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1、第四章 OpenMP多线程编程主要内容1.OpenMP编程简介 2.OpenMP多线程应用程序编程技术 1. OpenMP编程简介 1.1 OpenMP多线程编程发展概况 OpenMP是一种面向共享内存多线程并行编程技术OpenMP具有良好的可移植性支持多种编程语言 Fortran C/C+支持多种平台 www.openmp.orgOpenMP最初是为共享内存的多处理器系统设计的并行编程方法，这与通过消息传递进行并行编程模型有很大的不同。OpenMP的支持环境Intel的C+和Fortran编译器Microsoft的Visual Studio 2005gcc4.2以上版本 1.2 OpenMP
2、多线程编程基础 OpenMP的编程模型以线程为基础，通过编译制导语句来显示地指导并行化 OpenMP的执行模型采用Fork-Join的形式，在开始时，只有一个叫做主线程的运行线程存在；在运行过程中，当遇到需要进行并行计算的时候，派生出（Fork）线程来执行并行任务；在并行代码结束执行，派生线程退出或挂起，控制流程回到单独的主线程中（Join） Fork-Join模型并行区域并行区域OpenMP的实现编译制导语句（精髓）运行时库函数环境变量编编 译译 指指导语句导语句运运行行时时函函数库数库环环境境变变量量编译制导语句 在编译器编译程序的时候，会识别特定的注释，而这些注释就包含着OpenMP程序
3、的一些语义 在一个无法识别OpenMP语意的普通编译器中，这些注释会被当作普通的注释而被忽略 在C/C+程序中，OpenMP所有编译制导语句以#pragma omp开始，后面跟具体功能指令 编译制导语句 #pragma ompdirective-nameclause, .newline制导指令前缀。对所有的OpenMP语句都需要这样的前缀。OpenMP制导指令。在制导指令前缀和子句之间必须有一个正确的OpenMP制导指令.子句。在没有其它约束条件下，子句可以无序，也可以任意的选择。 这一部分也可以没有。换行符。表明这条制导语句的终止。编译制导语句Directiveparallel, for,
4、parallel for, section, sections, single, master, critical, flush, ordered, atomic运行时库函数OpenMP运行时函数库主要用以设置和获取执行环境相关的信息，它们当中也包含一系列用以同步的API 运行时函数库 “omp.h”omp_get_thread_num() 返回当前线程的号码通过编译制导语句,可以将串行的程序逐步地改造成一个并行程序,达到增量更新程序的目的,减少程序编写人员一定的负担.串行程序和并行程序保持在同一个源代码文件当中,减少了维护负担.编译制导语句,优势体现在编译阶段运行时库函数,支持运行时对并行环
5、境的改变和优化1.3 编写OpenMP程序的准备工作 当前的Visual Studio .Net 2005完全支持OpenMP 2.0标准 通过新的编译器选项 /openmp来支持OpenMP程序的编译和链接 建立一个新的项目 配置项目属性 设置环境变量 在OpenMP中，主要通过对循环或一段结构化代码定义并行区域的方式来实现多线程并行。#include omp.hint _tmain(int argc, _TCHAR* argv)printf(Hello from serial.n);printf(Thread number=%dn,omp_get_thread_num();#pragma
6、omp parallelprintf(Hello from parallel. Thread number=%dn, omp_get_thread_num();printf(Hello from serial again.n);getchar();return 0;2. OpenMP多线程应用程序编程技术 2.1 循环并行化 循环并行化是使用OpenMP来并行化程序的最重要的部分 在C/C+语言中，循环并行化语句的编译制导语句格式如下： #pragma omp parallel for clauseclausefor（ i = first ; ilast ; i+） body of the l
7、oop;另一种格式： #pragma omp parallel clauseclause#pragma omp for clauseclausefor（ i = first ; ilast ; i+） body of the loop;如果并行的线程需要在循环的开始，或结束时作些工作的话，就只能用parallel与for子句分离的版本。Parallel 将紧跟的程序块扩展为若干完全等同的并行区域，每个线程拥有完全相同的并行区域；For 将循环中工作分配到线程组中，线程组中的每一个线程完成循环中的一部分。子句用来控制编译制导语句的具体行为。循环并行化语句的限制 并行化的语句必须是for循环语句并
8、具有规范格式 能够推测出循环的次数 for （index = start ; index end ; increment_expr）在循环过程中不能使用break语句 不能使用goto和return语句从循环中跳出 可以使用continue语句 简单循环并行化各个分量之间没有数据相关性循环计算的过程也没有循环依赖型循环依赖性循环迭代相关循环迭代相关循环分块技术创建无循环迭代相关的循环m循环并行化编译制导语句的子句 循环并行化子句可以包含一个或者多个子句来控制循环并行化的实际执行 常见子句有：作用域子句（变量是共享的share还是私有的private）控制线程的调度（schedule ）子句动态
