C++ 多线程之OpenMP并行编程使用详解

C++多线程之OpenMP并行编程详解
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分类专栏： C++特性 文章标签： c++ 开发语言 windows visual studio 多线程
于 2023-11-01 21:06:22 首次发布
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C++ 多线程之OpenMP并行编程使用详解

1.总览

  OpenMP(Open Multi-Processing)是一种用于共享内存并行系统的多线程程序设计方案，支持的编程语言包括C、C++和Fortran。OpenMP提供了对并行算法的高层抽象描述，通过线程实现并行化，特别适合在多核CPU机器上的并行程序设计。编译器根据程序中添加的pragma指令，自动将程序并行处理，使用OpenMP降低了并行编程的难度和复杂度。当编译器不支持OpenMP时，程序会退化成普通（串行）程序。程序中已有的OpenMP指令不会影响程序的正常编译运行。

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并行编程——OpenMP
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文章目录openmp 基础openmp 概念在VS中启用OpenMP并行化控制编译制导编程实例与代码讲解1. 多线程执行2.通过子句num_threads显式控制创建的线程数3. parallel for使用4. OpenMP效率提升以及不同线程数效率对比5. sections和section指令的用法 参考博客 openmp 基础 openmp 概念 OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程程序设计方案，支持的编程语言包括C、C++和Fortran。OpenMP提供了对并行算法的高层抽象描述，特别
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OpenMP虽好，但它只对多核的平台起到加速的作用，对于单核心来说，OpenMP不但不能提升性能，还会由于多出来的任务调度降低系统计算能力。比如NCNN项目的KL散度量化：其中的quantize_num_threads即是平台CPU的数量：两个N阶方阵A和B相乘，结果存放在C中for(i = 0;i < n;j < n;i < n;j < n;k < n;k ++)
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【并行计算5】OpenMP
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C++中OpenMP的使用方法
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OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程程序设计方案
C/C++实现高性能并行计算——2.使用OpenMP进行共享内存编程
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OpenMP（Open Multi-Processing）是一个支持多平台共享内存多处理编程的应用程序接口（API），它用于编写在多处理器计算机上高效运行的程序。OpenMP是一种使用编译器指令以及库调用和环境变量来实现的并行编程模型。它主要用于C、C++和Fortran语言。OpenMP和Pthread都是统一内存访问，而MPI是非统一内存访问。OpenMP在编译过程中通过代码中的简单声明，编译器会自动进行并行（这就需要编译器支持一些操作）
OpenMP-多线程编程
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本文详细介绍了Java线程池和OpenMP两种并行编程技术。Java线程池部分涵盖了线程池的创建方式、生命周期管理以及在Web服务器中的应用；OpenMP部分介绍了其基本概念、编译器指令、并行构造以及在矩阵乘法中的应用。文章通过对比两种技术的特点和适用场景，帮助读者根据实际需求选择合适的并行编程工具。
46、Java多线程编程与OpenMP并行编程详解
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本文详细解析了Java多线程编程与OpenMP并行编程的核心技术与应用场景。内容涵盖Java线程基础、缓冲区管理、线程调度、java.util.concurrent包中的同步机制与任务执行，以及OpenMP的并行区域、同步机制和数据共享模型。通过代码示例和技术对比，帮助开发者理解并发与并行编程的关键问题，并根据需求选择合适的实现方式。
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一、前言 多线程在实际的编程中的重要性不言而喻。对于C++而言，当我们需要使用多线程时，可以使用boost::thread库或者自从C++ 11开始支持的std::thread，也可以使用操作系统相关的线程API，如在Linux上，可以使用pthread库。除此之外，还可以使用omp来使用多线程。它的好处是跨平台，使用简单。 在Linux平台上，如果需要使用omp，只需在编译时使用"-fopenmp"指令。在Windows的visual studio开发环境中，开启omp支持的步骤为“项目属性 ->
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### 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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