OpenMP共享内存并行编程详解

实验平台：win7， VS2010

1. 介绍

    并行计算机可以简单分为共享内存和分布式内存，共享内存就是多个核心共享一个内存，目前的PC就是这类（不管是只有一个多核CPU还是可以插多个CPU，它们都有多个核心和一个内存），一般的大型计算机结合分布式内存和共享内存结构，即每个计算节点内是共享内存，节点间是分布式内存。想要在这些并行计算机上获得较好的性能，进行并行编程是必要条件。目前流行的并行程序设计方法是，分布式内存结构上使用MPI，共享内存结构上使用Pthreads或OpenMP。我们这里关注的是共享内存并行计算机，因为编辑这篇文章的机器就属于此类型（普通的台式机）。和Pthreads相比OpenMP更简单，对于关注算法、只要求对线程之间关系进行最基本控制（同步，互斥等）的我们来说，OpenMP再适合不过了。

    本文对windows上Visual Studio开发环境下的OpenMP并行编程进行简单的探讨。本文参考了wikipedia关于OpenMP条目、OpenMP.org（有OpenMP Specification）、MSDM上关于OpenMP条目以及教材《MPI与OpenMP并行程序设计（C语言版）》：

1. http://zh.wikipedia.org/wiki/OpenMP
2. http://openmp.org/
3. http://msdn.microsoft.com/en-us/library/tt15eb9t(v=vs.100).aspx
4. 《MPI与OpenMP并行程序设计（C语言版）》第17章，Michael J. Quinn著，陈文光等译，清华大学出版社，2004

    注意，OpenMP目前最新版本为4.0.0，而VS2010仅支持OpenMP2.0（2002年版本），所以本文所讲的也是OpenMP2.0，本文注重使用OpenMP获得接近核心数的加速比，所以OpenMP2.0也足够了。

2. 第一个OpenMP程序

step 1： 新建控制台程序

step 2： 项目属性，所有配置下“配置属性>>C/C++>>语言>>OpenMP支持”修改为是（/openmp），如下图：

step 3： 添加如下代码：

#include<omp.h>
#include<iostream>
int main()
{
    std::cout << "parallel begin:
";
    #pragma omp parallel
    {
        std::cout << omp_get_thread_num();
    }
    std::cout << "
 parallel end.
";
    std::cin.get();
    return 0;
}

step 4： 运行结果如下图：

可以看到，我的计算机是8核的（严格说是8线程的），这是我们实验室的小型工作站（至多支持24核）。

3. “第一个OpenMP程序”幕后，并行原理

    OpenMP由Compiler Directives（编译指导语句）、Run-time Library Functions（库函数）组成，另外还有一些和OpenMP有关的Environment Variables（环境变量）、Data Types（数据类型）以及_OPENMP宏定义。之所以说OpenMP非常简单，是因为，所有这些总共只有50个左右，OpenMP2.0 Specification仅有100余页。第2节的“第一个OpenMP程序”的第6行“#pragma omp parallel”即Compiler Directive，“#pragma omp parallel”下面的语句将被多个线程并行执行（也即被执行不止一遍），第8行的omp_get_thread_num()即Run-time Library Function，omp_get_thread_num()返回当前执行代码所在线程编号。

    共享内存计算机上并行程序的基本思路就是使用多线程，从而将可并行负载分配到多个物理计算核心，从而缩短执行时间（同时提高CPU利用率）。在共享内存的并行程序中，标准的并行模式为fork/join式并行，这个基本模型如下图示：

其中，主线程执行算法的顺序部分，当遇到需要进行并行计算式，主线程派生出（创建或者唤醒）一些附加线程。在并行区域内，主线程和这些派生线程协同工作，在并行代码结束时，派生的线程退出或者挂起，同时控制流回到单独的主线程中，称为汇合。对应第2节的“第一个OpenMP程序”，第4行对应程序开始，4-5行对应串行部分，6-9行对应第一个并行块（8个线程），10-13行对应串行部分，13行对应程序结束。

    简单来说，OpenMP程序就是在一般程序代码中加入Compiler Directives，这些Compiler Directives指示编译器其后的代码应该如何处理（是多线程执行还是同步什么的）。所以说OpenMP需要编译器的支持。上一小节的step 2即打开编译器的OpenMP支持。和Pthreads不同，OpenMP下程序员只需要设计高层并行结构，创建及调度线程均由编译器自动生成代码完成。

4. Compiler Directives

4.1 一般格式

Compiler Directive的基本格式如下：

#pragma omp directive-name [clause[ [,] clause]...]

