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图7.2 for任务分担的目标代码框架GCC的GOMP对缺省调度模式的for制导指令代码变换前的形式如下：1. #pragma omp parallel for 变换前的代码2. for (i = lb; i <= ub; i++)3. body; 循环体代码下面是变换后的代码：1. void subfunction (void *data)2. {3. long _s0, _e0;4. while (GOMP_loop_static_next (&_s0, &_e0)) 获得当前循环变量的子集{5. long _e1 = _e0, i;6. for (i = _s0; i < _e1; i++)7. body; 循环体代码8. }9. GOMP_loop_end ();10. }变换前的循环变量范围是（lb,ub），而变换后的任务函数中每次通过GOMP_loop_static_next()取得循环变量的子集（_s0,_e0）。
其中GOMP_loop_static_next()和GOMP_loop_end()是GOMP运行库中的函数。
7.1.5 OMPi的for制导指令OMPi在编译for制导指令的时产生的目标代码主要有三部分：1. 首先是循环变量相关的一些变量声明和赋值；2. 其次是循环变量分解的代码；3. 最后是做了修改的循环体。
下面先给出OMPi编译器对for制导指令的编译处理输出的目标代码样例，分析OMPi在不同调度机制下的循环变量分解方法，然后再讲述其代码变换和相应的运行库函数功能。
根据OpenMP标准，调度方式有三种，分别是static静态、dynamic动态、guided指导和runtime运行时调度四种。
但是作为编译器，它应该处理五种情况：缺省（不带任何调度子句）、静态、动态/指导和运行时调度。
缺省调度虽然是一种特殊的静态调度，但是由于缺省调度没有指定chunk大小，需要系统给出一个缺省的chunksize，所以它实际上等效于不带chunksize 的静态调度。
在C++中使⽤openmp进⾏多线程编程在C++中使⽤openmp进⾏多线程编程⼀、前⾔多线程在实际的编程中的重要性不⾔⽽喻。
对于C++⽽⾔，当我们需要使⽤多线程时，可以使⽤boost::thread库或者⾃从C++ 11开始⽀持的std::thread，也可以使⽤操作系统相关的线程API，如在Linux上，可以使⽤pthread库。
除此之外，还可以使⽤omp来使⽤多线程。
它的好处是跨平台，使⽤简单。
在Linux平台上，如果需要使⽤omp，只需在编译时使⽤"-fopenmp"指令。
在Windows的visual studio开发环境中，开启omp⽀持的步骤为“项⽬属性 -> C/C++ -> 所有选项 -> openmp⽀持 -> 是(/openmp)”。
本⽂我们就介绍omp在C++中的使⽤⽅法。
⼆、c++ openmp⼊门简介openmp是由⼀系列#paragma指令组成，这些指令控制如何多线程的执⾏程序。
另外，即使编译器不⽀持omp，程序也也能够正常运⾏，只是程序不会多线程并⾏运⾏。
以下为使⽤omp的简单的例⼦：int main(){vector<int> vecInt(100);#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < vecInt.size(); ++i){vecInt[i] = i*i;}return 0;}12345678910以上代码会⾃动以多线程的⽅式运⾏for循环中的内容。
如果你删除"#pragma omp parallel for"这⾏，程序依然能够正常运⾏，唯⼀的区别在于程序是在单线程中执⾏。
由于C和C++的标准规定，当编译器遇到⽆法识别的"#pragma"指令时，编译器⾃动忽略这条指令。
所以即使编译器不⽀持omp，也不会影响程序的编译和运⾏。
CN43-1258/T P ISSN1007-130X计算机工程与科学COM P U T ER EN GIN EERIN G&SCIEN CE2009年第31卷第11期Vo l131,N o111,2009文章编号:1007-130X(2009)11-0050-04多核构架下OpenM P多线程应用运行性能的研究* A Study of the OpenM P M ultithread Application Ex ecution Performance on M ulticore A rchitecures徐磊,徐莹,张丹丹XU Lei,XU Ying,ZHANG Dan-dan(上海超级计算中心,上海201203)(Shanghai Supercomputer Center,Shanghai201203,C hina)摘要:多核平台下,OpenM P线程在核间的动态迁移在一定程度上会导致应用程序性能的下降,如果将线程绑定在固定的核上运行,使其不再迁移,这种方法将有可能提升应用程序性能,达到充分利用多核平台的计算能力的目的。
