OpenMP

OpenMP是一种并行编程模型,用于多线程处理。它通过`#pragma omp`指令实现,例如`parallel for`来并行化循环,`private`子句确保变量在每个线程中的独立性,`schedule`子句控制任务调度策略。`reduction`子句用于线程间安全的数值聚合操作,而`critical`和`atomic`指令处理线程同步和原子操作。OpenMP还包括`barrier`用于线程同步,`if`子句根据条件决定是否并行化,以及设置和获取线程数的函数。

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OpenMP

2008-8-10   version 1.0

 

1        简介

www.openmp.org

GNUgomp项目;

Include <omp.h>;编译参数-fopenmp打开openmp,如果使用-lgomp则编译成单线程版本;

条件编译 #ifdef _OPENMP

声明并行区,由编译器和运行时库确定线程的创建、终止、调度和数量,并行区结束后线程挂起等待进入下一并行区;

Intel编译器的OMP开关,关上时将编译成非并行代码,-Qopenmp

2        for并行化

#pragma omp parallel for

1,  比较操作不能为!===

2,  步长必须为循环不变量;

3,  单入口单出口,不能有breakgoto

循环多线程化需要避免“迭代相关”,要求循环执行的次序可以被任意打乱和组织,而不必安装常规的循环变量依次变化的方式执行;

循环并行化的一种方式是:把循环均分成n段,每段由一个线程并行执行;

消除迭代相关的一种方法:手动对循环分段,再使用section指令,每段一个section

#pragma omp section

3        Private子句

将被多线程共享,而逻辑上独立的变量使用privateprivate变量会在每个线程中保存一个副本,并使用默认值初始化;

int x;

#pragma omp parallel for private(x)

for(…){

       x = …

}

上面也可以通过将x声明到循环体内解决

4        Schedule子句控制调度

schedulekind[,chunksize]

l         static调度策略,循环被近乎均分的方式分配给各线程,一般不指定块大小;

l         dynamic,使用内部任务队列,线程执行完被分配的块后再从队列中取新的任务执行;

l         guided,与dynamic类似,但先取较大块后逐渐减小,以减少访问内部队列的次数;

l         runtime,运行时通过环境变量确定具体调度策略,如:

export OMP_SCHEDULE=dynamic,16

5        reduction子句

sum = 0

#pragma omp parallel for reduction(+:sum)

for(…)

       sum = sum + fun(k);

这样编译器生成每个线程的sum副本,并按一定规则附相应初始值,循环完成时再将它们合并到原始的sum变量;类似“+”的操作还可以有-/*/&/等;

6        Barrier栅障——线程同步

For循环与section结构中隐含使用了栅障,nowait子句去除它

#pragma omp for nowait

#pragma omp barrier            显示使用栅障

 

7        并行区中的串行区

只由一个线程执行一次

#pragma omp master            只由主线程执行

#pragma omp single              只由一个线程执行一次

8        临界区与原子操作

#pragma omp critical

#pragma omp critical(name)         命名临界区,这样该临界区就可以在多处被引用了

#pragma omp atomic                   只能是简单操作

9        函数

需要#include <omp.h>,不建议使用;

omp_set_num_threads(n)

omp_get_thread_num()                              线程编号

omp_get_num_procs()                               CPU数量

10  If子句

#pragma omp parallel for if(n>100)             n>100时才执行并行化

11  环境变量

OMP_SCHEDULE

OMP_NUM_THREADS                      默认线程数

 

 

 

03-21
### OpenMP 的基本概念与使用方法 OpenMP 是一种广泛使用的并行编程模型,特别适用于共享内存系统的多核处理器架构。它通过简单的编译制导指令(Directives),使开发者能够轻松地将串行程序转换为并行版本[^1]。 #### 1. 基本特性 OpenMP 主要依赖于编译器支持的 `#pragma` 制导语句,在 C/C++ 和 Fortran 中实现并行化功能。以下是其核心特点: - **增量并行**:允许逐步增加并行化的程度,而不必一次性重构整个程序[^3]。 - **Fork-Join 执行模式**:在运行过程中动态创建线程池,并在线程完成后重新合并至主线程[^5]。 #### 2. 编译制导语句结构 OpenMP 的编译制导语句通常以 `#pragma omp` 开头,后面跟随具体的指令和可选子句。例如: ```c #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < N; ++i) { // 循环体 } ``` 上述代码片段展示了如何利用 `#pragma omp for` 将循环迭代分配给多个线程执行[^4]。 #### 3. 工作分配机制 为了高效地分发任务OpenMP 提供了多种工作分配策略。常见的包括但不限于: - **静态调度** (`static`):预先将任务均匀分布到各个线程中。 - **动态调度** (`dynamic`):按需分配任务块大小,适合负载不均衡的情况。 - **引导调度** (`guided`):初始阶段分配较大任务量,随后逐渐减少每次的任务规模。 示例代码如下所示: ```c #pragma omp parallel for schedule(dynamic, chunk_size) for (int j = 0; j < M; ++j++) { process(j); } ``` 此处定义了一个带有动态调度的工作分配方案,其中 `chunk_size` 表示每次分配的任务数量。 #### 4. 数据作用域管理 在 OpenMP 环境下,正确设置变量的作用范围至关重要。可以通过指定子句如 `private`, `shared`, 或者默认行为来决定哪些数据应由各线程独立维护副本,又或者保持全局一致性访问。 --- ### 实际应用案例分析 假设我们需要计算矩阵乘法操作,则可以借助 OpenMP 来加速这一过程: ```c #include <stdio.h> #define SIZE 1000 void matrix_multiply(int A[SIZE][SIZE], int B[SIZE][SIZE], int C[SIZE][SIZE]) { #pragma omp parallel for collapse(2) for (int i = 0; i < SIZE; ++i) { for (int j = 0; j < SIZE; ++j) { int sum = 0; for (int k = 0; k < SIZE; ++k) { sum += A[i][k] * B[k][j]; } C[i][j] = sum; } } } int main() { int A[SIZE][SIZE], B[SIZE][SIZE], C[SIZE][SIZE]; // 初始化数组... matrix_multiply(A, B, C); return 0; } ``` 此例子采用了双重循环折叠技术(`collapse(2)`),进一步提升了性能表现[^2]。 ---
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