OpenMP并行编程: 矩阵乘法,积分计算,PSPR排序

简介

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。

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。

基本使用

链接openmp的包在linux上非常简单,通过引入头文件,加入链接库就行了.
头文件

#include <omp.h>
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编译时

g++ calcTrap.cpp -o trap -lbenchmark -lpthread -fopenmp
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关键语法

编译指导语句:

#pragma omp parallel for
#pragma omp for reduction(+: 变量)
#pragma omp critical//锁
{
}
#pragma omp parallel for private(x,y)//每个线程都独立拷贝x, y变量，互不干扰，如果不设默认是共享变量
#pragma omp parallel for schedule(static/dynamic/guided, k)//总工作量划分成n/k块，再多线程调度
#pragma omp parallel sections
{
    #pragma omp section//要保证几个section下的函数之间没有变量依赖
    .........
    #pragma omp section
    .........        
}
#pragma omp parallel
{
    .......();
    #pragma omp master/single //保证只有主线程/某个线程能访问下面的函数，区别是使用master没有barrier珊障，single的话先完成的线程等待没完成的线程
    {
    }
    .......
}

#pragma omp barrier/nowait //强制设置珊障/无需等待，如果后续函数对前面的多线程没有依赖，即可使用nowait
#pragma omp parallel for firstprivate(变量)/lastprivate(变量) //为每个多线程赋初值/出多线程回到主线程时赋值供主线程使用
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库函数:

int omp_get_num_threads(); //获取当前使用的线程个数
int omp_get_num_threads(2/3/...)//设置要使用的线程个数
int omp_get_thread_num(void);//返回当前线程号
int omp_get_num_procs(void);//返回可用的处理核个数
void omp_set_num_threads(thread_num);//设置并行线程数
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OpenMP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