩阵C。

创建线程部分:
for(thread=0;thread<thread_count;thread++)
{
pthread_create(&thread_handles[thread],NULL,multi,(void*)thread);
}
for(thread=0;thread<thread_count;thread++)
{
pthread_join(thread_handles[thread],NULL);
}
Pthread结果与加速比展示:
Pthread实验结果:。

在Linux或Windows环境下配置OpenMP开发运行环境,并利用蒙特卡罗算法计算半径为 1 单元的球体体积。

在Linux或Windows环境下配置OpenMP开发运行环境,并利用蒙特卡罗算法计算半径为 1 单元的球体体积。

计算机科学与技术系实验报告课程名称:并行计算及编程实验项目:专业班级:姓名:学号:实验时间:批阅时间:指导教师:成绩:兰州交通大学《并行计算及编程》课程实验报告实验名称:课内综合实验1一、实验目的在Linux或Windows环境下配置OpenMP开发运行环境,并利用蒙特卡罗算法计算半径为1 单元的球体体积。

二、实验内容1. 验证所配置OpenMP并行环境的正确性;2. 分别用串行程序和并行程序实现以上问题的求解;3. 比较并行和串行程序的执行时间,并行计算加速比;4. 提交电子版详细实验报告。

三、实验环境Windows10,下载Visual Studio2019四、实验过程(包括程序设计说明,实验步骤,经调试后正确的源程序,程序运行结果)①实验步骤:下载Visual Studio2019图1用hello world 程序验证在Solution Explorer (解决方案资源管理器)中对项目名右键,选择属性,更改图2进行配置图3配置成功后输出答案②环境配置好后,利用蒙特卡罗算法计算半径为1 单元的球体体积。

/用串行程序实现:经过调试后的正确程序:#include<iostream>#include<stdlib.h>#include<time.h>using namespace std;int main() {long int max = 10000000;long int i, count = 0;double x, y, z, bulk, start_time, end_time;start_time = clock();time_t t;srand((unsigned)time(&t));//函数产生一个以当前时间开始的随机种子for (i = 0; i < max; i++) {x = rand(); //生成0~RAND_MAX之间的一个随机数,其中RAND_MAX 是stdlib.h 中定义的一个整数,它与系统有关。

并行实验报告

并行实验报告

实验名称:并行处理技术在图像识别中的应用实验目的:1. 了解并行处理技术的基本原理和应用场景。

2. 掌握并行计算环境搭建和编程技巧。

3. 分析并行处理技术在图像识别任务中的性能提升。

实验时间:2023年10月15日-2023年10月25日实验设备:1. 主机:****************************,16GB RAM2. 显卡:NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti3. 操作系统:Windows 10 Professional4. 并行计算软件:OpenMP,MPI实验内容:本实验主要分为三个部分:1. 并行计算环境搭建2. 图像识别任务并行化3. 性能分析和比较一、并行计算环境搭建1. 安装OpenMP和MPI库:首先在主机上安装OpenMP和MPI库,以便在编程过程中调用并行计算功能。

