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openmp用法OpenMP是一种支持共享内存多线程编程的标准API。
它提供了一种简单而有效的方法，用于在计算机系统中利用多核和多处理器资源。
本文将逐步介绍OpenMP的用法和基本概念，从简单的并行循环到复杂的并行任务。
让我们一步一步来学习OpenMP吧。
第一步：环境设置要开始使用OpenMP，我们首先需要一个支持OpenMP的编译器。
常见的编译器如GCC、Clang和Intel编译器都支持OpenMP。
我们需要确保在编译时启用OpenMP支持。
例如，在GCC中，可以使用以下命令来编译包含OpenMP指令的程序：gcc -fopenmp program.c -o program第二步：并行循环最简单的OpenMP并行化形式是并行循环。
在循环的前面加上`#pragma omp parallel for`指令，就可以让循环被多个线程并行执行。
例如，下面的代码演示了如何使用OpenMP并行化一个简单的for循环：c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {int i;#pragma omp parallel forfor (i = 0; i < 10; i++) {printf("Thread d: d\n", omp_get_thread_num(), i);}return 0;}在上面的例子中，`#pragma omp parallel for`指令会告诉编译器将for 循环并行化。
`omp_get_thread_num()`函数可以获取当前线程的编号。
第三步：数据共享与私有变量在并行编程中，多个线程可能会同时访问和修改共享的数据。
为了避免数据竞争和不一致的结果，我们需要显式地指定哪些变量是共享的，哪些变量是私有的。
我们可以使用`shared`和`private`子句来指定。
`shared`子句指定某个变量为共享变量，对所有线程可见。
OpenMP和MPI之对比
嵌套并行执行模型
OpenMP 采用fork-join （分叉- 合并）并行执行模式。
线程遇到并行构造时，就会创建由其自身及其他一些额外（可能为零个）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。
OpenMP 并行区域之间可以互相嵌套。
如果禁用嵌套并行操作，则由遇到并行区域内并行构造的线程所创建的新组仅包含遇到并行构造的线程。
如果启用嵌套并行操作，则新组可以包含多个线程。
OpenMP 运行时库维护一个线程池，该线程池可用作并行区域中的从属线程。
当线程遇到并行构造并需要创建包含多个线程的线程组时，该线程将检查该池，从池中获取空闲线程，将其作为组的从属线程。
如果池中没有足够的空闲线程，则主线程获取的从属线程可
能会比所需的要少。
组完成执行并行区域时，从属线程就会返回到池中。
SHANGHAI UNIVERSITY学院计算机工程与科学学院实验OpenMP程序的编译和运行姓名陈帅学号教师刘芳芳时间2015.05.06报告成绩实验2-1. OpenMP程序的编译和运行1.实验目的1) 在Linux平台上编译和运行OpenMP程序；2) 在Windows平台上编译和运行OpenMP程序。
3) 掌握OpenMP并行编程基础。
2.实验环境1) 硬件环境：计算机一台；2) 软件环境：Linux、Win2003、GCC、MPICH、VS2008或其他版本Visual Studio；3.实验内容1. Linux下OpenMP程序的编译和运行。
OpenMP是一个共享存储并行系统上的应用编程接口，支持C/C++和FORTRAN等语言，编译和运行简单的"Hello World"程序。
在Linux下编辑hellomp.c源程序，或在Windows下编辑并通过附件中的FTP工具（端口号：1021）上传，用"gcc -fopenmp -O2 -o hellomp.out hellomp.c"命令编译，用"./hellomp.out"命令运行程序。
注：在虚拟机中当使用vi编辑文件时，不是以ESC键退出插入模式，可以使用“Ctrl+c”进入命令模式，然后输入wq进行存盘退出。
代码如下：#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);}}}安装gcc检查GCC是否安装完成编写hellomp.c编译运行2.控制并行执行的线程数。
openmp 底层原理## OpenMP Programming Model.OpenMP is a programming model that supports multi-processing by explicitly adding shared-memory parallelism to C/C++/Fortran programs. It is a portable and scalable model that can be used to parallelize programs on a wide range of multi-processor systems.OpenMP is based on a directive-based programming model. This means that the programmer adds directives to their code to specify which parts of the program should be parallelized. The OpenMP runtime system then takes care of the details of parallelizing the program.OpenMP directives are preprocessor macros that are recognized by the OpenMP compiler. When the compiler encounters an OpenMP directive, it generates code that implements the specified parallelism.There are a number of different OpenMP directives, but the most commonly used directives are:`#pragma omp parallel`: This directive specifies that the following block of code should be executed in parallel.