OpenMP并行编程

2019-10-09 04:47:47

OpenMP并行编程 什么是OpenMP?“OpenMP (Open Multi-Processing) is an application programming interface (API) that supports multi-platform sha...

OpenMP并行编程

什么是OpenMP?
“OpenMP (Open Multi-Processing) is an application programming interface (API) that supports multi-platform shared memory multiprocessing programming in C, C++ and Fortran on many architectures, including Unix and Microsoft Windows platforms. It consists of a set of compiler directives, library routines, and environment variables that influence run-time behavior. ”
简单来说，OpenMP是一个可以应用于多种平台的共享内存式并行计算的接口。
Openmp的工作模式：
Openmp的工作模式为串行-并行-串行…。一开始的主线程是串行，当在需要并行的时候（这时候程序中应该有相应的Openmp指令语句），多个线程开始一起工作。若当前的并行块结束（仍旧由相应的Opemp指令语句来控制）时，又重新回到单一的主线程。如此可往复继续。在一个四核心cpu上运行Openmp程序（并行块的线程数默认是核心数目，这里即为4个线程），程序处于主线程时cpu利用率为100%，但是当程序进入并行块时所有的核心都会参与进来，cpu利用率会达到400%。如果程序的主要运算部分都处于并行区域，则绝大部分时间cpu都处于400%的工作状态，这样便大大提高cpu的利用率。
Openmp程序的结构：
正如上面所说，编写Openmp程序只需要在已有的串行程序上稍加修改即可：在并行开始和结束的地方加上Openmp语句引导并行的开始和结束。这些引导语句本身处于注释语句的地位，必须在编译时加上Openmp并行参数才能使其生效。如果不加编译参数，编译出来的程序仍旧是串行程序。
Openmp是最容易实现的并行方式。
Openmp程序的编写：
下面以fortran语言为例说明Openmp程序的编写（对c语言和fortran语言，都可以参考本文最后给出的openmp教程）。一般的格式为

!$omp parallel CLAUSE
!$omp DIRECTION
[ structured block of code ]
!$omp end DIRECTION
!$omp end parallel

其中DIRECTION是Openmp指令，有sections，do等，指定并行行为。中间的

[ structured block of code ]

即是需要并线的程序块。除了上面的称为DIRECTION的指令语句外，Openmp还需要称为CLAUSE的从句对并行进行限制和说明。比如，需要对私有变量进行声明时就需要用到private从句（这是经常要遇到的，后面会以例子说明）。在fortran的串行编译下，以“！”打头的都处于屏蔽状态是不起作用的。加了openmp编译参数后才会生效。

我在程序编写中用到最多的是do指令，偶尔用一下sections。do指令通常用来并行化do循环。本来用一个线程来执行的长的do循环被分割成几个部分让多个线程同时执行，这样就节省了时间。sections指令通常用来将前后没有依赖关系的程序块（也即原本不分先后，你换下顺序也无所谓）并行化。因为无关联，所以可以同时执行。

可以说，若程序主要用来做计算，掌握了do和sections这两个指令足矣！
简单的程序例子：
1.Sections 指令的应用：

!$OMP PARALLEL SHARED(A,B,C), PRIVATE(I) !//Paralell块开始
!$OMP SECTIONS !//Sections开始
!$OMP SECTION !//第一个section
DO I = 1, N/2
C(I) = A(I) + B(I)
END DO
!$OMP SECTION !//第二个section
DO I = 1+N/2, N
C(I) = A(I) + B(I)
END DO
!$OMP END SECTIONS NOWAIT !//Sections结束
!$OMP END PARALLEL !//Paralell块结束

这个并行语句将本来从1到N的循环手动分为两个部分并行执行。上面的shared,private就是从句（clause），声明A,B,C为公有的，而循环指标I是私有的。因为两个section同时执行，都会对I进行改变，所以两个section的循环指标必须彼此独立，不能是同一个变量。PRIVATE会自动将这个会引发冲突的变量按需生成多个拷贝以供使用。最后的!$OMP END SECTIONS NOWAIT语句告诉两个线程可各自自行结束，无需相互等待。

