OpenMP中omp_set_dynamic()和OMP_DYNAMIC环境变量详解

本文解析了OpenMP中OMP_DYNAMIC环境变量与omp_set_dynamic函数的作用及区别,通过实例演示了如何动态调整并行区域执行的线程数,以更好地利用系统资源。

理解这部分内容之前,先要理解omp_get_num_threads()和omp_get_max_threads()的含义和区别,参考:http://blog.youkuaiyun.com/gengshenghong/article/details/7003110

(1)OMP_DYNAMIC环境变量:

取值为TRUE和FALSE,定义是否动态设定并行区域执行的线程,默认为false。

根据MSDN的说明:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/subscriptions/y2s46ze1.aspx

If set to TRUE, the number of threads that are used for executing parallel regions may be adjusted by the runtime environment to best utilize system resources. If set to FALSE, dynamic adjustment is disabled. The default condition is implementation-defined.

简单的理解,如果是FALSE,那么就按照上文(http://blog.youkuaiyun.com/gengshenghong/article/details/7003110)中关于如何确定并行区域生成线程数量的原则去确定实际生成的线程数量;如果是TRUE,那么运行时会根据系统资源等因素进行调整,一般而言,“best utilize system resources",大部分情况下,生成与CPU数量相等的线程就是最好的利用资源了。实际测试发现,生成的线程数量也是和num_threads子句有关,如果num_threads设置的线程数量小于CPU核的数量,那么在动态调整下,生成的数量发现还是和num_threads子句指定的相同的,看下面的例子来理解(先在下一部分理解了omp_set_dynamic函数之后再回头来理解这一点):

[cpp]  view plain copy
  1. #include <omp.h>  
  2.   
  3. int main(int argc, _TCHAR* argv[])    
  4. {  
  5.     omp_set_dynamic(10);  
  6.   
  7. #pragma omp parallel num_threads(10)  
  8.     {  
  9.         printf("ID: %d, Max threads: %d, Num threads: %d \n",omp_get_thread_num(), omp_get_max_threads(), omp_get_num_threads());  
  10.     }  
  11.   
  12.     return 0;    
  13. }  
在这样的情况下,printf打印了四次(四核CPU下),如果子句改为num_threads(2),只会打印两次。

(2)omp_set_dynamic()

MSDN:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/subscriptions/chy4kf8y.aspx

If dynamic_threads evaluates to a nonzero value, the number of threads that are used for executing subsequent parallel regions may be adjusted automatically by the run-time environment to best utilize system resources. As a consequence, the number of threads specified by the user is the maximum thread count. The number of threads in the team executing a parallel region remainsfixed for the duration of that parallel region and is reported by theomp_get_num_threadsfunction.

If dynamic_threads evaluates to 0, dynamic adjustment is disabled.

A call to omp_set_dynamic has precedence over the OMP_DYNAMIC environment variable.

总体来说,调用omp_set_dynamic会覆盖OMP_DYNAMIC环境变量的设置,其参数是一个int类型,这也是这个函数容易让人误解的地方之一。其实,其参数也是一个"bool"类型,和OMP_DYNAMIC的功能是一样的,上面的MSDN描述可知,如果参数为非零值,线程组线程数量也是根据系统的资源状态动态调整的,当然,在线程组执行一个并行区域的时候,其线程数量是固定的(fixed),这也是对“动态”容易造成的误解,所以, “动态调整“并不是表示并行块执行的过程中会动态变化线程组线程数量,而是在设置了”动态“之后,接下里的并行区域会根据系统的当前状况进行判断来分配合理的线程数量

omp_get_dynamic函数用于获取是否允许动态调整,其返回值为int类型,但是实际只会返回0和1两个值之一。

(PS:不知道为什么openmp不规定omp_set_dynamic的参数类型为bool,可能是C里面没有bool类型的原因?)