2. 编写并行程序框架:使用C++编写一个并行程序框架,包括并行计算函数和主函数。

3. 编译程序:使用g++编译器编译程序,并添加OpenMP和MPI库的相关编译选项。

二、图像识别任务并行化1. 数据预处理:将原始图像数据转换为适合并行处理的格式,例如将图像分割成多个子图像。

2. 图像识别算法:选择一个图像识别算法,如SVM(支持向量机)或CNN(卷积神经网络),并将其并行化。

3. 并行计算实现:使用OpenMP或MPI库将图像识别算法的各个步骤并行化,例如将图像分割、特征提取、分类等步骤分配给不同的线程或进程。

三、性能分析和比较1. 实验数据:使用一组标准图像数据集进行实验,例如MNIST手写数字识别数据集。

2. 性能指标:比较串行和并行处理在图像识别任务中的运行时间、准确率等性能指标。

3. 结果分析:分析并行处理在图像识别任务中的性能提升,并探讨影响性能的因素。

实验结果:1. 并行处理在图像识别任务中显著提升了运行时间,尤其是在大规模数据集上。

2. 并行处理对准确率的影响较小,甚至略有提升。

OpenMP并行程序设计

OpenMP并行程序设计

OpenMP‎并行程序设计‎(一)OpenMP‎是一个支持共‎享存储并行设‎计的库,特别适宜多核‎C P U上的并‎行程序设计。

今天在双核C‎PU机器上试‎了一下Ope‎n MP并行程‎序设计,发现效率方面‎超出想象,因此写出来分‎享给大家。

在VC8.0中项目的属‎性对话框中,左边框里的“配置属性”下的“C/C++”下的“语言”页里,将OpenM‎P支持改为“是/(OpenMP‎)”就可以支持O‎p enMP了‎。

先看一个简单‎的使用了Op‎enMP程序‎int main(int argc, char* argv[]){#pragma‎omp parall‎e l forfor (int i = 0; i < 10; i++ ){printf‎("i = %d\n", i);}return‎0;}这个程序执行‎后打印出以下‎结果:i = 0i = 5i = 1i = 6i = 2i = 7i = 3i = 8i = 4i = 9可见for 循环语句中的‎内容被并行执‎行了。

(每次运行的打‎印结果可能会‎有区别)这里要说明一‎下,#pragma‎omp parall‎e l for 这条语句是用‎来指定后面的‎for循环语‎句变成并行执‎行的,当然for循‎环里的内容必‎须满足可以并‎行执行,即每次循环互‎不相干,后一次循环不‎依赖于前面的‎循环。

有关#pragma‎omp parall‎e l for 这条语句的具‎体含义及相关‎O penMP‎指令和函数的‎介绍暂时先放‎一放,只要知道这条‎语句会将后面‎的f or循环‎里的内容变成‎并行执行就行‎了。

将for循环‎里的语句变成‎并行执行后效‎率会不会提高‎呢,我想这是我们‎最关心的内容‎了。

下面就写一个‎简单的测试程‎序来测试一下‎:void test(){int a = 0;clock_‎t t1 = clock();for (int i = 0; i < 100000‎000; i++){a = i+1;}clock_‎t t2 = clock();printf‎("Time = %d\n", t2-t1);}int main(int argc, char* argv[]){clock_‎t t1 = clock();#pragma‎omp parall‎e l forfor ( int j = 0; j < 2; j++ ){test();}clock_‎t t2 = clock();printf‎("Total time = %d\n", t2-t1);test();return‎0;}在test()函数中,执行了1亿次‎循环,主要是用来执‎行一个长时间‎的操作。

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 (1)OpenMP简介 (1)实验一 (2)实验二 (4)实验三 (5)实验四 (6)实验五 (9)实验六 (10)实验七 (11)实验八 (13)实验总结 (15)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。

它支持的语言包括:C语言、C++、Fortran;不过,用以上这些语言进行程序开发时,并非需要特别关注的地方,因为现如今的大多数编译器已经支持了OpenMP,例如:Sun Compiler,GNU Compiler、Intel Compiler、Visual Studio等等。

程序员在编程时,只需要在特定的源代码片段的前面加入OpenMP专用的#pargma omp预编译指令,就可以“通知”编译器将该段程序自动进行并行化处理,并且在必要的时候加入线程同步及通信机制。

当编译器选择忽略#pargma omp预处理指令时,或者编译器不支持OpenMP时,程序又退化为一般的通用串行程序,此时,代码依然可以正常运作,只是不能利用多线程和多核CPU来加速程序的执行而已。

OpenMP使得程序员可以把更多的精力投入到并行算法本身,而非其具体实现细节。

对基于数据分集的多线程程序设计,它是一个很好的选择。

同时,使用OpenMP也提供了更强的灵活性,可以较容易的适应不同的并行系统配置。

线程粒度和负载平衡等是传统多线程程序设计中的难题,然而,在OpenMP中,OpenMP库从程序员手中接管了部分这两方面的工作,从而使得程序员可以更加专注于具体的算法本身,而非如何编程使得代码在CPU负载平衡和线程粒度方面做出平衡。

