visual studio C++ 使用OpenMP 进行并行计算

来源：互联网发布：2016人工智能论坛编辑：程序博客网时间：2024/06/05 14:09

第一部分：基础部分转载于：http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2012/03/23/2413335.html

openMP支持的编程语言包括C语言、C++和Fortran，支持OpenMP的编译器包括Sun Studio，Intel Compiler，Microsoft Visual Studio，GCC。我使用的是Microsoft Visual Studio 2008，CPU为Intel i5 四核，首先讲一下在Microsoft Visual Studio 2008上openMP的配置。非常简单，总共分2步：

(1) 新建一个工程。这个不再多讲。

(2) 建立工程后，点击菜单栏->Project->Properties，弹出菜单里，点击 Configuration Properties->C/C++->Language->OpenMP Support，在下拉菜单里选择Yes。

至此配置结束。下面我们通过一个小例子来说明openMP的易用性。这个例子是有一个简单的test()函数，然后在main()里，用一个for循环把这个test()函数跑8遍。

 1 #include <iostream>
 2 #include <time.h>
 3 void test()
 4 {
 5     int a = 0;
 6     for (int i=0;i<100000000;i++)
 7         a++;
 8 }
 9 int main()
10 {
11     clock_t t1 = clock();
12     for (int i=0;i<8;i++)
13         test();
14     clock_t t2 = clock();
15     std::cout<<"time: "<<t2-t1<<std::endl;
16 }

编译运行后，打印出来的耗时为：1.971秒。下面我们用一句话把上面代码变成多核运行。

 1 #include <iostream>
 2 #include <time.h>
 3 void test()
 4 {
 5     int a = 0;
 6     for (int i=0;i<100000000;i++)
 7         a++;
 8 }
 9 int main()
10 {
11     clock_t t1 = clock();
12     #pragma omp parallel for
13     for (int i=0;i<8;i++)
14         test();
15     clock_t t2 = clock();
16     std::cout<<"time: "<<t2-t1<<std::endl;
17 }

编译运行后，打印出来的耗时为：0.546秒，几乎为上面时间的1/4。

由此我们可以看到openMP的简单易用。在上面的代码里，我们一没有额外include头文件，二没有额外link库文件，只是在for循环前加了一句#pragma omp parallel for。而且这段代码在单核机器上，或者编译器没有将openMP设为Yes的机器上编译也不会报错，将自动忽略#pragma这行代码，然后按照传统单核串行的方式编译运行！我们唯一要多做的一步，是从C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\redist\x86\Microsoft.VC90.OPENMP和C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\redist\Debug_NonRedist\x86\Microsoft.VC90.DebugOpenMP目录下分别拷贝vcomp90d.dll和vcomp90.dll文件到工程文件当前目录下。

对上面代码按照我的理解做个简单的剖析。

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核数)，然后把每份指派给一个核去执行，而且多核之间为并行执行。下面的代码验证了这种分析。

1 #include <iostream>
2 int main()
3 {
4 #pragma omp parallel for
5     for (int i=0;i<10;i++)
6         std::cout<<i<<std::endl;
7     return 0;
8 }

会发现控制台打印出了0 3 4 5 8 9 6 7 1 2。注意：因为每个核之间是并行执行，所以每次执行时打印出的顺序可能都是不一样的。

下面我们来了谈谈竞态条件(race condition)的问题，这是所有多线程编程最棘手的问题。该问题可表述为，当多个线程并行执行时，有可能多个线程同时对某变量进行了读写操作，从而导致不可预知的结果。比如下面的例子，对于包含10个整型元素的数组a，我们用for循环求它各元素之和，并将结果保存在变量sum里。

 1 #include <iostream>
 2 int main()
 3 {
 4     int sum = 0;
 5     int a[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
 6 #pragma omp parallel for
 7     for (int i=0;i<10;i++)
 8         sum = sum + a[i];
 9     std::cout<<"sum: "<<sum<<std::endl;
10     return 0;
11 }

如果我们注释掉#pragma omp parallel for，让程序先按照传统串行的方式执行，很明显，sum = 55。但按照并行方式执行后，sum则会变成其他值，比如在某次运行过程中，sum = 49。其原因是，当某线程A执行sum = sum + a[i]的同时，另一线程B正好在更新sum，而此时A还在用旧的sum做累加，于是出现了错误。

那么用openMP怎么实现并行数组求和呢？下面我们先给出一个基本的解决方案。该方案的思想是，首先生成一个数组sumArray，其长度为并行执行的线程的个数(默认情况下，该个数等于CPU的核数)，在for循环里，让各个线程更新自己线程对应的sumArray里的元素，最后再将sumArray里的元素累加到sum里，代码如下

