性能优化-OpenMP基础教程（二）

本文主要介绍OpenMP并行编程的环境变量和实战、主要对比理解嵌套并行的效果。

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目录

一、OpenMP是什么？

1 OpenMP的主要特点

2 Linux下OpenMP版本查看

3 OpenMP 环境变量

二、OPenMP实战

1?parallel

2 parallel for?

3 最大线程数获取（核数）

4 嵌套的使用（重点）

4.1 简单单并行

4.2 双并行不允许嵌套

4.3 双并行允许嵌套

---

一、OpenMP是什么？

????????OpenMP（Open Multi-Processing）是一个用于C、C++和Fortran编程语言的并行编程模型。

? ? ? ? 是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的，并已被广泛接受的，用于共享内存并行系统的多线程程序设计的一套指导性注释(Compiler Directive)。

????????支持OpenMP的编译器包括Sun Compiler，GNU Compiler和Intel Compiler等。它提供了一套简单而强大的API，使得开发人员可以轻松地在多核处理器上编写并行程序。

????????OpenMP通过将一个大的任务分解成多个小的任务，并将这些任务分配给不同的线程来并行执行，从而提高程序的性能。它提供了一些指令和函数，用于控制线程的创建、同步和通信等操作。

????????OpenMP提供了一种高层的抽象描述，用于并行算法。程序员可以通过在源代码中添加专用的pragma来明确表达他们的意图，这样编译器就可以自动将程序进行并行化，并在需要的地方添加同步、互斥和通信机制。当选择忽略这些pragma或者编译器不支持OpenMP时，程序可以退化为普通的串行程序，代码仍然可以正常运行，只是无法利用多线程来加速程序执行。

????????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。OpenMP的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。

? ? ? ? OpenMP官网?OpenMP官网

? ? ? ? OpenMP规范?OpenMP规范

????????

1 OpenMP的主要特点

????????1. 简单易用：OpenMP提供了一组简单的API，使得开发人员可以轻松地编写并行代码。
????????2. 可移植性：OpenMP可以在各种硬件平台上运行，包括多核CPU、GPU和分布式系统等。
????????3. 高性能：OpenMP可以利用多核处理器的并行计算能力，提高程序的执行效率。
????????4. 共享内存模型：OpenMP使用共享内存模型来实现线程之间的通信和同步，避免了数据竞争的问题。
????????5. 支持多种编程范式：OpenMP支持多种编程范式，包括数据并行、任务并行和指令级并行等。

2 Linux下OpenMP版本查看

? ? ? ? Linux的GCC编译器支持OpenMP，版本的查看使用如下：

 echo |cpp -fopenmp -dM |grep -i open

? ? ? ? 执行后打印例如：

#define _OPENMP 201511

? ? ? ? 可以到OpenMP Specification?查看对应的版本映射，201511代表2015年11月发布的OpenMP版本。

3 OpenMP 环境变量

? ? ? ? 在性能优化-OpenMP基础教程（一）中主要介绍了OpenMP的指令和函数，这里补充OpenMP的环境变量。

环境变量	描述
OMP_NUM_THREADS	指定并行区域中使用的线程数
OMP_PROC_BIND	控制线程与处理器之间的绑定关系
OMP_PLACES	指定线程在处理器上的放置方式
OMP_SCHEDULE	控制循环迭代的调度策略
OMP_STACKSIZE	指定线程栈的大小
OMP_DYNAMIC	控制是否启用动态调度
OMP_DEBUG	控制是否启用OpenMP调试功能
OMP_WAIT_POLICY	控制线程等待其他线程完成的策略
OMP_FLUSH_INTERVAL	指定刷新内存缓存的时间间隔
OMP_PROC_BIND	控制线程与处理器之间的绑定关系
OMP_PLACES	指定线程在处理器上的放置方式
OMP_SCHEDULE	控制循环迭代的调度策略
OMP_STACKSIZE	指定线程栈的大小
OMP_DYNAMIC	控制是否启用动态调度
OMP_DEBUG	控制是否启用OpenMP调试功能
OMP_WAIT_POLICY	控制线程等待其他线程完成的策略
OMP_FLUSH_INTERVAL	指定刷新内存缓存的时间间隔

二、OPenMP实战

? ? ? ? 编译仅仅需要在g++或者gcc 后面加编译选项 -fopenmp 。需要调用OpenMP的某些接口时，需要在代码中包含<omp.h>头文件。例如：

gcc test.c -fopenmp -o test

g++ test1.cpp -fopenmp -o test1

1?parallel

? ? ? ? 编译制导指令parallel，用来创建并行域，后面紧跟需要创建并行域的代码，紧跟的才有用，可以使用{}括起来，空行不算代码。

#include<iostream>
#include"omp.h"
using namespace std;
int main()
{
    #pragma omp parallel
    {
        cout << "parallel Test" << endl;
    }
    {
        cout << "serial Test" << endl;
    }
    
 return 0;
}

? ? ? ? 运行结果：

? ? ? ? 由于笔者电脑有八个核，所以打印8次。可以明显看出只有紧跟的代码才并行处理。OpenMP可以非常简单的编写并行程序，这是它的优势。

2 parallel for?