本文将介绍如何使用主流的编译器绑定接口以及Linux内核A PI的方式实现OpenM P线程与核之间的绑定,使用ST REA M Benchmar k和NP B在上海超级计算中心的/魔方0超级计算机刀片上测试、比较绑定前后的应用程序的性能。
结果证明,使用绑定方案将有可能提升O penM P应用程序的性能。
Abstract:T he perfo rmance o f multit hr ead application w ill go down because O penM P thr eads may be migr ated between the physical co res on a multico re system.It is possible to impr ov e t he perfo rmance if OpenM P threads are bound on spec-i fied co res.T his paper intro duces several way s to bind O penM P thr eads to the physical cor es by using the thr ead affinity in-ter face o f the main ST REA M compilers or the A PI of the L inux kernel.F inally,the ST REAM Benchmark and N PB are used t o test the per formance on a blade at the Shanghai Superco mputer Center.T he r esults sho w that the bet ter perfo rm-ance will be achieved if the OpenM P threads are bound to co res.关键词:多核;OpenM P线程;绑定;ST R EAM;N PBKey words:multicor e;O penM P T hreads;bind;ST R EAM;N PBdoi:10.3969/j.issn.1007-130X.2009.11.013中图分类号:T P314文献标识码:A1引言如今绝大部分的HPC系统采用Cluster方式构建,采用具有高带宽低延迟的通讯网络连接高性能的计算节点,计算节点通常是具有多核多CPU的SM P节点。
OpenMP与C++：事半功倍地获得多线程的好处Kang Su Gatlin & Pete Isensee 著赖勇浩译在并行计算领域有一个广为流传的笑话——并行计算是未来之事并且永远都是。
这个小笑话几十年来一直都是对的。
一种类似的观点在计算机架构社区中流传，处理器时钟速度的极限似乎近在眼前，但时钟速度却一直在加快。
多核革命是并行社区的乐观和架构社区的悲观的冲突。
现在主流的CPU厂商开始从追求时钟频率转移到通过多核处理器来增加并行支持。
原因很简单：把多个CPU内核封装在一个芯片里可以让双核单处理器系统就像双处理器系统一样、四核单处理器系统像四处理器系统一样。
这一实用方法让CPU厂商在能够提供更强大的处理器的同时规避了加速频率的诸多障碍。
到此为止这听起来是一个好消息，但事实上如果你的程序没有从多核里获取优势的话，它并不会运行得更快。
这就是OpenMP的用武之地了。
OpenMP可以帮助C++开发者更快地开发出多线程应用程序。
在这短小的篇幅里完整讲述OpenMP这个大而强的API库的相关内容是不可能的。
因此，本文仅作一些初始介绍，通过示例让你能够快速地应用OpenMP的诸多特性编写多线程应用程序。
如果你希望阅读更深入的内容，我们建议你去OpenMP的网站看看。
在Visual C++中使用OpenMPOpenMP标准作为一个用以编写可移植的多线程应用程序的API库，规划于1997年。
它一开始是一个基于Fortran的标准，但很快就支持C和C++了。