但是,作为高层抽象,OpenMP并不适合需要复杂的线程间同步和互斥的场合。

OpenMP实验指导

OpenMP实验指导

OpenMP编程实验
1.实验目的
本实验的目的是通过练习掌握共享存储并行编程的知识和技巧。

(1)掌握OpenMP并行程序编写的基本步骤
(2)熟悉OpenMP编程环境和工具的使用
2.实验要求
(1) 学会single, master, critical的编程
(2) 学会使用并行编程计算π的代码
(3) 使用single,master,critical任何两个写一个生活上的案例,小组方式交报告。

3.实验内容
3.1 环境的配置
vs2008中OpenMP的配置步骤:
1、使用vs2008新建一个project。

2、在project的property页面上的C/C++ -> Language 选项卡中将OpenMP
Support这项设置为Yes。

3、在需要使用OpenMP函数的cpp文件中引用"omp.h"
3.2 OpenMP程序的运行
(1) 运行HelloWorld程序
(2) 参考课件第九讲中π的计算,学会使用并行编程计算π。

3.3使用single,master,critical任何两个写一个生活上的案例
通过并行计算解决一个生活上的案例,以小组方式交报告。

(1)并行算法的设计
设计一个并行算法解决案例问题,说明原串行算法的原理以及并行化的方法。

(2)OpenMP编程。

使用single,master,critical任何两个编写OpenMP程序。

(3)对运行结果的对比和分析。

openmpi编译

openmpi编译

openmpi编译OpenMPI是一个开源的高性能计算消息传递接口库,它可以在多个计算节点上实现并行计算,支持多种平台和操作系统,包括Linux、Windows、MacOS等。

本文将介绍OpenMPI的编译过程,以及如何在编译过程中遇到的常见问题的解决方法。

我们需要下载OpenMPI的源代码,可以在官方网站上下载最新版本的源代码包,也可以使用Git从源代码库中获取最新的代码。

下载完成后,解压源代码包,可以看到一些配置文件和源代码文件。

接下来,我们需要在终端中进入源代码目录,执行configure命令进行配置。

configure命令可以自动检测系统环境和安装的软件包,生成Makefile文件,用于编译和安装OpenMPI。

在执行configure命令之前,我们需要安装一些必要的软件包,如C/C++编译器、Fortran编译器、GNU Autoconf和GNU Automake等。

安装完成后,可以执行以下命令进行配置:./configure --prefix=/usr/local/openmpi其中,--prefix选项指定OpenMPI的安装路径,默认为/usr/local/openmpi。

configure命令执行成功后,会生成Makefile文件,可以执行make命令进行编译。

make命令会根据Makefile文件中的指令,编译OpenMPI的源代码,并生成可执行文件和库文件。

编译过程可能会比较耗时,需要一定的等待时间。

如果编译过程中出现错误,可以查看终端输出的信息,找到错误原因,并根据错误提示进行修改。

执行make install命令进行安装。

make install命令会将编译生成的可执行文件和库文件复制到指定的安装路径中,并生成一些配置文件和示例程序。

安装完成后,可以使用mpicc、mpicxx、mpifort等命令进行编译和链接,也可以使用mpiexec、mpirun 等命令进行并行计算。

《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。

OpenMP程序的编译与运行-实验报告二

OpenMP程序的编译与运行-实验报告二

曲阜师范大学实验报告课程名称:并行计算实验名称:OpenMP并行程序的编译和运行姓名:***学号:**********班级:2014级全日制研究生实验日期:2014年10月31一. 实验目的1) 在Linux平台上编译和运行OpenMP程序;2) 在Windows平台上编译和运行OpenMP程序。

二. 实验环境1) 硬件环境:32核CPU、32G内存计算机;2) 软件环境:Linux、Win2003、GCC、MPICH、VS2008;3) Linux登录方式:通过ssh方式(用SecureCRT工具或putty工具,可网上下载)连接曙光集群服务器,用户名:root,密码:********;4) Windows登录方式:在自己机器上运行。