 1 #include <iostream>
 2 #include <omp.h>
 3 int main(){
 4     int sum = 0;
 5     int a[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
 6     int coreNum = omp_get_num_procs();//获得处理器个数
 7     int* sumArray = new int[coreNum];//对应处理器个数，先生成一个数组
 8     for (int i=0;i<coreNum;i++)//将数组各元素初始化为0
 9         sumArray[i] = 0;
10 #pragma omp parallel for
11     for (int i=0;i<10;i++)
12     {
13         int k = omp_get_thread_num();//获得每个线程的ID
14         sumArray[k] = sumArray[k]+a[i];
15     }
16     for (int i = 0;i<coreNum;i++)
17         sum = sum + sumArray[i];
18     std::cout<<"sum: "<<sum<<std::endl;
19     return 0;
20 }

需要注意的是，在上面代码里，我们用omp_get_num_procs()函数来获取处理器个数，用omp_get_thread_num()函数来获得每个线程的ID，为了使用这两个函数，我们需要include <omp.h>。

上面的代码虽然达到了目的，但它产生了较多的额外操作，比如要先生成数组sumArray，最后还要用一个for循环将它的各元素累加起来，有没有更简便的方式呢？答案是有，openMP为我们提供了另一个工具，归约(reduction)，见下面代码：

 1 #include <iostream>
 2 int main(){
 3     int sum = 0;
 4     int a[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
 5 #pragma omp parallel for reduction(+:sum)
 6     for (int i=0;i<10;i++)
 7         sum = sum + a[i];
 8     std::cout<<"sum: "<<sum<<std::endl;
 9     return 0;
10 }

上面代码里，我们在#pragma omp parallel for 后面加上了 reduction(+:sum)，它的意思是告诉编译器：下面的for循环你要分成多个线程跑，但每个线程都要保存变量sum的拷贝，循环结束后，所有线程把自己的sum累加起来作为最后的输出。

reduction虽然很方便，但它只支持一些基本操作，比如+,-,*,&,|,&&,||等。有些情况下，我们既要避免race condition，但涉及到的操作又超出了reduction的能力范围，应该怎么办呢？这就要用到openMP的另一个工具，critical。来看下面的例子，该例中我们求数组a的最大值，将结果保存在max里。

 1 #include <iostream>
 2 int main(){
 3     int max = 0;
 4     int a[10] = {11,2,33,49,113,20,321,250,689,16};
 5 #pragma omp parallel for
 6     for (int i=0;i<10;i++)
 7     {
 8         int temp = a[i];
 9 #pragma omp critical
10         {
11             if (temp > max)
12                 max = temp;
13         }
14     }
15     std::cout<<"max: "<<max<<std::endl;
16     return 0;
17 }

上例中，for循环还是被自动分成N份来并行执行，但我们用#pragma omp critical将 if (temp > max) max = temp 括了起来，它的意思是：各个线程还是并行执行for里面的语句，但当你们执行到critical里面时，要注意有没有其他线程正在里面执行，如果有的话，要等其他线程执行完再进去执行。这样就避免了race condition问题，但显而易见，它的执行速度会变低，因为可能存在线程等待的情况。

第二部分转载于：http://www.cnblogs.com/wzyj/p/4501348.html

OpenMp之sections用法

section语句是用在sections语句里用来将sections语句里的代码划分成几个不同的段

#pragma omp [parallel] sections [子句]

{

#pragma omp section

{

代码块

}

当存在可选参数#pragma omp parallel sections时，块中的代码section才会并行处理，而#pragma omp sections是串行的程序。详见下面的代码：

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<omp.h>#include <unistd.h>int main(){   printf("parent threadid:%d\n",omp_get_thread_num());   #pragma omp  sections   {     #pragma omp section     {          printf("section 0,threadid=%d\n",omp_get_thread_num());          sleep(1);     }     #pragma omp section     {          printf("section 1,threadid=%d\n",omp_get_thread_num());          //sleep(1);     }     #pragma omp section     {          printf("section 2,threadid=%d\n",omp_get_thread_num());          sleep(1);     }   }   #pragma omp parallel sections   {      #pragma omp section     {          printf("section 3,threadid=%d\n",omp_get_thread_num());          sleep(1);     }      #pragma omp section     {          printf("section 4,threadid=%d\n",omp_get_thread_num());          sleep(1);     }      #pragma omp section     {          printf("section 5,threadid=%d\n",omp_get_thread_num());          sleep(1);     }   }  return 0;}

输出结果为：

parent threadid:0
section 0,threadid=0
section 1,threadid=0
section 2,threadid=0
section 3,threadid=0
section 4,threadid=2
section 5,threadid=1