? ? ? ? paraller 仅仅只是让系统有了并行域，创建了多个线程执行相同的内容，并没有提高效率。使用parallel for可以让内容分配给不同的线程去执行，注意是将一个任务划分为多个子任务让多核系统去执行，这样就提高了效率，这才是OpenMP的核心。parallel for 可以默认使用系统的多核线程数，也可以用num_threads(number)指定线程数。

????????parallel for 只作用于紧跟的for循环，但是这个for循环是可以嵌套的。

? ? ? ? 注意parallel for 需要搭配for 循环使用。

#include<iostream>
#include"omp.h"
using namespace std;
int main()
{
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0;i < 8;i++)
    {
        printf("ThreadID: %d i = %d 当前并行域线程数: %d \n",omp_get_thread_num(),i,omp_get_num_threads());
    }

    printf("****************************\n");

    #pragma omp parallel for num_threads(4)
    for (int i = 0;i < 8;i++)
    {
        printf("ThreadID: %d i = %d 当前并行域线程数: %d \n",omp_get_thread_num(),i,omp_get_num_threads());
    }

    {
        cout << "serial Test" << endl;
    }
    
 return 0;
}

? ? ? ? 运行结果：

3 最大线程数获取（核数）

#include <iostream>
#include <omp.h>

int main()
{
    
    #ifdef _OPENMP
        printf("Max threads nums: %d \n",omp_get_max_threads());
    #else

    #endif

    return 0;
}

? ? ? ? 运行结果：

4 嵌套的使用（重点）

????????omp_set_nested(1) 设置允许嵌套使用，作用域在下面所有代码，不包括设置之前，只有当设置为omp_set_nested(0)时，嵌套允许才会被取消。

????????omp_get_nested() 测试当前并行域是否支持嵌套使用

4.1 简单单并行

#include <stdio.h>
#include <omp.h>

int  main()
{
	// omp_set_nested(1);   // 设置允许嵌套并行可用 
    #pragma omp parallel num_threads(2)
    {
        printf("第一级, thread %d of %d\n", omp_get_thread_num(),omp_get_num_threads());
        
        // #pragma omp parallel num_threads(2)
        {
            printf("第二级, thread %d of %d\n", omp_get_thread_num(),omp_get_num_threads());
            
        }
    }

    

    
	return 0;
}

? ? ? ? 运行结果：

? ? ? ? 分析可知2个线程，都执行第一级和第二级，两个线程都执行一次第一级和第二级。

4.2 双并行不允许嵌套

#include <stdio.h>
#include <omp.h>

int  main()
{
	// omp_set_nested(1);   // 设置允许嵌套并行可用 
    #pragma omp parallel num_threads(2)
    {
        printf("第一级, thread %d of %d\n", omp_get_thread_num(),omp_get_num_threads());
        
        #pragma omp parallel num_threads(2)
        {
            printf("第二级, thread %d of %d\n", omp_get_thread_num(),omp_get_num_threads());
            
        }
    }

    

    
	return 0;
}

? ? ? ? 运行结果：

? ? ? ? 分析可知，第一级部分获得两个线程执行，第二级一个线程执行两次，这是不允许嵌套并行。

4.3 双并行允许嵌套

#include <stdio.h>
#include <omp.h>

int  main()
{
	omp_set_nested(1);   // 设置允许嵌套并行可用 
    #pragma omp parallel num_threads(2)
    {
        printf("第一级, thread %d of %d\n", omp_get_thread_num(),omp_get_num_threads());
        
        #pragma omp parallel num_threads(2)
        {
            printf("第二级, thread %d of %d\n", omp_get_thread_num(),omp_get_num_threads());
            
        }
    }

    

    
	return 0;
}

? ? ? ? 运行结果：

? ? ?

? ? ? ? 分析可知，第一级在嵌套并行外部，因此在允许嵌套并行的情况下，执行两次；第二级在嵌套并行内，因此外部的每个线程会产生两个线程，这样就有4个线程执行第二级，这是允许嵌套执行的效果。

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下一节继续对OpenMP的更深层次的编程进行讲解！