`#pragma omp for`: This directive specifies that the following loop should be executed in parallel.`#pragma omp sections`: This directive specifies that the following block of code should be executed in parallel, but each section of code should be executed by a single thread.`#pragma omp single`: This directive specifies that the following block of code should be executed by a single thread.OpenMP is a powerful tool that can be used to improve the performance of multi-processor programs. However, it is important to use OpenMP correctly in order to avoid potential pitfalls.Some of the potential pitfalls of using OpenMP include:Race conditions: Race conditions occur when two ormore threads access the same shared data at the same time. This can lead to incorrect results or program crashes.Deadlocks: Deadlocks occur when two or more threadswait for each other to complete a task. This can lead tothe program becoming stuck.Data races: Data races occur when two or more threads write to the same shared data at the same time. This can lead to incorrect results or program crashes.## 中文回答：OpenMP 并行编程模型。
linux openmp 例子程序标题：Linux OpenMP例子程序1. OpenMP简介OpenMP是一种并行编程模型，可以在共享内存系统上实现并行计算。
它使用指令集和编译器指示来将串行代码转换为并行代码，从而实现更高效的计算。
2. Hello World程序下面是一个简单的OpenMP程序，用于打印“Hello World”：```c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {#pragma omp parallel{int thread_id = omp_get_thread_num();printf("Hello World from thread %d\n", thread_id);}return 0;}```该程序使用了`#pragma omp parallel`指令来创建线程，并使用`omp_get_thread_num()`函数获取线程ID。
3. 并行for循环OpenMP可以很方便地并行化for循环。
下面是一个计算数组元素和的例子：```c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {int sum = 0;#pragma omp parallel for reduction(+:sum)for (int i = 0; i < 100; i++) {sum += i;}printf("Sum: %d\n", sum);return 0;}```在上述代码中，`#pragma omp parallel for`指令将for循环并行化，`reduction(+:sum)`指示OpenMP将每个线程的局部和累加到全局和`sum`中。
4. 并行化矩阵乘法OpenMP也可以用于并行化矩阵乘法。
下面是一个简单的矩阵乘法示例：```c#include <stdio.h>#include <omp.h>#define N 100void matrix_multiply(int A[N][N], int B[N][N], int C[N][N]) {#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < N; i++) {for (int j = 0; j < N; j++) {C[i][j] = 0;for (int k = 0; k < N; k++) {C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];}}}}int main() {int A[N][N];int B[N][N];int C[N][N];// 初始化A和B矩阵matrix_multiply(A, B, C);// 打印结果return 0;}```在上述代码中，`#pragma omp parallel for`指令将外层循环并行化，从而加快矩阵乘法的计算速度。
1、系统环境操作系统：Win7开发IDE：VS20102、配置openmp开发环境现流行的C/C++编译器基本上都支持openmp编程，只需在编译器上启动openmp选项即可VS2010开启openmp选项的操作如下：右击项目，选择“Property Pages(属性页)”；点击“Configuration Properties(配置属性)”，找到并点击“C/C++”，找到“Language(语言)”选项，里面有关于openmp的选项“OpenMP Support(OpenMP 支持)”，修改该选项即可。