其中“[]”表示可选，每个Compiler Directive作用于其后的语句（C++中“{}”括起来部分是一个复合语句）。

directive-name可以为：parallel, for, sections, single, atomic, barrier, critical, flush, master, ordered, threadprivate（共11个，只有前4个有可选的clause）。

clause（子句）相当于是Directive的修饰，定义一些Directive的参数什么的。clause可以为：copyin(variable-list), copyprivate(variable-list), default(shared | none), firstprivate(variable-list), if(expression), lastprivate(variable-list), nowait, num_threads(num), ordered, private(variable-list), reduction(operation: variable-list), schedule(type[,size]), shared(variable-list)（共13个）。

    例如“#pragma omp parallel”表示其后语句将被多个线程并行执行，线程个数由系统预设（一般等于逻辑处理器个数，例如i5 4核8线程CPU有8个逻辑处理器），可以在该directive中加入可选的clauses，如“#pragma omp parallel num_threads(4)”仍旧表示其后语句将被多个线程并行执行，但是线程个数为4。

4.2 详细解释

    本节的叙述顺序同我的另一篇博文：OpenMP编程总结表，读者可以对照阅读，也可以快速预览OpenMP所有语法。

    如果没有特殊说明，程序均在Debug下编译运行。

parallel　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

    parallel表示其后语句将被多个线程并行执行，这已经知道了。“#pragma omp parallel”后面的语句（或者，语句块）被称为parallel region。

    可以用if clause条件地进行并行化，用num_threads clause覆盖默认线程数：

int a = 0;
#pragma omp parallel if(a) num_threads(6)
{
    std::cout << omp_get_thread_num();
}

int a = 7;
#pragma omp parallel if(a) num_threads(6)
{
    std::cout << omp_get_thread_num();
}

可以看到多个线程的执行顺序是不能保证的。

    private, firstprivate, shared, default, reduction, copyin clauses留到threadprivate directive时说。

for　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

    第2节的“第一个OpenMP程序”其实不符合我们对并行程序的预期——我们一般并不是要对相同代码在多个线程并行执行，而是，对一个计算量庞大的任务，对其进行划分，让多个线程分别执行计算任务的每一部分，从而达到缩短计算时间的目的。这里的关键是，每个线程执行的计算互不相同（操作的数据不同或者计算任务本身不同），多个线程协作完成所有计算。OpenMP for指示将C++ for循环的多次迭代划分给多个线程（划分指，每个线程执行的迭代互不重复，所有线程的迭代并起来正好是C++ for循环的所有迭代），这里C++ for循环需要一些限制从而能在执行C++ for之前确定循环次数，例如C++ for中不应含有break等。OpenMP for作用于其后的第一层C++ for循环。下面是一个例子：

const int size = 1000;
int data[size];
#pragma omp parallel
{
    #pragma omp for
    for(int i=0; i<size; ++i)
        data[i] = 123;
}

默认情况下，上面的代码中，程序执行到“#pragma omp parallel”处会派生出7和线程，加上主线程共8个线程（在我的机器上），C++ for的1000次迭代会被分成连续的8段——0-124次迭代由0号线程计算，125-249次迭代由1号线程计算，以此类推。可能你已经猜到了，具体C++ for的各次迭代在线程间如何分配可以由clause指示，它就是schedule(type[,size])，后面会具体说。

