python做网站好吗,wordpress电台,系统开发报价清单,有一个做名片的网站官方文档#xff1a;OpenMP | LLNL HPC Tutorials
OpenMP总览 统一内存访问#xff1a;OpenMP、Pthreads 非统一内存访问#xff1a;MPI OpenMP与Pthread OpenMP原理 串行区到达并行区后会派生多个线程#xff0c;并行区代码执行完后进行线程合并#xff0c;剩下主线程 编…官方文档OpenMP | LLNL HPC Tutorials
OpenMP总览 统一内存访问OpenMP、Pthreads 非统一内存访问MPI OpenMP与Pthread OpenMP原理 串行区到达并行区后会派生多个线程并行区代码执行完后进行线程合并剩下主线程 编译指导语句格式 openmp提供基于指令的内存共享API 预处理指令#pragma omp 指导指令 [子句] 若一行放不下要另起一行则需要 / 来转义 编译指令gcc -g -fopenmp -o hello hello.c 没有代码补全了很急啊 示例程序
“Hello world”
#includestdlib.h
#includestdio.h
#ifdef _OPENMP
#includeomp.h
#endifint thread_count;
void* Hello(void)
{#ifdef _OPENMPint my_rank omp_get_thread_num();//获取线程号int thread_count omp_get_num_threads();//确定当前线程组中活动线程的数量#elseint my_rank 0;int thread_count 1;#endifprintf(Hello from thread %ld of %d\n,my_rank,thread_count);return NULL;
}int main(int argc,char* argv[])
{thread_count strtol(argv[1],NULL,10);#pragma omp parallel num_threads(thread_count)Hello();return 0;
}
不传惨默认电脑核数我的电脑是12核
计算机环境变量OMP_NUM_THREADS 传参结果 梯形积分法 #includestdlib.h
#includestdio.h
#includemath.h
#ifdef _OPENMP
#includeomp.h
#endifvoid work(double a,double b,int n,double *global_result)
{#ifdef _OPENMPint my_rank omp_get_thread_num();//获取线程号int thread_count omp_get_num_threads();//确定当前线程组中活动线程的数量#elseint my_rank 0;int thread_count 1;#endifdouble h (b-a)/n;double my_result;int local_n n/thread_count;//每个线程执行多少块梯形double local_a a my_rank * local_n * h;double local_b local_a local_n * h;long long i;my_result (sin(local_a)sin(local_b))/2.0;for(i1;ilocal_n-1;i){//这里ppt写的是iloacl_n-1,应该是double x (double)i*h local_a;my_result sin(x);}my_result * h;#pragma omp critical{*global_result my_result;}}int main(int argc,char* argv[])
{ int thread_count;int n;//分割成n个梯形double a,b;//积分区域的左右两端double global_result 0.0;thread_count strtol(argv[1],NULL,10);printf(Please enter n,a and b\n);scanf(%d %lf %lf,n,a,b);#pragma omp parallel num_threads(thread_count)work(a,b,n,global_result);printf(result: %.6f,global_result);return 0;
}
变量作用域 private ( list ) private将一个或多个变量声明成线程的私有变量每个线程有自己变量私有副本仅当前并行区域有效 。 fistprivate ( list ) 对私有变量进行初始化把串行变量值拷贝到私有变量中。 lastprivate ( list ) 对私有变量的终结操作把私有变量最后的循环迭代拷贝到同名串行变量中。 shared ( list ) 将变量声明为共享变量 上面为粗粒度锁下面为细粒度锁 double factor 1.0;
double sum 0.0;
# pragma omp parallel for num_threads( th_count ) default(none) reduction( : sum ) \
private( k, factor ) shared(n)
for ( k 0; k n; k ) {
if ( k % 2 0)
factor 1.0;
else
factor -1.0;
sum factor / ( 2 * k 1 );
}
pi_approx 4.0 * sum; default(none) 相当于在并行区域之前告诉编译器在没有使用 shared 或 private 等指定变量共享属性的情况下所有变量都被视为私有的。这样做是为了防止程序员忘记明确指定共享属性导致错误的结果。 归约子句 归约操作将归约操作符重复地应用于操作数序列来得到一个结果的计算 语法reduction ( operator : variable list) global_result 0.0;
# pragma omp parallel num_threads (thread_count) reduction (: global_result)
global_result Local_trap(a,b,n); 把各个线程计算的结果汇总到归约变量上 归约是通过为每个隐式任务创建每个线程的列表项的私有副本来实现的就像使用了private子句global_result my_result一样。 OpenMP for 它告诉编译器接下来的for循环将会使用并行的方式执行 使用并行的时候需要满足以下四个需求: 在循环的迭代器必须是可计算的并且在执行前就需要确定迭代的次数。 在循环的代码块中不能包含breakreturnexit。 在循环的代码块中不能使用goto跳出到循环外部。 迭代器只能够被for语句中的增量表达式所修改。 嵌套循环并行化中内层循环并行和外层循环并行是不一样的 以下为2个线程为例 1.外层 i 0时为一个线程i 1为一个线程每个线程执行一次j 6,7,8,9 因为是并行所以会有i 0和i 1交替出现的情况同时需要用private将j声明成线程私有变量因为i 0时的j和i 1时的j不一样 2.内层 j 6,9为一个线程j 8,7为一个线程不需要private声明开启并行区域时两个线程的i索引都相同用的是同一层i下的j 数据依赖性 OpenMP编译器不检查被parallel for指令并行化的循环所包含的迭代间的依赖关系 一个或者更多个迭代结果依赖于其他迭代的循环一般不能被正确的并行化 有数据依赖关系的计算被分配到一个线程不会影响计算结果 比如在斐波那契数列算了前面的才能算后面的但是parallel for会把n次迭代分配好后同时开始算并不会等计算下标在前的数的线程算好后再算 OpenMP section and single OpenMP barrier 循环调度