2.Do 指令的应用：
上面用Section实现的功能完全可以用Do来实现：

!$OMP PARALLEL SHARED(A,B,C), PRIVATE(I) !//Paralell块开始
!$OMP DO !//Do的并行开始
DO I = 1, N
C(I) = A(I) + B(I)
END DO
!$OMP END DO !//Do的并行结束
!$OMP END PARALLEL !//Paralell块结束

Do循环本来是从1到N，现在有多少个线程就分为多少个部分执行，比上面的section更方便智能。不用担心循环次数N不能被线程数整除~。一般情况下，各个线程均分循环次数，但是在某些循环指标下运算可能比较快，所以各个线程的运算时间可能不尽相同。这时候如果需要让各个线程都结束了才能再往下（没有NOWAIT），快的线程就必须等待慢的线程。为了解决这个问题需要加上schedule从句，首行变为如下：

!$OMP PARALLEL SHARED(A,B,C), PRIVATE(I),SCHEDULE(DYNAMIC)

这个SCHEDULE(DYNAMIC)从句告诉程序动态调整并线方式，那些任务轻松运算快的线程会自动去帮任务重运算慢的线程，力争所有线程同时完成任务。

关于Do的积累计算，如累加，需要加上REDUCTION从句：

C=0.d0
!$OMP PARALLEL SHARED(A,C), PRIVATE(I),REDUCTION(+:C)
!$OMP DO
DO I = 1, N
C =C+ A(I)
END DO
!$OMP END DO
!$OMP END PARALLEL

这里将累加分为几个部分由多个线程进行运算，由于各个线程都在0.d0的基础上开始计算它该算的部分，所以最后必须将各部分计算的结果再次求和。REDUCTION(+:C)从句就实现了这个效果。类似的叠乘等等用类似写法，只需把“：”前的运算符改为乘法“*”即可。
一些注意问题：
1.尤其要注意的问题就是变量的私有和公有问题。其实只要把握好一个原则，即如果这个变量有可能会被不同的线程同时进行写操作（这不是你希望看到的），则这个变量就应该声明为私有。一般来说，并行体中临时用到的一些中间变量应该是私有的。

2.据我的经验，Fortran中如果不特别声明，变量都是默认公有的。这一点可以用DEFAULT(PRIVATE/SHARED)从句强行改变。循环指标默认是私有的，无需自己另外声明。放在common域中的变量都是全局的，若要将这些全局变量私有化，可使用threadprivate指令（参见文章：OpenMP并行编程：threadprivate指令）。

3.并行引导语句可以简化，但要注意前后配对。比如上面那个累加的例子可以这样写：

C=0.d0
!$OMP PARALLEL DO SHARED(A,C), PRIVATE(I),REDUCTION(+:C)
DO I = 1, N
C =C+ A(I)
END DO
!$OMP END PARALLEL DO

也即可以将从句加在指令之后。

4.Fortran+Openmp的编译问题：
一般来说，加上-openmp编译参数即可。如：
ifort -openmp -o exe.out main.f
gfortran用-fopenmp编译参数，g77和ifort一样用-openmp参数。
如果用Makefile，将编译参数放在合适的地方。

5.对于多重do循环，如果中间变量太多，对私有公有弄不清楚或者虽然清楚但是闲麻烦，可以保留最外层循环，将里面的循环在别处写成一个子函数或子程序，然后在此处调用。这样从结构上看就是对一重循环进行并行化，条理清楚不容易出错。当然，传递给子函数或子程序的参数一般是要声明私有的。

6.将串行程序改为Openmp并行程序后，在加与不加-openmp编译参数的情况下分别编译并运算，比较并行与串行的结果，确保并行块没有改错。

7.可以在并行开始前指定由多少个线程来并行。在单cpu单核心的机器上也可以（虽然没有实际意义，但可以用来调试并行程序）：

CALL OMP_SET_NUM_THREADS(scalar_integer_expression)