3、安装并配置mpi软件（1）该文档包附带有软件mpich2-1.4.1p1-win-ia32.msi，在Win7中安装该软件。
（2）安装完成后，打开“开始－所有程序－MPICH－wmpiregister.exe”，在Account中输入本机用户名，在password中输入本机密码，点击Register按钮注册并按OK按钮退出。
（3）在VS2010中，配置VC++ Directories选项。
在VS2010中，VC++ Directories在Solution Explorer中，在项目名称上右键选择Properties，即进入Property Pages窗口。
（4）展开左边Configuration Properties，选中其中的VC++ Directories，在右边Include Directories加入“C:\Program Files\MPICH2\include;”（mpi安装目录里）（5）展开左边Configuration Properties，选中其中的VC++ Directories，在右边Library Directories加入“C:\Program Files\MPICH2\lib;”（6）展开左边Configuration Properties中的C/C++，选中其中的Preprocessor，在右边的Preprocessor Definitions中加入“MPICH_SKIP_MPICXX;”（7）同样展开C/C++，选中Code Generation，把右边的Runtime Library更改为“Multi-threaded Debug (/MTd)”（此外有下拉菜单可选到它）（8）展开左边的Linker，选中Input，在右边Additional Dependencies中加入“mpi.lib;”（9）运行MPI程序打开“开始－所有程序－MPICH－wmpiexec.exe”，在Applicationd右边浏览找到你在VS2010中生成的exe文件，设置Number of processes（即进程数目，用来模拟并行计算的CPU数目）。
OpenMP是一种针对共享内存的多线程编程技术，由一些具有国际影响力的大规模软件和硬件厂商共同定义的标准.它是一种编译指导语句，指导多线程、共享内存并行的应用程序编程接口(API)OpenMP是一种面向共享内存以及分布式共享内存的多处理器多线程并行编程语言，OpenMP是一种能被用于显示指导多线程、共享内存并行的应用程序编程接口.其规范由SGI发起.OpenMP具有良好的可移植性，支持多种编程语言.OpenMP能够支持多种平台，包括大多数的类UNIX以及WindowsNT系统.OpenMP最初是为了共享内存多处理的系统结构设计的并行编程方法，与通过消息传递进行并行编程的模型有很大的区别.因为这是用来处理多处理器共享一个内存设备这样的情况的.多个处理器在访问内存的时候使用的是相同的内存编址空间.SMP是一种共享内存的体系结构，同时分布式共享内存的系统也属于共享内存多处理器结构，分布式共享内存将多机的内存资源通过虚拟化的方式形成一个同意的内存空间提供给多个机子上的处理器使用,OpenMP对这样的机器也提供了一定的支持.OpenMP的编程模型以线程为基础，通过编译指导语句来显示地指导并行化，为编程人员提供了对并行化的完整控制.这里引入了一种新的语句来进行程序上的编写和设计.OpenMP的执行模型采用Fork-Join的形式，Fork-Join执行模式在开始执行的时候，只有一个叫做“主线程“的运行线程存在.主线程在运行过程中，当遇到需要进行并行计算的时候，派生出线程来执行并行人物，在并行执行的时候，主线程和派生线程共同工作，在并行代码结束后，派生线程退出或者是挂起，不再工作，控制流程回到单独的主线程中。
OpenMP的功能由两种形式提供：编译指导语句和运行时库函数，并通过环境变量的方式灵活控制程序的运行.OpenMP和MPI是并行编程的两个手段，对比如下：∙OpenMP:线程级（并行粒度）；共享存储；隐式（数据分配方式）；可扩展性差；∙MPI：进程级；分布式存储；显式；可扩展性好。
openmp的使用OpenMP是一种用于并行编程的编程模型，它可以帮助开发人员在共享内存系统中并行化程序。
它是一种基于指令集架构的并行编程模型，因此可以在多种平台上使用。
OpenMP的主要目标是通过利用多核处理器的并行计算能力来提高程序的性能。
在OpenMP中，程序员使用指令集来标识并行区域，并指定如何将工作分配给不同的线程。
通过使用指令集，程序员可以指定哪些部分的代码应该并行执行，以及应该有多少线程参与并行计算。
OpenMP提供了一套指令和库函数，用于管理线程的创建、同步和通信。
在使用OpenMP进行并行编程时，程序员可以使用不同的指令来指定并行区域。
例如，可以使用#pragma omp parallel指令来标识一个并行区域，其中的代码将由多个线程并行执行。
可以使用#pragma omp for指令来指定一个循环应该以并行方式执行。
还可以使用其他指令来指定线程之间的同步和通信操作。
OpenMP还提供了一些库函数，用于处理线程的创建、同步和通信。
例如，可以使用omp_get_num_threads函数来获取当前并行区域中线程的数量。
可以使用omp_get_thread_num函数来获取当前线程的编号。
还可以使用omp_barrier函数来同步线程的执行。
OpenMP还提供了一些环境变量和编译器选项，用于控制并行程序的行为。
例如，可以使用OMP_NUM_THREADS环境变量来设置并行计算时使用的线程数。
可以使用OMP_SCHEDULE编译器选项来指定循环调度策略。
这些环境变量和编译器选项可以帮助程序员优化并行程序的性能。
使用OpenMP进行并行编程时，程序员需要注意一些问题。
首先，程序员需要确保并行化的代码是可重入的，即不依赖于全局状态。
其次，程序员需要避免竞争条件，即多个线程同时访问共享数据时可能导致不确定的结果。
为了避免竞争条件，可以使用锁、原子操作或其他同步机制。
程序员还可以使用OpenMP的一些高级特性来进一步优化程序的性能。