当前的版本是OpenMP 2.0（译者注：最新版本已经是2.5版）， Visual C++ 2005和XBox360平台都完全支持这一标准。
在我们开始编码之前，你需要知道如何让编译器支持OpenMP。
Visual C++ 2005提供了一个新的/openmp开关来使能编译器支持OpenMP指令。
（你也可以通过项目属性页来使能OpenMP指令。
点击配置属性页，然后[C/C++]，然后[语言]，选中OpenMP支持。
基于OpenMP技术的多核处理器程序的开发实现孙洪迪;高柱【摘要】随着多核处理器的日益普及,应用程序能够充分地利用多核处理器的处理能力成为编程的重点.介绍了OpenMP技术的实现机制、使用方法、编程过程中常遇到的问题以及OpenMP技术的优点和缺陷.【期刊名称】《北京工业职业技术学院学报》【年(卷),期】2010(009)001【总页数】4页(P19-22)【关键词】多核处理器;并行化;OpenMP技术【作者】孙洪迪;高柱【作者单位】北京工业职业技术学院,北京100042;目标软件(北京)有限公司,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TP311.110 引言近年来,CPU(中央处理器)在飞速的发展,不断的有主频更高、处理能力更强的新产品问世,而如今主频之路已经走到了拐点。
控制 CPU电压和发热量成为限制提高CPU主频从而提高 CPU计算能力的最大障碍。
面对主频之路走到尽头,最具实际意义的方式是增加 CPU内处理核心的数量。
多核 CPU目前市场上已经比较普及了,如何让我们写的程序最大限度的在多核CPU上得到性能的提升,本文将介绍一种解决方案,即 OpenMP技术。
通过OpenMP技术,只需要在原有程序代码上稍加修改,就可以得到多核 CPU强大的并行处理能力。
1 OpenMP原理OpenMP技术是多家计算机供应商联合开发的、针对共享内存多处理器体系结构的可移植并行编程模型。
它采用分叉 -合并的并行执行模式。
当线程遇到并行构造时,就会创建由其自身及其他一些额外线程组成的线程组。
遇到并行构造的线程成为新组中的主线程,组中的其他线程称为组的从属线程。
所有组成员都执行并行构造内的代码。
如果某个线程完成了其在并行构造内的工作,它就会在并行构造末尾的隐式屏障处等待。
当所有组成员都到达该屏障时,这些线程就可以离开该屏障了。
主线程继续执行并行构造之后的用户代码,而从属线程则等待被召集加入到其他组。
因此,大部分的OpenMP线程都在第一次使用线程的时候将其创建,并在整个程序中重复的被使用。
面向高性能计算的OpenMP并行编程技术研究OpenMP是一种用于共享内存计算机体系结构中的并行编程接口，它可以大大提高程序的性能和并发处理能力。
在高性能计算领域，OpenMP并行编程技术已成为一个必备的技能。
本文将探讨面向高性能计算的OpenMP并行编程技术研究。
1. OpenMP简介OpenMP全称为Open Multi-Processing，是一种围绕共享内存体系结构的并行编程接口，它提供了一种简单而高效的方法，使程序能够利用具有多个处理器和内存共享的计算机体系结构。
OpenMP的优点在于其易用性和高效性。
由于OpenMP是基于共享内存的并行模型，程序员可以使用简单的指令和指令集，轻松地将程序中的特定部分并行化。
同时，OpenMP的高效性使其成为开发高性能计算应用程序的理想工具。
2. 面向高性能计算的OpenMP并行编程技术在高性能计算领域，OpenMP并行编程技术通常用于提高应用程序的性能和并发处理能力。
以下是面向高性能计算的OpenMP并行编程技术的一些主要方面：2.1 并行循环在OpenMP中，最常见的并行化技术是并行循环。
程序员可以简单地将循环指令指定为OpenMP中的并行循环指令，并利用多个处理器同时执行循环的不同迭代。
这种技术可用于提高程序的性能，特别是在涉及大量迭代的程序中。
2.2 数据分区在高性能计算领域，数据分区是一种将数据分成多个块的技术。
在OpenMP中，程序员可以使用指令集将数据分成多个块，并将每个块分配给不同的处理器。
这种技术被用于处理具有大量数据的应用，以提高处理速度和效率。
2.3 核函数性能优化在OpenMP中，核函数指的是程序中由许多线程并行执行的代码段。
在高性能计算领域，核函数是非常重要的，因为它们占用了整个程序中大量的计算时间。
因此，优化核函数的性能是提高程序性能的一项关键技术。
2.4 内存管理高性能计算应用程序需要使用大量的内存。
在OpenMP中，程序员可以使用指令集来管理一个线程使用的内存。