(3)例子:

[cpp]  view plain copy
  1. #include <omp.h>  
  2.   
  3. int main(int argc, _TCHAR* argv[])    
  4. {  
  5.     omp_set_dynamic(0); // can be ignored!  
  6.   
  7.     printf("Is Dynamic: %d\n",omp_get_dynamic());  
  8.   
  9.     omp_set_num_threads(10);  
  10. #pragma omp parallel num_threads(5)  
  11.     {  
  12.         printf("ID: %d, Max threads: %d, Num threads: %d \n",omp_get_thread_num(), omp_get_max_threads(), omp_get_num_threads());  
  13.     }  
  14.   
  15.     omp_set_dynamic(1000);  // nonzero is OK!  
  16.   
  17.     printf("Is Dynamic: %d\n",omp_get_dynamic());  
  18.   
  19.     omp_set_num_threads(10);  
  20. #pragma omp parallel num_threads(5)  
  21.     {  
  22.         printf("ID: %d, Max threads: %d, Num threads: %d \n",omp_get_thread_num(), omp_get_max_threads(), omp_get_num_threads());  
  23.     }  
  24.   
  25.     return 0;    
  26. }  
分析上面的程序,来理解设置动态和不设置的差别,在4核CPU上运行的结果如下:

<think>好的,我现在需要帮助用户了解ncnn中set_omp_dynamic函数的用法以及相关问题。首先,我需要回忆一下ncnn框架的相关知识。ncnn是腾讯开源的深度学习推理框架,专注于移动端优化。多线程处理在移动端性能优化中很重要,而OpenMP常被用来管理多线程。 用户提到的是set_omp_dynamic函数,这个函数在ncnn中可能OpenMP的动态线程调整有关。根据OpenMP的标准,omp_set_dynamic函数用于允许运行时动态调整线程数量。所以,ncnn的set_omp_dynamic可能封装了这个功能,用于控制是否启用动态线程调整。 接下来,我需要确定这个函数的具体用法。通常,这类函数接受一个布尔值参数。比如,设置为true时启用动态调整,false则禁用。用户可能需要在初始化网络前调用这个函数,以确保线程设置正确。 然后,考虑用户可能遇到的问题。例如,启用动态线程后性能不稳定,或者线程数量不符合预期。这时候需要检查系统环境,比如OMP_NUM_THREADS环境变量是否设置,或者是否有其他代码影响了OpenMP的设置。另外,多线程竞争资源可能导致性能下降,特别是在移动设备上资源有限的情况下。 还需要考虑是否应该推荐用户使用这个函数。在某些情况下,禁用动态调整可能更有利于性能稳定,尤其是在已知最佳线程数的情况下。比如,在CPU核心固定的设备上,设置固定的线程数可能更好。 此外,引用中的multimaster_fkie是关于ROS管理的,可能与当前问题无关,但需要确认是否有其他相关引用被遗漏。不过根据用户提供的引用,可能只是示例,实际应专注于ncnn的文档社区讨论。 总结步骤:解释函数用途,给出使用示例,列举常见问题及解决方法,最后生成相关问题引导进一步学习。</think>关于ncnn中`set_omp_dynamic`函数的使用,以下是详细说明: ### 1. 函数功能 `set_omp_dynamic(bool dynamic)`用于控制OpenMP线程的动态调整机制。当参数为`true`时,允许OpenMP运行时根据负载自动调整线程数量;设为`false`则固定使用`OMP_NUM_THREADS`指定的线程数[^1]。 ### 2. 使用场景 - **动态资源分配**:在CPU核心数变化的场景(如移动设备温控降频)中保持性能稳定 - **避免过度竞争**:当线程数超过物理核心数时,禁用动态调整可减少资源争用 ```cpp // 示例:在ncnn初始化前设置动态线程 ncnn::set_omp_dynamic(true); // 启用动态调整 ncnn::Net net; net.load_param("model.param"); ``` ### 3. 常见问题及解决 - **性能波动**:动态调整可能导致不同推理批次耗时差异 - 解决方法:固定线程数(设为false)+ 手动设置`OMP_NUM_THREADS` - **线程数不生效**:检查是否被环境变量覆盖 ```bash export OMP_NUM_THREADS=4 # Linux/Android环境设置 ``` - **内存增长**:动态创建线程会增加内存占用 - 建议:嵌入式设备优先选择固定线程模式 ### 4. 最佳实践 - ARM架构建议组合使用: ```cpp ncnn::set_omp_dynamic(false); ncnn::set_omp_num_threads(4); // 根据CPU核心数设置 ```
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