OpenMP入门

前情提要：并行(parallel):需要多个运算核心同时完成

其中有多处理器和单处理器多核两种实现方式，其中差异如下：

同一芯片上的多核通信速度更快
同一芯片上的多核能耗更低

OpenMP初见

OpenMP环境配置

笔者当初刚进入的时候，走了许多弯路，这里给出Dev-Cpp版本的OpenMP的环境配置

点击Tools，再点击里面的Complier Options，在里面的General下的Add the following commands when calling the compiler:加入这段控制语句-fopenmp就可以在Dev-Cpp中编写omp程序

OpenMP作用

编译器指令(#pragma)、库函数、环境变量
极大地简化了C/C++/Fortran多线程编程
并不是全自动并行编程语言(其并行行为仍需由用户定义及控制)

#pragma

预处理指令

设定编译器状态或指定编译器完成特定动作
- 需要编译器支持相应功能，否则将被忽略

#pragma once

该段代码实现的功能是头文件只被编译一次

#ifdef HEADER_H

#define HEADER_H

...

#endif

上述代码实现的功能也是头文件只被编译一次

#pragma once	#ifndef
需要编译器支持	不需要特定编译器
针对物理文件	不针对物理文件
需要用户保证头文件没有多份拷贝	需要用户保证不同文件的宏名不重复

#pragma GCC poison printf

禁止使用printf函数，该段语句本质上就是申明printf被污染了，紧跟在该条语句后面的代码段不能使用printf。

注意：对于形如#pragma的语句，其作用域一般只包含于该语句的下一个代码段，也就是一对大括号之内。

对于#pragma还有许多语法，类似

#pragma startup

#pragma exit

#pragma warning

这些语句对于gcc编译器来说，不能进行正常的编译，直接会被忽视，并不会执行，因此这里不表

总之，对于编译器来说如果不支持#pragma指令则会直接将其忽视，并不会执行

查看OpenMP版本

使用 _OPENMP 宏定义

使用OpenMP编写第一个程序

#include
#include

int main() {
  #pragma omp parallel
  {
    printf("Hello World\n");
  }
  return 0;
}

我们一般通过 #pragma omp parallel 指明并行部分

线程的编号获取是通过下列语句

omp_get_thread_num();

总共的线程总数获取是通过下列语句

omp_get_max_threads();

同一线程的多个语句一般情况下并不是连续执行，其中可能有其他线程加入，导致该线程阻塞。

OpenMP运行机制

使用分叉(fork)与交汇(join)模型

fork : 由主线程(master thread)创建一组从线程(slave threads)

主线程编号永远为0(thread 0)
不保证执行顺序

join : 同步终止所有线程并将控制权转移回至主线程

fork是各奔东西，join是百川入海

OpenMP语法

编译器指令

#pragma omp parallel [clause[clause]...]{stuctured block}

指明并行区域及并行方式
这里的clause是指明详细的并行参数，其大致分为
- 控制变量在线程间的作用域
- 显式指明线程数目
- 条件并行

num_threads(int)

用于指明线程数目
当没有指明时，将默认使用OMP_NUM_THREADS环境变量
- 环境变量的值为系统运算核心数目(或超线程数目)
- 可以使用 omp_set_num_threads(int) 修改全局默认线程数，注意这需要在外面修改，在线程中修改笔者尝试后没有作用
- 可以使用omp_get_num_threads()获取当前设定的默认线程数
- num_threads(int)优先级高于环境变量，不保证创建指定数目的线程，会后到系统资源的限制

这里做个区分

并行控制指令	功能
`omp_get_num_threads`	返回当前并行区域中的活动线程个数，如果在并行区域外部调用，返回1
`omp_get_thread_num`	返回当前的线程号，注意不要和之前的omp_get_num_threads混肴
`omp_set_num_threads`	设置进入并行区域时，将要创建的线程个数
`omp_get_max_threads`	用于获得最大的线程数量，这个最大数量是指在不使用num_threads的情况下，OpenMP可以创建的最大线程数量。需要注意这个值是确定的，与它是否在并行区域调用没有关系

并行for循环

#pragma omp parallel
{
  int n;
  for(n = 0; n < 4; n++) {
    int thread = omp_get_thread_num();
    printf("thread %d\n", thread);
  }
}