其中scalar_integer_expression是个整形变量，指定并行的线程数目。

8.Openmp对私有变量的大小有限制。所以当遇到这样的情况，一般就是由这个限制造成的：不加openmp并行时程序没有问题，加了openmp并行时出现断错误（segmentation fault），但是当把某个（一些）私有数组的维数变小时，段错误消失而且和串行时结果一致。
解决办法（linux下，windows下另外search）如下：
在linux终端执行
ulimit -s unlimited ;export KMP_STACKSIZE=2048000
后一个数字参数足够大即可。

posted on 2014-01-01 10:24 向北方阅读( ...) 评论( ...) 编辑收藏

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nt实验报告之多核环境下OpenMP并行编程

2020-05-14 00:55:49

多核环境下OpenMP并行编程 文章目录多核环境下OpenMP并行编程一、实验环境二、实验内容三、实验目的四、实验步骤4.1 Windos下编译并运行OpenMP程序4.1.1 环境配置4.1.2 代码4.1.3 运行结果4.2 Linux平台上编译和运行...

多核环境下OpenMP并行编程 


 文章目录
 多核环境下OpenMP并行编程
一、实验环境
二、实验内容
三、实验目的
四、实验步骤
4.1 Windos下编译并运行OpenMP程序
4.1.1 环境配置
4.1.2 代码
4.1.3 运行结果
    
4.2 Linux平台上编译和运行OpenMP程序
4.2.1 环境配置：
4.2.3 运行结果
    
4.3 多线程实现矩阵乘法
4.3.1 TimeCalculate() 计时函数
4.3.2 Matrix 矩阵类和矩阵乘法
4.3.3 并行实现多次矩阵乘法
4.3.4 并行实现单次大矩阵乘法
   
   
五、性能分析
5.1 加速比
5.2 并行实现多次矩阵乘法性能
5.3 并行实现单次大矩阵乘法性能
5.4 性能分析
   
六、实现感想
七：附录（完整测试代码）
 

 
 
一、实验环境 
操作系统：Windows 10、Linux（Centos 7 虚拟机） 
运行环境：Visual Stdudio 2019（cl）、Vim（g++）、VMware Workstation Pro 
CPU处理器：AMD Zen2 3700x @3.8Ghz 8c16t ，4c4t（虚拟机） 
二、实验内容 
学习编制多线程并行程序实现如下功能： 
1.创建多线程，输出线程号和线程数。 
2.学习for多线程并行。 
3.学习while多线程并行，实现全局共享变量存取。 
4.编程实现大规模向量的并行计算 
三、实验目的 
1.掌握OpenMP并行编程基础； 
2.掌握在Linux平台上编译和运行OpenMP程序； 
3.掌握在Windows平台上编译和运行OpenMP程序。 
4.用OpenMP实现最基本的矩阵乘法以及性能分析 
四、实验步骤 
4.1 Windos下编译并运行OpenMP程序 
4.1.1 环境配置 
在vs的（项目）（属性）（配置属性）（C/C++）（语言）中设置（OpenMP支持）为（是），并将其中的符合模式设置为（否） 
 
4.1.2 代码 
#include <omp.h>
#include <stdio.h>
int main() {
	int nthreads, tid;
	omp_set_num_threads(8);
	#pragma omp parallel private(nthreads, tid)
	{
		tid = omp_get_thread_num();
		printf("Hello World from OMP thread %d\n", tid);
		if (tid == 0) {
			nthreads = omp_get_num_threads();
			printf("Number of threads is %d\n", nthreads);
		}
	}
}
 