    如果parallel region中只包含一个for directive作用的语句，上面代码就是这种情况，此时可以将parallel和for“缩写”为parallel for，上面代码等价于这样：

const int size = 1000;
int data[size];
#pragma omp parallel for
for(int i=0; i<size; ++i)
    data[i] = 123;

    正确使用for directive有两个条件，第1是C++ for符合特定限制，否则编译器将报告错误，第2是C++ for的各次迭代的执行顺序不影响结果正确性，这是一个逻辑条件。例子如下：

#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    #pragma omp for
    for(int i=0; i<1000000; ++i)
        if(i>999)
            break;
}

编译器报错如下：

error C3010: “break”: 不允许跳出 OpenMP 结构化块

    schedule(type[,size])设置C++ for的多次迭代如何在多个线程间划分：

1. schedule(static, size)将所有迭代按每连续size个为一组，然后将这些组轮转分给各个线程。例如有4个线程，100次迭代，schedule(static, 5)将迭代：0-4, 5-9, 10-14, 15-19, 20-24...依次分给0, 1, 2, 3, 0...号线程。schedule(static)同schedule(static, size_av)，其中size_av等于迭代次数除以线程数，即将迭代分成连续的和线程数相同的等分（或近似等分）。
2. schedule(dynamic, size)同样分组，然后依次将每组分给目前空闲的线程（故叫动态）。
3. schedule(guided, size) 把迭代分组，分配给目前空闲的线程，最初组大小为迭代数除以线程数，然后逐渐按指数方式（依次除以2）下降到size。
4. schedule(runtime)的划分方式由环境变量OMP_SCHEDULE定义。

下面是几个例子，可以先忽略critical directive：

#pragma omp parallel num_threads(3)
{
    #pragma omp for
    for(int i=0; i<9; ++i){
        #pragma omp critical
        std::cout << omp_get_thread_num() << i << " ";
    }
}

上面输出说明0号线程执行0-2迭代，1号执行3-5,2号执行6-9，相当于schedule(static, 3)。

#pragma omp parallel num_threads(3)
{
    #pragma omp for schedule(static, 1)
    for(int i=0; i<9; ++i){
        #pragma omp critical 
        std::cout << omp_get_thread_num() << i << " ";
    }
}

#pragma omp parallel num_threads(3)
{
    #pragma omp for schedule(dynamic, 2)
    for(int i=0; i<9; ++i){
        #pragma omp critical 
        std::cout << omp_get_thread_num() << i << " ";
    }
}

    ordered clause配合ordered directive使用，请见ordered directive，nowait留到barrier directive时说，private, firstprivate, lastprivate, reduction留到threadprivate directive时说。

sections　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

    如果说for directive用作数据并行，那么sections directive用于任务并行，它指示后面的代码块包含将被多个线程并行执行的section块。下面是一个例子：

#pragma omp parallel
{
    #pragma omp sections
    {
        #pragma omp section
        std::cout << omp_get_thread_num();
        #pragma omp section
        std::cout << omp_get_thread_num();
    }
}

上面代码中2个section块将被2个线程并行执行，多个个section块的第1个“#pragma omp section”可以省略。这里有些问题，执行这段代码是总共会有多少个线程呢，“#pragma omp parallel”没有clause，默认是8个线程（又说的在我的机器上），2个section是被哪2个线程执行是不确定的，当section块多于8个时，会有一个线程执行不止1个section块。

    同样，上面代码可以“缩写”为parallel sections：

#pragma omp parallel sections
{
    #pragma omp section
    std::cout << omp_get_thread_num();
    #pragma omp section
    std::cout << omp_get_thread_num();
}

    nowait clause留到barrier directive时说，private, firstprivate, lastprivate, reduction clauses留到threadprivate directive时说。

single　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

    指示代码将仅被一个线程执行，具体是哪个线程不确定，例子如下：

#pragma omp parallel num_threads(4)
{
    #pragma omp single
    std::cout << omp_get_thread_num();
    std::cout << "-";
}