9、控制是否并行化（if ）子句进行同步的子句（ordered ）子句控制变量在串行部分与并行部分传递（copyin ）子句循环嵌套 可以将嵌套循环的任意一个循环体进行并行化 循环并行化编译指导语句可以加在任意一个循环之前，则对应的最近的循环语句被并行化，其它部分保持不变 控制数据的共享属性OpenMP程序在同一个共享内存空间上执行 可以任意使用这个共享内存空间上的变量进行线程间的数据传递 OpenMP还允许线程保留自己的私有变量不能让其它线程访问到 分配在栈上的数据都是私有的全局变量及代码是共享的动态分配的堆空间是共享的threadprivate指明某数据结构是私有的全局变量控制数据的共享属性s
10、hared用来指示一个变量的作用域是共享的。privare用来指示一个变量的作用域是私有的。firstprivate对私有变量进行初始化，把串行变量值拷贝到私有变量中（线程开始）lastprivate对私有变量最后终结的操作，把私有变量拷贝到同名串行变量中使用作用域子句的一些规则 作用域子句中的变量是已经声明的有名变量 作用域子句在作用到类或者结构的时候，只能作用到类或者结构的整体，而不能只作用域类或者结构的一个部分 一个编译指导语句能够包含多个数据作用域子句作用域子句只能出现在编译制导语句起作用的语句变量部分 默认情况下，并行区域中的所有变量是共享的，三种例外：parallel for 循环
11、中，循环变量是私有的并行区域中的局部变量是私有的Private，firstprivate，lastprivate，reduction子句列出的变量是私有的规约操作的并行化 在规约操作中，会反复将一个二元运算符应用在一个变量和另外一个值上，并把结果保存在原变量中 在使用规约操作时，只需在变量前指明规约操作的类型以及规约的变量 # pragma omp parallel for private（arx,ary,n） reduction（+:a,b）for（i=0;in;i+）a=a+arxi;b=b+aryi;规约操作并行化的限制能够在OpenMP的C/C+语言中出现的规约操作 运算符运算符数据数
12、据类型型默默认初始初始值+整数，浮点整数，浮点0*整数，浮点整数，浮点1-整数，浮点整数，浮点0&整数整数所有位都开启，所有位都开启，0|整数整数0整数整数0&整数整数1|整数整数0私有变量的初始化和终结操作循环并行化开始的时候，私有变量具有主线程中的同名变量的值循环并行化后将私有变量返回给主线程中的同名变量firstprivate lastprivate数据相关性与并行化操作 并不是所有的循环都能够使用#pragma omp parallel for来进行并行化 必须要保证数据两次循环之间不存在数据相关性 数据相关性又被称为数据竞争（Data Race） 当两个线程对同一个变量进行操作，并且
13、有一个操作为写操作的时候，就说明这两个线程存在数据竞争 2.2 并行区域编程 循环并行化实际上是并行区域编程的一个特例 并行区域简单的说就是通过编译制导语句使得一段代码能够在多个线程内部同时执行 并行区域编写的格式如下：#pragma omp parallel clauseclauseblock parallel编译制导语句的执行过程当程序遇到parallel编译制导语句的时候，就会生成相应数目（根据环境变量）的线程组成一个线程组，并将代码重复地在各个线程内部执行 parallel的末尾有一个隐含的同步屏障（barrier），所有线程完成所需的重复任务有，在这个同步屏障出会和（join） 线程
14、私有数据threadprivate,copyinthreadprivate指明(全局)变量是线程私有数据copyin对线程私有的全局变量进行初始化线程私有数据与threadprivate,copyin子句工作队列 工作队列的基本工作过程：为维持一个工作的队列，线程在并行执行的时候，不断从这个队列中取出相应的工作完成，直到队列为空为止 根据线程号分配任务每一个线程在执行的过程中的线程标识号是不同的，可以根据这个线程标识号来分配不同的任务 #pragma omp parallel private（myid）nthreads=omp_get_num_threads（）;myid=omp_get_th
15、read_num（）;get_my_work_done（myid,nthreads）;使用循环语句分配任务工作分区编码2.3 线程同步 OpenMP支持两种不同类型的线程同步机制 ：互斥锁：可以用来保护一块共享的存储空间，使得每一次访问这块共享内存空间的线程最多一个，保证了数据的完整性事件通知：这种机制保证了多个线程之间的执行顺序 数据竞争互斥锁机制 用来对一块内存进行保护OpenMP提供了三种不同的互斥锁机制 ：临界区（critical）原子操作（atomic）由库函数来提供同步操作（互斥函数） 临界区（critical） 临界区通过编译指导语句对产生数据竞争的内存变量进行保护 在程序需要访
16、问可能产生竞争的内存数据的时候，都需要插入相应的临界区代码 #pragma omp critical （name）block在执行上述的程序块block之前，必须首先要获得临界区的控制权 正整数组最大的元素原子操作 现代体系结构的多处理计算机提供了原子更新一个单一内存单元的方法，提供了一种更高效率的互斥锁机制。通过编译制导可以调用上述方法#pragma omp atomicx +运行时库函数的互斥锁支持函数名称函数名称描述描述void omp_init_lock（omp_lock_t *）初始化一个互斥初始化一个互斥锁void omp_destroy_lock（omp_lock_t*）结束一个
17、互斥束一个互斥锁的使用并的使用并释放内存放内存void omp_set_lock（omp_lock_t *）获得一个互斥得一个互斥锁void omp_unset_lock（omp_lock_t *）释放一个互斥放一个互斥锁int omp_test_lock（omp_lock_t *）试图获得一个互斥得一个互斥锁，并在，并在成功是返回真（成功是返回真（true），失），失败是返回假（是返回假（false）事件同步机制 锁：维护一块代码或者一块内存的一致性；事件：用来控制代码的执行顺序，使得某一部分代码必须在其它的代码执行完毕之后才能执行。OpenMP中的事件同步主要包括：同步屏障（barrier