4.1.3 运行结果 
 
4.2 Linux平台上编译和运行OpenMP程序 
4.2.1 环境配置： 
安装g++：yum install g++ 
编译参数：g++ -fopenmp -o 
测试代码同4.1.2windows环境下的代码 
4.2.3 运行结果 
 
4.3 多线程实现矩阵乘法 
4.3.1 TimeCalculate() 计时函数 
void TimeCalculate() {
    static bool is_record = 1;
    is_record = 1 - is_record;
    static clock_t TimeStart = clock();
    if (is_record == 0)
        TimeStart = clock();
    else {
        const clock_t TimeEnd = clock();
        std::cout << "This costs: ";
        std::cout << (double)(TimeEnd - TimeStart) / CLK_TCK * 1000;
        std::cout << " ms." << std::endl;
    }
}
 
通过static全局静态变量，可以实现运行该函数开始计时，再次运行停止计时，并输出时间花费。 
4.3.2 Matrix 矩阵类和矩阵乘法 
class Matrix {
public:
    int rows; // 行
    int cols; // 列
    float* elements;

    Matrix(int rows, int cols, float v) :rows(rows), cols(cols) {
        elements = new float[rows * cols];
        for (int i = 0; i < cols * rows; i++) elements[i] = v;
    }

    Matrix(int rows, int cols, float *v) :rows(rows), cols(cols) {
        elements = new float[rows * cols];
        for (int i = 0; i < cols * rows; i++) elements[i] = v[i];
    }
    
    ~Matrix() {
        delete[] elements;
    }
};

void MatMul(Matrix& A, Matrix& B, Matrix& ret) {
    for (int i = 0; i < A.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < B.cols; j++) {
            float t = 0;
            for (int k = 0; k < A.cols; k++)
                t += A.elements[i * A.cols, k] * B.elements[k * B.cols + j];
            ret.elements[i * ret.cols + j] = t;
        }
    }
}
 
Matrix矩阵类提供了两种构造方式，分别为（行，列，元素值）和（行，列，元素值数组） 
MatMul()函数传入三个矩阵引用，分别是矩阵A、矩阵B和结果矩阵ret，通过三层循环得到结果矩阵ret 
4.3.3 并行实现多次矩阵乘法 
void test1(int t_num) {
    Matrix A(4, 4, 1), B(4, 4, 2), C(4, 4, 0.0);
    int per = 10000000 / t_num;
    omp_set_num_threads(t_num);
    int t, i;
    #pragma omp parallel for
    for (t = 0; t < t_num; t++) {
        for (i = 0; i < per; i++) {
            MatMul(A, B, C);
        }
    }
}
 
传入参数为使用的线程数t_num，该函数计算了1000万次4*4的矩阵乘法，使用了t_num个线程进行并行，每个线程计算10000000 / t_num次矩阵乘法，当t_num等于1时，原函数相当于串行计算。 
4.3.4 并行实现单次大矩阵乘法 
重写MatMul()函数 
void MatMul2(Matrix& A, Matrix& B, Matrix& ret, int t_num) {
    omp_set_num_threads(t_num);
    #pragma omp parallel default(shared)
    {
        int id = omp_get_thread_num();
        for (int i = 0; i < A.rows; i++) {
            if (i % t_num != id) continue;
            for (int j = 0; j < B.cols; j++) {
                float t = 0;
                for (int k = 0; k < A.cols; k++)
                    t += A.elements[i * A.cols, k] * B.elements[k * B.cols + j];
                ret.elements[i * ret.cols + j] = t;
            }
        }
    }
}
 
MatMul2()函数传入三个矩阵引用和线程数t_num，矩阵分别是矩阵A、矩阵B和结果矩阵ret，先调用omp_set_num_threads()初始化并行线程个数，通过最外层的同余判断，使得线程id计算第i%t_num==id轮循环，从而达到并行计算的效果。 
void test2(int t_num) {
    Matrix A(2000, 2000, 3), B(2000, 2000, 2), C(2000, 2000, 0.0);
    MatMul2(A, B, C, t_num, A.cols * A.elements[0] * B.elements[0]);
}
 