这里0号线程执行了第4 5两行代码，其余三个线程执行了第5行代码。

    nowait clause留到barrier directive时说，private, firstprivate, copyprivate clauses留到threadprivate directive时说。

master　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

    指示代码将仅被主线程执行，功能类似于single directive，但single directive时具体是哪个线程不确定（有可能是当时闲的那个）。

critical　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

    定义一个临界区，保证同一时刻只有一个线程访问临界区。观察如下代码及其结果：

#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    std::cout << omp_get_thread_num() << omp_get_thread_num();
}

5号线程执行第3行代码时被2号线程打断了（并不是每次运行都可能出现打断）。

#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    #pragma omp critical
    std::cout << omp_get_thread_num() << omp_get_thread_num();
}

这次不管运行多少遍都不会出现某个数字不是连续两个出现，因为在第4行代码被一个线程执行期间，其他线程不能执行（该行代码是临界区）。

barrier　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

    定义一个同步，所有线程都执行到该行后，所有线程才继续执行后面的代码，请看例子：

#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    #pragma omp critical
    std::cout << omp_get_thread_num() << " ";
    #pragma omp critical
    std::cout << omp_get_thread_num()+10 << " ";
}

#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    #pragma omp critical
    std::cout << omp_get_thread_num() << " ";
    #pragma omp barrier
    #pragma omp critical
    std::cout << omp_get_thread_num()+10 << " ";
}

可以看到，这时一位数数字打印完了才开始打印两位数数字，因为，所有线程执行到第5行代码时，都要等待所有线程都执行到第5行，这时所有线程再都继续执行第7行及以后的代码，即所谓同步。

    再来说说for, sections, single directives的隐含barrier，以及nowait clause如下示例：

#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    #pragma omp for
    for(int i=0; i<10; ++i){
        #pragma omp critical
        std::cout << omp_get_thread_num() << " ";
    }
    // There is an implicit barrier here.
    #pragma omp critical
    std::cout << omp_get_thread_num()+10 << " ";
}

#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    #pragma omp for nowait
    for(int i=0; i<10; ++i){
        #pragma omp critical
        std::cout << omp_get_thread_num() << " ";
    }
    // The implicit barrier here is disabled by nowait.
    #pragma omp critical
    std::cout << omp_get_thread_num()+10 << " ";
}

sections, single directives是类似的。

atomic　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

    atomic directive保证变量被原子的更新，即同一时刻只有一个线程再更新该变量（是不是很像critical directive），见例子：

int m=0;
#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    for(int i=0; i<1000000; ++i)
        ++m;
}
std::cout << "value should be: " << 1000000*6 << std::endl;
std::cout << "value is: "<< m << std::endl;

m实际值比预期要小，因为“++m”的汇编代码不止一条指令，假设三条：load, inc, mov（读RAM到寄存器、加1，写回RAM），有可能线程A执行到inc时，线程B执行了load（线程A inc后的值还没写回），接着线程A mov，线程B inc后再mov，原本应该加2就变成了加1。

    使用atomic directive后可以得到正确结果：

int m=0;
#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    for(int i=0; i<1000000; ++i)
        #pragma omp atomic
        ++m;
}
std::cout << "value should be: " << 1000000*6 << std::endl;
std::cout << "value is: "<< m << std::endl;

    那用critical directive行不行呢：

int m=0;
#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    for(int i=0; i<1000000; ++i)
        #pragma omp critical
        ++m;
}
std::cout << "value should be: " << 1000000*6 << std::endl;
std::cout << "value is: "<< m << std::endl;

