openMP多线程编程

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openMP多线程编程
OpenMP(Open Muti-Processing)

OpenMP缺点：

1：作为高层抽象，OpenMp并不适合需要复杂的线程间同步和互斥的场合；

2：另一个缺点是不能在非共享内存系统(如计算机集群)上使用。在这样的系统上，MPI使用较多。

关于openMP实现 临界区与互斥锁 可参考 reference3

windows系统下使用

==========================WINDOWS系统中使用==========================

基本使用：

在visual C++2010中使用OpenMP

1：将 Project 的Properties中C/C++里Language的OpenMP Support开启（参数为 /openmp）；

2：在编写使用OpenMP 的程序时，则需要先include OpenMP的头文件：omp.h；

3：在要并行化的for循环前面加上 #pragma omp parallel for

如下简单例子：
[cpp] view plain copy

//未使用OpenMP

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>



void Test(int n) {

for(int i = 0; i < 10000; ++i)

{

      //do nothing, just waste time

}

    printf("%d, ", n);

}



int main(int argc,char* argv[])

{

    for(int i = 0; i < 16; ++i)

    Test(i);

    system("pause");

}
结果为：

0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,11,12,13,14,15，
[cpp] view plain copy

//使用OpenMP

<pre name="code" class="cpp">#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <omp.h>



void Test(int n) {

for(int i = 0; i < 10000; ++i) {

//do nothing, just waste time

}

    printf("%d, ", n);

}



int main(int argc,char* argv[])

{

#pragma omp parallel for

    for(int i = 0; i < 16; ++i)

    Test(i);

    system("pause");

}
（我的笔记本为2核 4线程）

显示结果为：

0,12,4,8,1,13,5,9,2,14,6,10,3,15,7,11,

OpenMP将循环0-15拆分成0-3,4-7,8-11，12-15四个部分来执行。

当编译器发现#pragma omp parallel for后，自动将下面的for循环分成N份，(N为电脑CPU线程数)，然后把每份指派给一个线程去执行，而且多线程之间为并行执行。

关于获取CPU核数与线程ID
[cpp] view plain copy

#include <iostream>

#include <omp.h>

int main(){

    int sum = 0;

    int a[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};

    int coreNum = omp_get_num_procs();//获得处理器个数（其实获取的是线程的数量，我的笔记本为2核4线程，测试时获取的数字为4）</span>

    int* sumArray = new int[coreNum];//对应处理器个数，先生成一个数组

    for (int i=0;i<coreNum;i++)//将数组各元素初始化为0

        sumArray[i] = 0;

#pragma omp parallel for

    for (int i=0;i<10;i++)

    {

        int k = <span style="color:#3366FF;">omp_get_thread_num();//获得每个线程的ID</span>

        sumArray[k] = sumArray[k]+a[i];

    }

    for (int i = 0;i<coreNum;i++)

        sum = sum + sumArray[i];

    std::cout<<"sum: "<<sum<<std::endl;

    return 0;

}
Ubuntu系统中使用

=================ubuntu系统中=====================================

Hands on FAQ:

*怎么在Linux上运行OpenMP程序？
> 只需要安装支持OpenMP的编译器即可，比如GCC 4.2以上版本（好像Fedora Core带的部分4.1版本也支持），或者ICC（我用的version 9.1是支持的，其他没试过）。

*怎么缺点编译器是不是支持OpenMP？
> 看编译器安装路径下/include目录里有没有omp.h。

*怎么区分OpenMP程序？
> 程序中有没有以下内容：
> #include <omp.h>
> #pragma omp ...

*怎么编译OpenMP程序？
> gcc -fopenmp [sourcefile] -o [destination file]
> icc -openmp [sourcefile] -o [destination file]

*怎么运行OpenMP程序？
> 编译后得到的文件和普通可执行文件一样可以直接执行。

*怎么设置线程数？
>：在程序中写入set_num_threads(n);
> Method2：export OMP_NUM_THREADS=n;
> 两种方法各有用处，前者只对该程序有效，后者不用重新编译就可以修改线程数。

Example1:并行与串行时间差别

Sequetial Version:
[cpp] view plain copy

#include<iostream>

#include<sys/time.h>

#include<unistd.h>



using namespace std;



void test(int n)

{

    int a=0;

    struct timeval tstart,tend;

    double timeUsed;

    gettimeofday(&tstart,NULL);

    for(int i=0;i<1000000000;i++)

    {

        a=i+1;

    }

    gettimeofday(&tend,NULL);

    timeUsed=1000000*(tend.tv_sec-tstart.tv_sec)+tend.tv_usec-tstart.tv_usec;

    cout<<n<<" Time="<<timeUsed/1000<<" ms"<<endl;

}

int main()

{

    struct timeval tstart,tend;

    double timeUsed;

    gettimeofday(&tstart,NULL);

    int j=0;

    for(j=0;j<4;j++)

    {

        test(j);

    }

    gettimeofday(&tend,NULL);

    timeUsed=1000000*(tend.tv_sec-tstart.tv_sec)+tend.tv_usec-tstart.tv_usec;

    cout<<" Total Time="<<timeUsed/1000<<" ms"<<endl;

    return 0;