针对上面的代码，首先应该明确下面几点：

1. sections之间是串行的。主线程把section0~2执行完之后才执行的第二个sections。

2.没有加parallel的sections里面的section是串行的，为此我专门sleep了一秒，结果显示0～2都是主线程做的。

3.第二个sections里面是并行的，进程编号分别为0，2，1。

问题来了，第二部分的0是不是主线程呢？还是第二部分新开的一个线程？为此需要真正输出每个线程在内核中的线程编号：

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<omp.h>#include <unistd.h>#include <sys/types.h>#include <sys/syscall.h>int main(){   printf("pid:%d,tid=%ld\n",getpid(),syscall(SYS_gettid));   #pragma omp sections   {     #pragma omp section     {          printf("section 0,tid=%ld\n",syscall(SYS_gettid));          sleep(1);     }     #pragma omp section     {          printf("section 1,tid=%ld\n",syscall(SYS_gettid));          //sleep(1);     }     #pragma omp section     {          printf("section 2,tid=%ld\n",syscall(SYS_gettid));          sleep(1);     }   }   #pragma omp parallel sections   {      #pragma omp section     {          printf("section 3,tid=%ld\n",syscall(SYS_gettid));          sleep(1);     }      #pragma omp section     {          printf("section 4,tid=%ld\n",syscall(SYS_gettid));          sleep(1);     }      #pragma omp section     {          printf("section 5,tid=%ld\n",syscall(SYS_gettid));          sleep(1);     }   }  return 0;}

输出结果：

pid:7619,tid=7619
section 0,tid=7619
section 1,tid=7619
section 2,tid=7619
section 5,tid=7621
section 4,tid=7619
section 3,tid=7620

从结果中可以看出以下几点：

OpenMP上说当程序执行到第二个sections是并行的，主线程是休眠的，一直等所有的子线程都执行完毕之后才唤醒，可是在第二个sections中有个线程id和主线程id一致？其实是不一致的，首先从两者的类型上来看，线程编号是long int的，而进程是int的，数字一致并不能说两者相同。另外一方面，在linuxthreads时代，线程称为轻量级进程（LWP），也就是每个线程就是个进程，每个线程（进程）ID不同；而从2.4.10后，采用NPTL（Native Posix Thread Library）的线程库，各个线程同样是通过fork实现的，并且具备同一个父进程。
主进程id为7619，同时它又有个线程id也是7619，又一次证明在linux中线程进程差别不大。
猜测主线程并不是休眠，而是将原先的上下文保存，然后自身也作为并行的一份子进行并行程序的执行，当并行程序完成之后，再回复原先的上下文信息。

下面是一个比较复杂的例子

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<omp.h>#include <unistd.h>#include <sys/types.h>#include <sys/syscall.h>int main(){#pragma omp parallel{   printf("pid:%d,tid=%ld\n",getpid(),syscall(SYS_gettid));   #pragma omp sections   {     #pragma omp section     {          printf("section 0,tid=%ld\n",syscall(SYS_gettid));          //sleep(1);     }     #pragma omp section     {          printf("section 1,tid=%ld\n",syscall(SYS_gettid));          sleep(1);     }     #pragma omp section     {          printf("section 2,tid=%ld\n",syscall(SYS_gettid));          sleep(1);     }   }   #pragma omp sections   {      #pragma omp section     {          printf("section 3,tid=%ld\n",syscall(SYS_gettid));          sleep(1);     }      #pragma omp section     {          printf("section 4,tid=%ld\n",syscall(SYS_gettid));          sleep(1);     }      #pragma omp section     {          printf("section 5,tid=%ld\n",syscall(SYS_gettid));          sleep(1);     }   }}  return 0;}

输出结果：

pid:7660,tid=7660section 0,tid=7660section 1,tid=7660pid:7660,tid=7662section 2,tid=7662pid:7660,tid=7663pid:7660,tid=7661section 3,tid=7660section 5,tid=7661section 4,tid=7662

#pragma omp parallel里面的代码是并行处理的，但是并不意味着代码要执行N次（其中N为核数），sections之间是串行的，而并行的实际部分是sections内部的代码。当线程7660在处理0，1时，因为section1休眠1s，所以section2在此期间会被新的线程进行处理。第一个sections真正处理完成之后，第二个sections才开始并行处理。

另外值得注意的是，printf并不是并行的函数，它是将结果输出到控制台中，可是控制台资源并不是共享的。当被某个线程占用之后，其余的线程只能等待，拿输出的结果为例。对于#pragma omp parallel里面的代码是并行的，可是线程之间还是有先后的次序的，次序和线程的创建时间有关，对于线程7660来说，本身就已经存在了，所以首先获得printf函数，而直到它执行section0里面的printf时，其他的线程还没有创建完毕，接着是setion1里面的printf，即使是这个时候有其他的线程创建完成了，也只能等待，在section1中，sleep了1秒钟，printf函数被新的线程使用，下面也如此。

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