    差别为何呢，显然是效率啦，我们做个定量分析：

#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    for(int i=0; i<1000000; ++i) ;
}
int m;
double t, t2;
m = 0;
t = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    for(int i=0; i<1000000; ++i)
        ++m;
}
t2 = omp_get_wtime();
std::cout << "value should be: " << 1000000*6 << std::endl;
std::cout << "value is: "<< m << std::endl;
std::cout << "time(S): " << t2-t << std::endl;
m = 0;
t = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    for(int i=0; i<1000000; ++i)
        #pragma omp critical
        ++m;
}
t2 = omp_get_wtime();
std::cout << "value should be: " << 1000000*6 << std::endl;
std::cout << "value is: "<< m << std::endl;
std::cout << "time of critical(S): " << t2-t << std::endl;
m = 0;
t = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel num_threads(6)
{
    for(int i=0; i<1000000; ++i)
        #pragma omp atomic
        ++m;
}
t2 = omp_get_wtime();
std::cout << "value should be: " << 1000000*6 << std::endl;
std::cout << "value is: "<< m << std::endl;
std::cout << "time of atomic(S): " << t2-t << std::endl;

按照惯例，需要列出机器配置：Intel Xeon Processor E5-2637 v2 (4核8线程 15M Cache, 3.50 GHz)，16GB RAM。上面代码需要在Release下编译运行以获得更为真实的运行时间（实际部署的程序不可能是Debug版本的），第一个parallel directive的用意是跳过潜在的创建线程的步骤，让下面三个parallel directives有相同的环境，以增加可比性。从结果可以看出，没有atomic clause或critical clause时运行时间短了很多，可见正确性是用性能置换而来的。不出所料，“大材小用”的critical clause运行时间比atomic clause要长很多。

flush　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

    指示所有线程对所有共享对象具有相同的内存视图（view of memory），该directive指示将对变量的更新直接写回内存（有时候给变量赋值可能只改变了寄存器，后来才才写回内存，这是编译器优化的结果）。这不好理解，看例子，为了让编译器尽情的优化代码，需要在Release下编译运行如下代码：

int data, flag=0;
#pragma omp parallel sections num_threads(2) shared(data, flag)
{
    #pragma omp section // thread 0
    {
        #pragma omp critical
        std::cout << "thread:" << omp_get_thread_num() << std::endl;
        for(int i=0; i<10000; ++i)
            ++data;
        flag = 1;
    }
    #pragma omp section // thread 1
    {
        while(!flag) ;
        #pragma omp critical
        std::cout << "thread:" << omp_get_thread_num() << std::endl;
        -- data;
        std::cout << data << std::endl;
    }
}

程序进入了死循环…… 我们的初衷是，用flag来做手动同步，线程0修改data的值，修改好了置flag，线程1反复测试flag检查线程0有没有修改完data，线程1接着再修改data并打印结果。这里进入死循环的可能原因是，线程1反复测试的flag只是读到寄存器中的值，因为线程1认为，只有自己在访问flag（甚至以为只有自己这1个线程），在自己没有修改内存之前不需要重新去读flag的值到寄存器。用flush directive修改后：

int data=0, flag=0;
#pragma omp parallel sections num_threads(2) shared(data, flag)
{
    #pragma omp section // thread 0
    {
        #pragma omp critical
        std::cout << "thread:" << omp_get_thread_num() << std::endl;
        for(int i=0; i<10000; ++i)
            ++data;
        #pragma omp flush(data)
        flag = 1;
        #pragma omp flush(flag)
    }
    #pragma omp section // thread 1
    {
        while(!flag){
            #pragma omp flush(flag)
        }
        #pragma omp critical
        std::cout << "thread:" << omp_get_thread_num() << std::endl;
        #pragma omp flush(data)
        -- data;
        std::cout << data << std::endl;
    }
}

这回结果对了，解释一下，第10行代码告诉编译器，确保data的新值已经写回内存，第17行代码说，重新从内存读flag的值。

ordered　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

    使用在有ordered clause的for directive（或parallel for）中，确保代码将被按迭代次序执行（像串行程序一样），例子：

#pragma omp parallel num_threads(8)
{
    #pragma omp for ordered
    for(int i=0; i<10; ++i){
        #pragma omp critical
            std::cout << i << " ";
        #pragma omp ordered
        {
            #pragma omp critical
                std::cout << "-" << i << " ";
        }
    }
}