三. 实验内容1. Linux下OpenMP程序的编译和运行。

OpenMP是一个共享存储并行系统上的应用编程接口,支持C/C++和FORTRAN等语言,编译和运行简单的"Hello World"程序。

在Linux下编辑hellomp.c源程序,或在Windows下编辑并通过附件中的FTP工具(端口号:1021)上传,用"gcc -fopenmp -O2 -o hellomp.out hellomp.c"命令编译,用"./hellomp.out"命令运行程序,代码如下:#include <omp.h>#include <stdio.h>int main(){int nthreads,tid;omp_set_num_threads(8);#pragma omp parallel private(nthreads,tid){tid=omp_get_thread_num();printf("Hello World from OMP thread %d\n",tid);if(tid==0){nthreads=omp_get_num_threads();printf("Number of threads is %d\n",nthreads);}}}答:(提供关键的截图和简单的文字描述)(1)先通过putty连接到曙光集群,登录进去,就到了LINUX系统(2)查询hellomp.c文件(3)显示hellomp.c文件内容(4)输入"gcc -fopenmp -O2 -o hellomp.out hellomp.c"命令编译(5)输入"./hellomp.out"命令运行程序得到的结果截图如下:2. Windows下OpenMP程序的编译和运行。

openMP实验总结报告

openMP实验总结报告

openMP实验总结报告openMP 实验报告openMP 实验报告目录openMP 实验报告 (1)OpenMP 简介 (1)实验一 (2)实验二 (3)实验三 (5)实验四 (6)实验五 (9)实验六 (10)实验七 (11)实验八 (13)实验总结 (15)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。

它支持的语言包括:C 语言、C++、Fortran;不过,用以上这些语言进行程序开发时,并非需要特别关注的地方,因为现如今的大多数编译器已经支持了OpenMP,例如:Sun Compiler,GNU Compiler、Intel Compiler、Visual Studio等等。

程序员在编程时,只需要在特定的源代码片段的前面加入OpenMP 专用的#pargmaomp预编译指令,就可以“通知”编译器将该段程序自动进行并行化处理,并且在必要的时候加入线程同步及通信机制。

当编译器选择忽略#pargmaomp预处理指令时,或者编译器不支持OpenMP 时,程序又退化为一般的通用串行程序,此时,代码依然可以正常运作,只是不能利用多线程和多核openMP 实验报告CPU来加速程序的执行而已。

OpenMP使得程序员可以把更多的精力投入到并行算法本身,而非其具体实现细节。

对基于数据分集的多线程程序设计,它是一个很好的选择。

同时,使用 OpenMP 也提供了更强的灵活性,可以较容易的适应不同的并行系统配置。

线程粒度和负载平衡等是传统多线程程序设计中的难题,然而,在OpenMP 中,OpenMP 库从程序员手中接管了部分这两方面的工作,从而使得程序员可以更加专注于具体的算法本身,而非如何编程使得代码在CPU 负载平衡和线程粒度方面做出平衡。

