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  • OpenMP模式下多线程文件操作 (转)

    项目背景：

          为了提升项目的运行效率，考虑多线程技术。最近OpenMP技术很热，咱也凑凑热闹，也为了充分发挥电脑硬件的能力。

    硬件：

          酷睿2双核 2.2GHz

          3G 内存

    软件：

          Visual Studio 2010 旗舰版

          Windows 7 旗舰版 32bit

    难点：

          由于多个线程操作同一个文件，很有可能存在线程冲突。

    OpenMP：

          1. 必须的头文件 <omp.h>

          2. #pragma omp 预处理指示符指定要采用OpenMP。 例如通过 #pragma om parallel for 来指定下方的for循环采用多线程执行，此时编译器会根据CPU的个数来创建线程数。对于双核系统，编译器会默认创建两个线程执行并行区域的代码。

          示例代码：

         

    view plaincopy to clipboardprint?
    ·········10········20········30········40········50········60········70········80········90········100·······110·······120·······130·······140·······150
    1. #include <iostream>   
    2. #include <stdio.h>   
    3. #include <omp.h> // OpenMP编译需要包含的头文件   
    4.   
    5. int main()  
    6. {  
    7.    #pragma omp parallel for   
    8.    for (int i = 0; i < 100; ++i)  
    9.    {  
    10.       std::cout << i << std::endl;  
    11.    }  
    12.   
    13.    return 0;  
    14. }  

          3. OpenMP 常用库函数

          函数原型                                         功能

          int omp_get_num_procs(void)      返回当前可用的处理器个数

          int omp_get_num_threads(void)  返回当前并行区域中活动线程的个数，如果在并行区域外部调用，返回1

          int omp_get_thread_num(void)    返回当前的线程号（omp_get_thread_ID更好一些）

          int omp_set_num_threads(void)   设置进入并行区域时，将要创建的线程个数

          3.1 并行区域

         

    view plaincopy to clipboardprint?
    ·········10········20········30········40········50········60········70········80········90········100·······110·······120·······130·······140·······150
    1. #pragma omp parallel  //大括号内为并行区域   
    2. {  
    3.     //put parallel code here.   
    4. }  

          3.2 库函数示例

         

    view plaincopy to clipboardprint?
    ·········10········20········30········40········50········60········70········80········90········100·······110·······120·······130·······140·······150
    1. #include <iostream>   
    2. #include <omp.h>   
    3.   
    4. int main()  
    5. {  
    6.    std::cout << "Processors Number: " << omp_get_num_procs() << std::endl;  
    7.   
    8.    std::cout << "Parallel area 1" << std::endl;  
    9.    #pragma omp parallel   
    10.    {  
    11.       std::cout << "Threads number: " << omp_get_num_threads() << std::endl;  
    12.       std::cout << "; this thread ID is " << omp_get_thread_num() << std::endl;  
    13.    }  
    14.      
    15.    std::cout << "Parallel area 2" << std::endl;  
    16.    #pragma omp parallel   
    17.    {  
    18.       std::cout << "Number of threads: " << omp_get_num_threads() << std::endl;  
    19.       std::cout << "; this thread ID is " << omp_get_thread_num() << std::endl;  
    20.    }  
    21.   
    22.    return 0;  
    23. }  

         

          3.3 for循环并行化的基本用法

          3.3.1 数据不相关性

          利用openmp实现for循环的并行化，需满足数据的不相关性。

          在循环并行化时，多个线程同时执行循环，迭代的顺序是不确定的。如果数据是非相关的，那么可以采用基本的 #pragma omp parallel for 预处理指示符。

          如果语句S2与语句S1相关，那么必然存在以下两种情况之一：

          1. 语句S1在一次迭代中访问存储单元L，而S2在随后的一次迭代中访问同一存储单元，称之为循环迭代相关（loop carried dependence）；

          2. S1和S2在同一循环迭代中访问同一存储单元L，但S1的执行在S2之前，称之为非循环迭代相关（loop-independent dependence）。

        

           3.3.2 for循环并行化的几种声明形式

          

    view plaincopy to clipboardprint?
    ·········10········20········30········40········50········60········70········80········90········100·······110·······120·······130·······140·······150
    1. #include <iostream>   
    2. #include <omp.h>   
    3.   
    4. int main()  
    5. {  
    6.    //声明形式一   
    7.    #pragma omp parallel   
    8.    {  
    9.       #pragma omp for   
    10.       for (int i = 0; i < 10; ++i)  
    11.       {  
    12.          std::cout << i << std::endl;  
    13.       }  
    14.    }  
    15.   
    16.    //声明形式二   
    17.    #pragma omp parallel for   
    18.    for (int i = 0; i < 10; ++i)  
    19.    {  
    20.       std::cout << i << std:: endl;  
    21.    }  
    22.   
    23.    return 0;  
    24. }  