传入参数为使用的线程数t_num，该函数计算通过调用MatMul2()函数，使用t_num个线程并行计算两个2000*2000的矩阵。 
五、性能分析 
5.1 加速比 
 加速比（speedup）是同一个任务在单处理器系统和并行处理器系统中运行消耗的时间的比率，用来衡量并行系统或程序并行化的性能和效果。 
加速比 $S_p$ 以如下公式定义： $S_p=\frac{T_1}{T_p}$  
其中 $p$  指CPU数量， $T_1$ 指顺序执行的执行时间， $T_p$ 指当有 $p$ 个处理器时，并行算法执行的时间 
5.2 并行实现多次矩阵乘法性能 

  
5.3 并行实现单次大矩阵乘法性能 

  
5.4 性能分析 
 通过上面四张图我们可以看出随着线程数的增加，运行时间先减小后增大，并在16线程时取到最小值；加速比先增大后减小，同样在16线程时取到最大值。线程数量在1至16时，线程数量没增加一倍，运行耗时和加速比变为原来的二分之一多，加速比变为原来的两倍不到，而在超过16线程时，运行时间不再继续下降，反而还会略有上升，加速比同理。 
 可能的原因分析：上述实验是在AMD Zen2 3700x @3.8Ghz 8c16t的硬件环境下完成的，这颗CPU共有8个物理核心，16个线程（下图为任务管理器截图） 
 
 因此在使用和处理器相同的16线程进行测试时，会取得最大的运行效率，而在线程数量超过16时，前16线程组线程并行，但其余线程需要等待还未结束的线程让出资源才能开始启动，相较于前16线程是串行执行的，而线程的切换还需要耗费额外时间，因此反而可能不及仅有16线程的效率。 
六、实现感想 
 在本次实验我学了解了OpenMP语句的基本语法和用法。相较于CUDA并行编程，OpenMP实现起来比较简单，仅需要通过预编译指令以及一些简单的库函数就可以完成复杂的并行计算，在如今处理器向多核发展的大环境下，并且带来十分不错的计算效率和加速比。此外要注意在OpenMP的编程过程中，使用的线程数量不宜超过实体CPU的线程数量，否则会带来效率上的下降。最后也不是所有程序都需要用到并行计算，部分小规模运算使用并行反而会增大开销，而另一部分则只能通过串行来解决。 
七：附录（完整测试代码） 
#include <omp.h> // OpenMP编程需要包含的头文件
#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

void TimeCalculate() {
    static bool is_record = 1;
    is_record = 1 - is_record;
    static clock_t TimeStart = clock();
    if (is_record == 0)
        TimeStart = clock();
    else {
        const clock_t TimeEnd = clock();
        std::cout << "This costs: ";
        std::cout << (double)(TimeEnd - TimeStart) / CLK_TCK * 1000;
        std::cout << " ms." << std::endl;
    }
}

class Matrix {
public:
    int rows; // 行
    int cols; // 列
    double* elements;

    Matrix(int rows, int cols, double v) :rows(rows), cols(cols) {
        elements = new double[rows * cols];
        for (int i = 0; i < cols * rows; i++) elements[i] = v;
    }

    Matrix(int rows, int cols, double *v) :rows(rows), cols(cols) {
        elements = new double[rows * cols];
        for (int i = 0; i < cols * rows; i++) elements[i] = v[i];
    }

    ~Matrix() {
        delete[] elements;
    }
};

void MatMul1(Matrix& A, Matrix& B, Matrix& ret) {
    for (int i = 0; i < A.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < B.cols; j++) {
            double t = 0;
            for (int k = 0; k < A.cols; k++)
                t += A.elements[i * A.cols, k] * B.elements[k * B.cols + j];
            ret.elements[i * ret.cols + j] = t;
        }
    }
}
void MatMul2(Matrix& A, Matrix& B, Matrix& ret, int t_num, double v) {
    omp_set_num_threads(t_num);
    #pragma omp parallel default(shared)
    {
        int id = omp_get_thread_num();
        for (int i = 0; i < A.rows; i++) {
            if (i % t_num != id) continue;
            for (int j = 0; j < B.cols; j++) {
                double t = 0;
                for (int k = 0; k < A.cols; k++)
                    t += A.elements[i * A.cols, k] * B.elements[k * B.cols + j];
                ret.elements[i * ret.cols + j] = t;
            }
        }
    }
    int f = 1;
    for (int i = 0; i < ret.cols * ret.rows; i++) {
        if (abs(ret.elements[i] - v) > 1e-2) {
            cout << i / ret.cols  << " " << i % ret.cols << " " <<  v << " " << ret.elements[i] << endl;
        }
    }
    if (!f) cout << "error!\n";
}