}
Parallel Version:
[cpp] view plain copy

#include<iostream>

#include<sys/time.h>

#include<unistd.h>

#include<omp.h>



using namespace std;



void test(int n)

{

    int a=0;

    struct timeval tstart,tend;

    double timeUsed;

    gettimeofday(&tstart,NULL);

    for(int i=0;i<1000000000;i++)

    {

        a=i+1;

    }

    gettimeofday(&tend,NULL);

    timeUsed=1000000*(tend.tv_sec-tstart.tv_sec)+tend.tv_usec-tstart.tv_usec;

    cout<<n<<" Time="<<timeUsed/1000<<" ms"<<endl;

}

int main()

{

    struct timeval tstart,tend;

    double timeUsed;

    gettimeofday(&tstart,NULL);

    int j=0;

#pragma omp parallel for

    for(j=0;j<4;j++)

    {

        test(j);

    }

    gettimeofday(&tend,NULL);

    timeUsed=1000000*(tend.tv_sec-tstart.tv_sec)+tend.tv_usec-tstart.tv_usec;

    cout<<" Total Time="<<timeUsed/1000<<" ms"<<endl;

    return 0;

}
Result:

Sequential version:
[cpp] view plain copy

0 Time=2064.69 ms

1 Time=2061.11 ms

2 Time=2076.32 ms

3 Time=2077.93 ms

Total Time=8280.14 ms
Parallel version:
[cpp] view plain copy

2 Time=2148.22 ms

3 Time=2151.72 ms

0 Time=2151.85 ms

1 Time=2151.77 ms

Total Time=2158.81 ms
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Example2:矩阵拟合法计算Pi

Sequential Version:
[cpp] view plain copy

#include<iostream>

#include<sys/time.h>

#include<unistd.h>

//#include <omp.h>



using namespace std;



int main ()

{

    struct timeval tstart,tend;

    double timeUsed;

    static long num_steps =1000000000;

    double step;

    int i;

    double x, pi, sum = 0.0;

    step = 1.0/(double) num_steps;

    gettimeofday(&tstart,NULL);

//#pragma omp parallel for reduction(+:sum) private(x) /*只加了这一句，其他不变*/

    for (i=0;i < num_steps; i++)

    {

        x = (i+0.5)*step;

        sum = sum + 4.0/(1.0+x*x);

    }

    pi = step * sum;

    gettimeofday(&tend,NULL);

    timeUsed=1000000*(tend.tv_sec-tstart.tv_sec)+tend.tv_usec-tstart.tv_usec;

    timeUsed=timeUsed/1000;

    cout<<"pi="<<pi<<"  ("<<num_steps<<" )   "<<timeUsed<<" ms"<<endl;

    return 0;

}
Parallel Version:
[cpp] view plain copy

#include<iostream>

#include<sys/time.h>

#include<unistd.h>

#include <omp.h>



using namespace std;



int main ()

{

    struct timeval tstart,tend;

    double timeUsed;

    static long num_steps = 1000000000;

    double step;

    int i;

    double x, pi, sum = 0.0;

    step = 1.0/(double) num_steps;

    gettimeofday(&tstart,NULL);

#pragma omp parallel for reduction(+:sum) private(x) /*只加了这一句，其他不变*/

    for (i=0;i < num_steps; i++)

    {

        x = (i+0.5)*step;

        sum = sum + 4.0/(1.0+x*x);

    }

    pi = step * sum;

    gettimeofday(&tend,NULL);

    timeUsed=1000000*(tend.tv_sec-tstart.tv_sec)+tend.tv_usec-tstart.tv_usec;

    timeUsed=timeUsed/1000;

    cout<<"pi="<<pi<<"  ("<<num_steps<<" )   "<<timeUsed<<" ms"<<endl;

    return 0;

}
运行结果为：
[cpp] view plain copy

von@von-pc:~/test$ ./parrPI2

pi=3.14159  (1000000000 )   3729.68 ms

von@von-pc:~/test$ ./seqPI2

pi=3.14159  (1000000000 )   13433.1 ms
我的电脑为2核，4线程提升速度为13433/3739=3.6 。因为这个程序本身具有良好的并发性，循环间几乎没有数据依赖，除了sum，但是用reduction(+:sum)把对于sum的相关也消除了。

关于reduction ， private具体请到references 7中查看。

需要特别注意的一点是:

上述的计时方法使用的是gettimeofday() 而原博客给出的计时方法是time_t (使用time_t是没法达到作者所说的速度的，你会发现并行的时间比串行还慢)。

主要原因：计时方法不一样，具体请看两者的区别（另一篇博客）

reference：

1：http://baike.baidu.com/view/1687659.htm

2：http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2012/03/23/2413335.html

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

3：http://www.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-aix-openmp-framework/index.html

4：http://openmp.org/wp/openmp-compilers/（官网）

5：http://blog.163.com/zl_dream1106/blog/static/84286020105210012295/ （linux 系统中OpenMP）

6：http://blog.163.com/zl_dream1106/blog/static/842860201052952352/?suggestedreading&wumii（OpenMP编程指南）

7：http://blog.163.com/zl_dream1106/blog/static/84286020105293213869/?suggestedreading&wumii（OpenMP 入门）
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原文地址：https://www.cnblogs.com/mfryf/p/6863089.html

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