18、）定序区段（ordered sections）主线程执行（master） 隐含的同步屏障（barrier） 在每一个并行区域都会有一个隐含的同步屏障一个同步屏障要求所有的线程执行到此屏障，然后才能够继续执行下面的代码 #pragma omp for，#pragma omp single， #pragma omp sections程序块都包含自己的隐含的同步屏障 为了避免在循环过程中不必要的同步屏障，可以增加nowait子句到相应的编译指导语句中 明确的同步屏障语句 在有些情况下，隐含的同步屏障并不能提供有效的同步措施 程序员可以在需要的地方插入明确的同步屏障语句#pragma omp barr
19、ier 在并行区域的执行过程中，所有的执行线程都会在同步屏障语句上进行同步 #pragma omp parallelinitialization（）;#pragma omp barrierprocess（）;循环并行化中的顺序语句（ordered） 对于循环并行化中的某些处理需要规定执行的顺序 典型的情况：在一次循环的过程中一大部分的工作是可以并行执行的，而其余的工作需要等到前面的工作全部完成之后才能够执行 在循环并行化的过程中，可以使用ordered子句使得顺序执行的语句直到前面的循环都执行完毕之后再执行 OpenMP任务调度OpenMP中，任务调度主要用于并行的for循环中，当循环中每次迭
20、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的话，会造成各个线程计算负载不均衡，这会使得有些线程先执行完，有些后执行完，造成某些CPU核空闲，影响程序性能。 int i, j;int a100100 = 0;for ( i =0; i 100; i+)for( j = i; j 100; j+ ) aij = i*j; 如果将最外层循环并行化的话，比如使用4个线程，如果给每个线程平均分配25次循环迭代计算的话，显然i0和i99的计算量相差了100倍，那么各个线程间可能出现较大的负载不平衡情况。 for循环并行化的任务调度方案 schedule子句的使用格式为：schedule(t
21、ype,size)1.type参数表示调度类型，有四种调度类型如下：表示调度类型，有四种调度类型如下： static dynamicguidedruntime (实际上是根据环境变量来选择前三种中的某中类型。)2.size参数参数 (可选可选) size参数表示循环迭代次数，参数表示循环迭代次数，size参数必须是整数。参数必须是整数。静态调度静态调度(static) 当parallel for编译制导语句没有带schedule子句时，大部分系统中默认采用static调度方式，这种调度方式非常简单。假设有n次循环迭代，t个线程，那么给每个线程静态分配大约n/t次迭代计算。不使用size参数时，
22、分配给每个线程的是n/t次连续的迭代 #pragma omp parallel for schedule(static) for(i = 0; i 10; i+ ) printf(i=%d, thread_id=%dn, i, omp_get_thread_num();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=1i=8, thread_id=1i=9, thread_id=1可以看出线
23、程可以看出线程0得到了得到了04次连续迭代，线程次连续迭代，线程1得到得到59次连续迭代。次连续迭代。#pragma omp parallel for schedule(static, 2) for(i = 0; i 10; i+ ) printf(i=%d, thread_id=%dn, i, omp_get_thread_num();i=0, thread_id=0i=1, thread_id=0i=4, thread_id=0i=5, thread_id=0i=8, thread_id=0i=9, thread_id=0i=2, thread_id=1i=3, thread_id=1i=
24、6, thread_id=1i=7, thread_id=10、1次迭代分配给线程次迭代分配给线程0,每个线程依次分配到每个线程依次分配到2次连续的迭代计算。次连续的迭代计算。 动态调度(dynamic) 动态调度是动态地将迭代分配到各个线程，动态调度可以使用size参数也可以不使用size参数，不使用size参数时是将迭代逐个地分配到各个线程，使用size参数时，每次分配给线程的迭代次数为指定的size次。使用一个内部任务队列，采用先来先服务的方式进行调度。当某个线程闲下来，就为其分配一个循环块。由此可见，动态策略可以极大地保证线程组的负载平衡，但是需要额外的开销，不能达到最佳性能。 gui
25、ded调度（调度（guided） 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。runtime调度（调度（rumtime） runtime调度并不是和前面三种调度方式似的真实调度方式，它是在运行时根据环境变量OMP_SCHEDULE来确定调度类型 例如在unix系统中，可以使用setenv命令来设置OMP_SCHEDULE环境变量：setenv OMP_SCHEDULE“dynamic, 2”上述命令设置调度类型为动态调度，动态调度的迭代次数为2。在windows环境中，可以在”系统属性|高级|环境变量”对话框中进行设置环境变量。