           上面代码的两种声明形式是一样的，可见第二种形式更为简洁。不过，第一种形式有一个好处：可以在并行区域内、for循环以外插入其他并行代码。

          

    view plaincopy to clipboardprint?
    ·········10········20········30········40········50········60········70········80········90········100·······110·······120·······130·······140·······150
    1. //声明形式一   
    2. #pragma omp parallel   
    3. {  
    4.    std::cout << "OK." << std::endl;  
    5.    #pragma omp for   
    6.    for(int i = 0; i < 10; ++i)  
    7.    {  
    8.       std::cout << i << std::endl;  
    9.    }  
    10. }  
    11.   
    12.   
    13. //声明形式二   
    14. #pragma omp parallel for   
    15. //std::cout << "OK." << std::endl;      // error!   
    16. for(int i = 0; i < 10; ++i)  
    17. {  
    18.    std::cout << i << std::endl;  
    19. }  

           3.3.3 for 循环并行化的约束条件

           尽管OpenMP可以很方便地对for循环进行并行化，但并不是所有的for循环都可以并行化。下面几种情形的for循环便不可以：

           1. for循环的循环变量必须是有符号型。例如，for(unsigned int i = 0; i < 10; ++i){...}编译不通过。

           2. for循环的比较操作符必须是<, <=, >, >=。例如，for(int i = 0; i != 10; i++)编译不通过。

           3. for循环的增量必须是整数的加减，而且必须是一个循环不变量。例如，for(int i = 0; i < 10; i = i+1)编译不通过，感觉只能++i, i++, --i, i--。

           4. for循环的比较操作符如果是<, <=，那么循环变量只能增加。例如，for(int i = 0; i != 10; --i)编译不通过。

           5. 循环必须是单入口，单出口。循环内部不允许能够达到循环以外的跳出语句，exit除外。异常的处理也不必须在循环体内部处理。例如，如循环体内的break或者goto语句，会导致编译不通过。

           3.3.4 基本for循环并行化示例

          

    view plaincopy to clipboardprint?
    ·········10········20········30········40········50········60········70········80········90········100·······110·······120·······130·······140·······150
    1. #include <iostream>   
    2. #include <omp.h>   
    3.   
    4. int main()  
    5. {  
    6.    int a[10] = {1};  
    7.    int b[10] = {2};  
    8.    int c[10] = {3};  
    9.   
    10. #pragma omp parallel   
    11. {  
    12.    #pragma omp for   
    13.    for(int i = 0; i < 10; ++i)  
    14.    {  
    15.       //c[i]只与a[i]和b[i]相关   
    16.       c[i] = a[i] + b[i];  
    17.    }  
    18. }  
    19.   
    20.    return 0;  
    21. }  

           3.3.5 嵌套for循环

          

    view plaincopy to clipboardprint?
    ·········10········20········30········40········50········60········70········80········90········100·······110·······120·······130·······140·······150
    1. #include <iostream>   
    2. #include <omp.h>   
    3.   
    4. int main()  
    5. {  
    6.    #pragma omp parallel   
    7.    {  
    8.       #pragma omp for   
    9.       for(int i = 0; i < 10; ++i)  
    10.       {  
    11.          for(int j = 0; j < 10; ++j)  
    12.          {  
    13.             c[i][j] = a[i][j] + b[i][j];  
    14.          }  
    15.       }  
    16.    }  
    17.   
    18.    return 0;  
    19. }  

           编译器会让第一个CPU完成

          

    view plaincopy to clipboardprint?
    1. for(int i = 0; i < 5; ++i)  
    2. {  
    3.     for(int j = 0; j < 5; ++j)  
    4.     {  
    5.        c[i][j] = a[i][j] + b[i][j];  
    6.     }  
    7. }  

           让第二个CPU完成

          

    view plaincopy to clipboardprint?
    ·········10········20········30········40········50········60········70········80········90········100·······110·······120·······130·······140·······150
    1. for(int i = 5; i < 10; ++i)  
    2. {  
    3.    for(int j = 5; j < 10; ++j)  
    4.    {  
    5.       c[i][j] = a[i][j] + b[i][j];  
    6.    }  
    7. }  
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