double getrd() {
    return 10.0 * rand() / RAND_MAX;
}
void test1(int t_num) {
    Matrix A(4, 4, getrd()), B(4, 4, getrd()), C(4, 4, 0.0);
    int per = 10000000 / t_num;
    omp_set_num_threads(t_num);
    int t, i;
    #pragma omp parallel for
    for (t = 0; t < t_num; t++) {
        for (i = 0; i < per; i++) {
            MatMul1(A, B, C);
        }
    }
}
void test2(int t_num) {
    Matrix A(2000, 2000, getrd()), B(2000, 2000, getrd()), C(2000, 2000, 0.0);
    MatMul2(A, B, C, t_num, A.cols * A.elements[0] * B.elements[0]);
}
int main() {
    for (int i = 1; i <= 128; i *= 2) {
        TimeCalculate();
        cout << "Thread num: " << i << endl;
        test1(i);
        TimeCalculate();
    }

    for (int i = 1; i <= 128; i *= 2) {
        TimeCalculate();
        cout << "Thread num: " << i << endl;
        test2(i);
        TimeCalculate();
    }
}

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openMP 并行编程

2019-01-08 20:09:30

OpenMP 入门教程： https://www.cnblogs.com/ospider/p/5265975.html openMP的一点使用经验： ... OpenMP共享内存并行编程详解： https://www.cnblogs.com/liangliangh/p/3565234.ht...

OpenMP 入门教程：

https://www.cnblogs.com/ospider/p/5265975.html

openMP的一点使用经验：

https://www.cnblogs.com/shouhuxianjian/p/4594526.html

OpenMP共享内存并行编程详解：

https://www.cnblogs.com/liangliangh/p/3565234.html

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openMP

OpenMP并行编程应用简单实例 C++ 多线程

2018-03-18 21:59:53

最近学OpenCV 需要用到并行处理，通过查资料发现太乱，有的说明是介绍并行的却在好长代码里作为演示，让人难以捉摸真正的用法，在此我特意做个简单的实例程序，希望能帮助大家学习使用节省学习时间。其优势就是...

最近学OpenCV 需要用到并行处理 ，通过查资料发现太乱，有的说明是介绍并行的 却在好长代码里作为演示，让人难以捉摸真正的用法，在此我特意做个简单的实例程序，希望能帮助大家学习 使用节省学习时间。
其优势就是加快处理 同时干多样事情 ，不过也有其不足的地方 那就是多个线程都干完了才进行下面的程序
首先 需要对编译器进行设置：
VS2013 内置了对OpenMP的支持。在项目上右键->属性->配置属性->C/C++->语言->OpenMP支持里选择是：

然后再加如对应的头文件：
//#include "omp.h"  




// 多线程演示.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <windows.h>
//#include "omp.h"  
using namespace std;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
#pragma omp parallel sections  
	{
#pragma omp section
		{
			Sleep(100);
			cout << "多线程1" << endl;
		}
#pragma omp section
		{
		Sleep(50);
		cout << "多线程2" << endl;
	}
#pragma omp section
		{
			Sleep(200);
			cout << "多线程3" << endl;
		}
	}
	cout << "出多线程" << endl;