只看前面有"-"的数字，是不是按顺序的，而没有"-"的数字则没有顺序。值得强调的是for directive的ordered clause只是配合ordered directive使用，而不是让迭代有序执行的意思，后者的代码是这样的：

#pragma omp for ordered
for(int i=0; i<10; ++i)
    #pragma omp ordered{
    ; // all the C++ for code
}

threadprivate　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

    将全局或静态变量声明为线程私有的。为理解线程共享和私有变量，看如下代码：

int a;
std::cout << omp_get_thread_num() << ": " << &a << std::endl;
#pragma omp parallel num_threads(8)
{
    int b;
    #pragma omp critical
    std::cout << omp_get_thread_num() << ": " << &a << "  " << &b << std::endl;
}

记住第3-7行代码要被8个线程执行8遍，变量a是线程之间共享的，变量b是每个线程都有一个（在线程自己的栈空间）。

    怎么区分哪些变量是共享的，哪些是私有的呢。在parallel region内定义的变量（非堆分配）当然是私有的。没有特别用clause指定的（上面代码就是这样），在parallel region前（parallel region后的不可见，这点和纯C++相同）定义的变量是共享的，在堆（用new或malloc函数分配的）上分配的变量是共享的（即使是在多个线程中使用new或malloc，当然指向这块堆内存的指针可能是私有的），for directive作用的C++ for的循环变量不管在哪里定义都是私有的。

    好了，回到threadprivate directive，看例子：

#include<omp.h>
#include<iostream>
int a;
#pragma omp threadprivate(a)
int main()
{
    std::cout << omp_get_thread_num() << ": " << &a << std::endl;
    #pragma omp parallel num_threads(8)
    {
        int b;
        #pragma omp critical
        std::cout << omp_get_thread_num() << ": " << &a << "  " << &b << std::endl;
    }
    std::cin.get();
    return 0;
}

    下面是最后几个没有讲的clauses：private, firstprivate, lastprivate, shared, default, reduction, copyin, copyprivate clauses，先看private clause：

int a = 0;
std::cout << omp_get_thread_num() << ": " << &a << std::endl;
#pragma omp parallel num_threads(8) private(a)
{
    #pragma omp critical
    std::cout << omp_get_thread_num() << ": *" << &a << "  " << a << std::endl;
}

private clause将变量a由默认线程共享变为线程私有的，每个线程会调用默认构造函数生成一个变量a的副本（当然这里int没有构造函数）。

    firstprivate clause和private clause的区别是，会用共享版本变量a来初始化。lastprivate clause在private基础上，将执行最后一次迭代（for）或最后一个section块（sections）的线程的私有副本拷贝到共享变量。shared clause和private clause相对，将变量声明为共享的。如下例子，其中的shared clause可以省略：

int a=10, b=11, c=12, d=13;
std::cout << "abcd's values: " << a << " " << b << " " << c << " " << d << std::endl;
#pragma omp parallel for num_threads(8) 
    firstprivate(a) lastprivate(b) firstprivate(c) lastprivate(c) shared(d)
for(int i=0; i<8; ++i){
    #pragma omp critical
    std::cout << "thread " << omp_get_thread_num() << " acd's values: "
        << a << " " << c << " " << d << std::endl;
    a = b = c = d = omp_get_thread_num();
}
std::cout << "abcd's values: " << a << " " << b << " " << c << " " << d << std::endl;

每个线程都对a,b,c,d的值进行了修改。因为d是共享的，所以每个线程打印d前可能被其他线程修改了。parallel region结束，a的共享版本不变，b,c由于被lastprivate clause声明了，所以执行最后一次迭代的那个线程用自己的私有b,c更新了共享版本的b,c，共享版本d的值取决于那个线程最后更新d。

    default(shared|none)：参数shared同于将所有变量用share clause定义，参数none指示对没有用private, shared, reduction, firstprivate, lastprivate clause定义的变量报错。

    reduction clause用于归约，如下是一个并行求和的例子：

int sum=0;
std::cout << omp_get_thread_num() << ":" << &sum << std::endl << std::endl;
#pragma omp parallel num_threads(8) reduction(+:sum)
{
    #pragma omp critical
    std::cout << omp_get_thread_num() << ":" << &sum << std::endl;
    #pragma omp for
    for(int i=1; i<=10000; ++i){
        sum += i;
    }
}
std::cout << "sum's valuse: " << sum << std::endl;

