OpenMP 编程模型

OpenMP 内存模型

共享内存模型：

OpenMP 专为多处理器/核心、共享内存机器设计，底层架构可以是共享内存UMA或NUM

OpenMP 执行模型

基于线程的并行：

OpenMP 程序基于多线程来实现并行， 线程是操作系统可以调度的最小执行单元。 线程存在于单个进程的资源中，没有进程，线程就不存在。 通常，线程的数量与机器处理器/核心的数量相匹配。然而，实际使用线程的方式取决于应用程序。

显式并行化：

OpenMP 是一种显式（非自动）编程模型，使得程序员能够完全控制并行流程。

并行化可以很简单，例如串行代码加上一些编译指令，也可以以很复杂，例如多级并行，锁，甚至嵌套锁。

分叉-合并(fork-join)模型：

OpenMP 使用分叉-合并模型进行并行执行：

所有 OpenMP 程序都从主线程开始，主线程顺序执行，直到遇到第一个并行区域 结构。 然后，

分叉：主线程创建一组并行线程， 处于并行区域结构的程序，将在各个线程之间并行执行。

合并：当线程组完成并行区域结构中的语句时，它们将同步并终止，只留下主线程。

并行区域和组成它们的线程的数量是任意的。

基于编译器指令：

大多数 OpenMP 并行是通过嵌入在 C/C++ 或 Fortran 源代码中的编译器指令来指定的。

嵌套并行性：

API 允许在并行区域内嵌套并行区域。 不同实现版本可能对此功能支持不一样。

动态线程：

API 允许运行时环境动态改变线程数量以便更有效的利用资源。不同实现版本可能对此功能支持不一样。

输入/输出：

OpenMP 对并行 I/O 没有具体规定。 程序员需要自己保证在多线程程序中 I/O 的正确性。

执行模型和内存模型的相互作用：

单程序多数据（SPMD）是基本的编程范式，所有线程都有执行相同程序代码的潜力，但是每个线程可能访问、修改不同的数据并遍历不同的执行路径。

OpenMP 提供了“松弛一致性”和“临时"线程内存视图。线程可以平等地访问共享内存，共享内存中的变量可以被检索/存储。每个线程还有自己的临时变量副本，可以独立于内存中的变量进行修改。 当所有线程都需要对共享变量具有一致的视图时，程序员（或编译器）需要确保所有的线程都更新了此变量。

OpenMP 编程主要内容：

• 启动并行线程的方法
• 统计正在运行的线程数量的方法
• 唯一标识线程的方式
• 将线程汇合(join)，进行串行执行的方法
• 同步线程的方法
• 当必要时确保对数据项的一致视图
• 必须检查数据依赖性、数据冲突、条件竞争或死锁