	return 0;
}
运行结果：




 在试验种发现其运行的特点是 必须上面多个线程都结束后 才会进行下面的程序，


如有不妥之处 欢迎指正，也欢迎指出更多方法

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C OpenMP 并行编程

openmp 并行编程探秘
2021-07-10 17:29:02
openmp debug下 int64_t taketime() { int64_t a = 0; for (int i = 0; i < 10000; i++) a++; return a; } int main(int argc, char* argv[]) { int64_t tmp; clock_t t1 = clock(); for (int i = 0; i ...
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openmp 并行编程 c++
OpenMP并行编程: 矩阵乘法,积分计算,PSPR排序
千次阅读 2018-07-14 09:50:03
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...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...
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并行计算 OpenMP
高性能期末复习之第六章：OpenMP并行编程
2020-11-30 21:20:58
第六章-重点：OpenMP并行编程 OpenMP 定义共享存储体系结构上的一个并行编程模型或基于线程的并行编程模型代码（一定会考一个） /* 用OpenMP/C编写Hello World代码段 */ #include <stdio.h> #include &...
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openMP并行编程基础
2020-11-26 21:40:26
OpenMP基础结构: 例程: #include <iostream> #include <omp.h> #include <cstdio> #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(int argc, char *argv[]){ int nt, tid; ...
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OpenMP并行计算程序设计基础 pdf高清版
2016-02-16 11:36:15
OpenMP是由The Board of the OpenMP Architecture Review Board（ARB）提出的一套用于共享内存并行系统的多线程程序设计标准。目前，OpenMP仅支持C、C++和Fortran语言。由于OpenMP是一种共享存储的标准，所以在非...
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OpenMP
ubuntu环境Clion IDE内OpenMP并行编程实现
2018-08-07 21:18:41
Clion内CmakeList编写:https://blog.csdn.net/isjbirug/article/details/79529378 error: invalid controlling predicate报错可能遇到的问题:https://blog.csdn.net/eric_e/article/details/79156504; ...
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ubuntu openmp clion
OpenMP并行编程计算π值及PSRS排序
万次阅读 2017-04-08 23:11:06
OpenMP简介OpenMP是一个共享存储并行系统上的应用程序接口。它规范了一系列的编译制导、运行库例程和环境变量。它提供了C/C++和FORTRAN等的应用编程接口，已经应用到UNIX、Windows NT等多种平台上。OpenMP使用FORK-...
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并行编程 openmp
基于OpenMP_MPI并行编程模型的N体问题的优化实现
2018-12-13 14:18:57
基于OpenMP_MPI并行编程模型的N体问题的优化实现，可以给刚接触openmp+mpi混合编程的人一些参考
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OpenMp并行编程技术
2012-04-25 21:49:55
OpenMp并行编程技术是并行编程技术中比较容易学的一种，相对MPI来说非常简单，但是效果却也是非常的理想。欢迎下载
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openMP 并行编程 基础
2016-12-26 11:24:22
1、fork/join并行执行模式的概念 ...从上篇文章中我们也可以发现OpenMP并行执行的程序要全部结束后才能执行后面的非并行部分的代码。这就是标准的并行模式fork/join式并行模式，共享存储式并行程序就是使用fo
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openmp 多线程并行处理
OpenMP并行编程应用—加速OpenCV图像拼接算法
千次阅读 2017-01-11 07:17:33
OpenMP是一种应用于多处理器程序设计的并行编程处理方案，它提供了对于并行编程的高层抽象，只需要在程序中添加简单的指令，就可以编写搞笑的并行程序，而不用关心具体的并行实现细节，降低了并行编程的难度和复杂度...
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OpenMP OpenCV
OpenMP并行计算程序例子
千次下载 热门讨论 2011-11-25 22:27:41
OpenMP并行计算例子,主要包括简单例子、并行循环、常用函数、分段并行、嵌套并行、求π以及同步这些例子。所有例子都已经过测试。
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MPI与OpenMP并行计算的实验报告及源程序
2017-03-18 10:31:23
MPI与OpenMP的一些并行计算代码和实验报告
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并行计算
C++之OpenMP并行编程——枚举排序
2020-12-13 22:45:19
C++之OpenMP并行编程——枚举排序环境设置算法设计源代码运行结果：环境设置（这是自己高新能与云计算课程的一个作业）可以看之前那篇Visual Studio 2017之OpenMP运行环境配置算法设计枚举排序算法：是一种最...
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c++ 排序算法并行计算
在fortran下进行openmp并行计算编程
2019-10-09 04:47:45
在fortran下进行openmp并行计算编程最近写水动力的程序，体系太大，必须用并行才能算的动，无奈只好找了并行编程的资料学习了。我想我没有必要在博客里开一个什么并行编程的教程之类，因为网上到处都是...
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Linux openMP for循环并行编程实例
2020-03-16 11:08:53
并行执行的代码在 #pragma omp parallel { } 代码块里，如果要将for循环拆分多个线程执行，则在for循环前加#pragma omp parallel for #include <stdio.h> #include <omp.h> int main() { #pr...
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c++ 多线程
OpenMp并行编程 程序
2011-06-02 09:26:07
OpenMp.cpp;stdafx.cpp。主要内容在OpenMp.cpp文件中。实现的功能是：在一个元素个数为10000的随机数组中（元素值为0—9之间），在不同的线程数时，查找某一个数字出现的次数和查找所用到的时间。
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MPI与OpenMP并行程序设计：C语言版.pdf
2019-02-28 14:55:46
主要介绍用C语言，并结合使用MPI和OpenMP进行并行程序设计，内容包括并行体系结构、并行算法设计、消息传递编程、Eratosthenes 筛法、Floyd 算法、性能分析、矩阵向量乘法、文档分类、蒙特卡洛法、矩阵乘法、线性...
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OpenMP并行程序设计——设计并行的数据结构
千次阅读 2020-02-10 21:57:14
用OpenMP设计并行数据结构并行程序设计假期突然延长，为了不荒废人生，决定趁这两天补一下课，把之前没有修过的并行与分布式计算补习一下。这门课主要教了MPI, Pthread, OpenMP和CUDA，内容围绕着并行计算和高...
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openmp 并行计算队列数据结构
基于fortran95，openMP的并行计算中文版
2014-11-19 13:02:56
Parallel_Programming_in_Fortran95_using_OpenMP中文版 pdf
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通过 GCC 学习 OpenMP 并行编程框架
2019-05-07 15:40:11
https://www.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-aix-openmp-framework/
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OpenMP并行程序设计
2011-03-24 12:11:00
openmp快速入门，简单的介绍了openmp的用法，一目了然
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OpenMP并行编程