程序编辑与运行实习报告

程序编辑与运行实习报告

程序编辑与运行实习报告English Response:Introduction:The internship in program editing and running provided an invaluable opportunity to develop my technical skillsand gain practical experience in the field of software development. Throughout the duration of the internship, I engaged in various aspects of program editing and execution, including code editing, debugging, testing, and deployment.Technical Skills Gained:Code Editing:Proficient in using a variety of code editors,including Visual Studio, PyCharm, and Sublime Text.Familiar with different programming languages,including Java, Python, and C++.Developed strong understanding of programming syntax, data structures, and algorithms.Debugging:Used debugging tools to identify and resolve errors in code.Learned techniques for debugging both simple and complex programs.Gained experience in using logs and print statements for troubleshooting.Testing:Conducted unit testing and integration testing to verify the correctness of code.Used different testing frameworks, such as JUnit andpytest.Developed strategies for writing effective and efficient test cases.Deployment:Gained experience in deploying programs to various platforms, including local servers and cloud environments.Learned best practices for managing software releases and updates.Developed an understanding of deployment tools and technologies.Soft Skills Developed:Problem-Solving and Critical Thinking:Faced challenges and developed creative solutions through problem-solving and critical thinking.Analyzed complex problems, identified root causes, and devised effective solutions.Communication and Teamwork:Collaborated with other team members to complete coding tasks and resolve issues.Communicated technical concepts effectively to both technical and non-technical audiences.Project Management:Participated in sprint planning and retrospectives, contributing to project management activities.Used agile methodologies to manage development tasks and track progress.Conclusion:The internship in program editing and running has beena transformative experience that has equipped me with the technical skills and practical knowledge necessary to excel in the field of software development. The diverse range of projects and challenges I encountered has fostered my problem-solving abilities, teamwork skills, and project management competence. I am confident that the experience and skills gained during this internship will be invaluable assets as I pursue my career in software engineering.中文回答:引言:程序编辑和运行实习为我提供了一个宝贵的机会,让我得以提升自己的技术技能,并在软件开发领域获得实践经验。

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曲阜师范大学
实验报告
课程名称:并行计算
实验名称:OpenMP并行程序的编译和运行姓名:***
学号:**********
班级:2014级全日制研究生
实验日期:2014年10月31
一. 实验目的
1) 在Linux平台上编译和运行OpenMP程序;
2) 在Windows平台上编译和运行OpenMP程序。

二. 实验环境
1) 硬件环境:32核CPU、32G内存计算机;
2) 软件环境:Linux、Win2003、GCC、MPICH、VS2008;
3) Linux登录方式:通过ssh方式(用SecureCRT工具或putty工具,可网上下载)连接曙光集群服务器,用户名:root,密码:********;
4) Windows登录方式:在自己机器上运行。

三. 实验内容
1. Linux下OpenMP程序的编译和运行。

OpenMP是一个共享存储并行系统上的应用编程接口,支持C/C++和FORTRAN等语言,编译和运行简单的"Hello World"程序。

在Linux下编辑hellomp.c源程序,或在Windows下编辑并通过附件中的FTP工具(端口号:1021)上传,用"gcc -fopenmp -O2 -o hellomp.out hellomp.c"命令编译,用"./hellomp.out"命令运行程序,代码如下:
#include <omp.h>
#include <stdio.h>
int main()
{
int nthreads,tid;
omp_set_num_threads(8);
#pragma omp parallel private(nthreads,tid)
{
tid=omp_get_thread_num();
printf("Hello World from OMP thread %d\n",tid);
if(tid==0)
{
nthreads=omp_get_num_threads();
printf("Number of threads is %d\n",nthreads);
}
}
}
答:(提供关键的截图和简单的文字描述)
(1)先通过putty连接到曙光集群,登录进去,就到了LINUX系统
(2)查询hellomp.c文件
(3)显示hellomp.c文件内容
(4)输入"gcc -fopenmp -O2 -o hellomp.out hellomp.c"命令编译(5)输入"./hellomp.out"命令运行程序
得到的结果截图如下:
2. Windows下OpenMP程序的编译和运行。

用VS2008编辑上述的hellomp.c源程序,注意在菜单“项目->属性->C/C++->语言”选中“OpenMP支持”,编译并运行程序。

// hellomp.c.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

//
#include<stdafx.h>
#include<stdio.h>
#include<omp.h>
int main()
{
int nthreads,tid;
omp_set_num_threads(8);
#pragma omp parallel private(nthreads,tid)
{
tid=omp_get_thread_num();
printf("Hello World from OMP thread %d\n",tid);
if(tid==0)
{
nthreads=omp_get_num_threads();
printf("Number of threads is %d\n",nthreads);
}
}
}
答:(提供关键的截图和简单的文字描述)
(1)通过远程桌面连接219.218.25.166(在自己机器上运行即可),登录进window系统(2)打开VS2008编辑上述的hellomp.c 源程序
(3)编译hellomp.c 程序
(4)运行hellomp.c 程序
(5)结果截图如下。

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