可以看到变量sum在parallel region中是线程私有的，每个线程用自己的sum求一部分和，最后将所有线程的私有sum加起来赋值给共享版本的sum。除了“+”归约，/, |, &&等都可以作为归约操作的算法。

    copyin clause让threadprivate声明的变量的值和主线程的值相同，如下例子：

#include<omp.h>
#include<iostream>
int a;
#pragma omp threadprivate(a)
int main()
{
    a = 99;
    std::cout << omp_get_thread_num() << ": " << &a << std::endl << std::endl;
    #pragma omp parallel num_threads(8) copyin(a)
    {
        #pragma omp critical
        std::cout << omp_get_thread_num() << ": *" << &a << "  " << a << std::endl;
    }
    std::cin.get();
    return 0;
}

如果第9行代码修改为去掉copyin clause，结果如下：

    copyprivate clause让不同线程中的私有变量的值在所有线程中共享，例子：

int a = 0;
#pragma omp parallel num_threads(8) firstprivate(a)
{
    #pragma omp single copyprivate(a)
    a = omp_get_thread_num()+10;
    #pragma omp critical
    std::cout << omp_get_thread_num() << ": *" << &a << "  " << a << std::endl;
}

能写在copyprivate里的变量必须是线程私有的，变量a符合这个条件，从上面结果可以看出，single directive的代码是被第4号线程执行的，虽然第4号线程赋值的a只是这个线程私有的，但是该新值将被广播到其他线程的a，这就造成了上面的结果。

如果去掉copyprivate clause，结果变为：

这次single directive的代码是被第0号线程执行的。

    呼，终于说完了，未尽事宜，见另一篇文章：OpenMP共享内存并行编程总结表。

6. 加速比

    加速比即同一程序串行执行时间除以并行执行时间，即并行化之后比串行的性能提高倍数。理论上，加速比受这些因素影响：程序可并行部分占比、线程数、负载是否均衡（可以查查Amdahl定律），另外，由于实际执行时并行程序可能存在的总线冲突，使得内存访问称为瓶颈（还有Cache命中率的问题），实际加速比一般低于理论加速比。

    为了看看加速比随线程数增加的变化情况，编写了如下代码，需要在Release下编译运行代码：

#include<iostream>
#include<omp.h>
int main(int arc, char* arg[])
{
    const int size = 1000, times = 10000;
    long long int data[size], dataValue=0;
    for(int j=1; j<=times; ++j)
        dataValue += j;
 
    #pragma omp parallel num_threads(16)
        for(int i=0; i<1000000; ++i) ;
 
    bool wrong; double t, tsigle;
    for(int m=1; m<=16; ++m){
        wrong = false;
        t = omp_get_wtime();
        for(int n=0; n<100; ++n){
            #pragma omp parallel for num_threads(m)
            for(int i=0; i<size; ++i){
                data[i] = 0;
                for(int j=1; j<=times; ++j)
                    data[i] += j;
                if(data[i] != dataValue)
                    wrong = true;
            }
        }
        t = omp_get_wtime()-t;
        if(m==1) tsigle=t;
        std::cout << "num_threads(" << m << ") rumtime: " << t << " s.
";
        std::cout << "wrong=" << wrong << "	speedup: " << tsigle/t << "	efficiency: " << tsigle/t/m << "

";
    }
 
    std::cin.get();
    return 0;
}

可以看到，由于我们的程序是在操作系统层面上运行，而非直接在硬件上运行，上面的测试结果出现了看似不可思议的结果——效率竟然有时能大于1！最好的加速比出现在num_threads(8)时，为7.4左右，已经很接近物理核心数8了，充分利用多核原来如此简单。