nt实验报告之多核环境下OpenMP并行编程

多核环境下OpenMP并行编程

文章目录

一、实验环境

二、实验内容

三、实验目的

四、实验步骤

4.1 Windos下编译并运行OpenMP程序

4.1.1 环境配置

4.1.2 代码

4.1.3 运行结果

4.2 Linux平台上编译和运行OpenMP程序

4.2.1 环境配置：

4.2.3 运行结果

4.3 多线程实现矩阵乘法

4.3.1 TimeCalculate() 计时函数

4.3.2 Matrix 矩阵类和矩阵乘法

4.3.3 并行实现多次矩阵乘法

4.3.4 并行实现单次大矩阵乘法

五、性能分析

5.1 加速比

5.2 并行实现多次矩阵乘法性能

5.3 并行实现单次大矩阵乘法性能

5.4 性能分析

六、实现感想

七：附录（完整测试代码）

openMP 并行编程

OpenMP 入门教程：

openMP的一点使用经验：

OpenMP共享内存并行编程详解：

OpenMP并行编程应用 简单实例 C++ 多线程

openmp 并行编程探秘

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OpenMP并行程序设计——设计并行的数据结构

基于fortran95，openMP的并行计算 中文版

通过 GCC 学习 OpenMP 并行编程框架

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OpenMP并行编程应用简单实例 C++ 多线程

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