该段语句是每个线程都执行了一次该循环体中的内容，也就是最后的结果会发现每个线程都执行了四次printf("thread %d\n", thread)语句。

如果想要将循环中的迭代分配到多个线程并行，有两种方式，

方式1

#pragma omp parallel
{
  int n;
  #pragma omp for
  for(n = 0; n < 4; n++) {
    int thread = omp_get_thread_num();
    printf("thread %d]n", thread);
  }
}

在并行区域内加入#pragma omp for
注意：在并行区域内，for循环外还可以加入其他并行代码

方式2

int n;
#pragma omp parallel for
for(n = 0; n < 4; n++) {
  int thread = omp_get_thread_num();
  printf("thread %d\n", thread);
}

合并为#pragma omp parallel for，这样子写法更加简洁

嵌套并行

OpenMP中的每个线程同样可以被并行化为一组线程

OpenMP默认关闭嵌套，即默认情况下一个线程不能并行化为一组线程，需要使用omp_set_nested(1)打开
嵌套并行仍然是fork-join模型，注意无论什么时候，主线程的编号一定是0

语法限制

当循环分配并行的时候，有下列限制：

不能使用!=作为判断条件(接受<,<=,>,>=)
循环必须为单入口单出口(也就是不能使用break，goto等跳转语句)

数据依赖性

循环迭代相关(loop-carried dependence)
- 依赖性与循环相关，去除循环则依赖性不存在

非循环迭代相关(loop-independent dependence)

依赖性与循环无关，去除循环依赖性仍然存在

如果数据与循环无关，那么普通的循环并行是可以的，但是如果与循环有关，那么并行就会出现问题

#include
#include

int main() {
  int a[4] = {1, 2, 3, 4};
  #pragma omp parallel for
  for(int i = 1; i < 4; i++) {
    a[i] = a[i-1] + 2;
  }//这里运行出来的结果不一定是1,3,5,7，这就是循环迭代相关
  return 0;
}

线程互动与同步

OpenMP是多线程共享地址架构
- 线程可通过共享变量通信
线程及其语句执行具有不确定性
- 共享数据可能造成竞争条件(race condition)
- 竞争条件:程序运行的结果依赖于不可控的执行顺序(此时结果是不可测的，即不同的线程执行顺序会有不同的结果)
必须使用同步机制避免竞争条件的出现
- 同步机制将带来巨大开销
- 尽可能改变数据的访问方式减少必须的同步次数

高级语言的语句并非原子操作

比如count++并不是只有一个子操作，而是返回count值后再进行++操作。

对于count++其所包含的操作如下

LOAD Reg, count
ADD #1
STORE Reg, count

包含三个子操作，如果一个线程负责count++，另一个线程负责count--，那么就有可能出现下面的情况(竞争条件)

        thread 1        thread 2
          Reg    count    Reg
  LOAD     10     10    
  ADD      11     10  
           11     10       10    LOAD
           11     10        9    SUB
           11      9        9    STORE
  STORE    11     11

同样如果上述的模板中thread 1执行的是count--，而thread 2执行的是count++，那么最终count存储的是9，这样子就会因为执行顺序不同而造成不同的结果

临界区(critical section)

#pragma omp critical

指的是一个访问共用资源(例如：共用设备或是共用存储器)的程序片段，而这些共用资源又无法同时被多个线程访问的特性
- 同一时间内只有一个线程能执行临界区内代码
- 其他线程必须等待临界区内线程执行完毕后才能进入临界区
- 常用来保证对共享数据的访问之间互斥
如果具有竞争条件，那么就可以使用临界区来保证结果的正确，此时被#pragma omp critical修饰的代码段对于每个线程来说此时里面的资源是它独占的，其他线程无权访问修改，因此可以消除竞争条件带来的不确定性
```
#pragma omp parrallel for
for(int i = 0; i < 1000; i++) {
  int value = rand()%20;
  histogram[value]++;
}
int total = 0;
for(int i = 0; i < 20; i++) {
  total +== histogram[i];
  cout << histogram[i] << endl;
}
cout << "total:" << total << endl;
```
本段代码的输出未必是1000，原因可以参考前面的count++，++并非原子操作，因此多线程使用的时候会形成竞争条件，导致最后的存储除了问题

解决方案（添加临界区）：

#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < 1000; i++) {
  int value = rand()%20;
  #pragma omp critical
  {
    histogram[value]++;
  }
}
int total = 0;
for(int i = 0; i < 20; i++) {
  total += histogram[i];
  cout << histogram[i] << endl;
}
cout << "total:" << total << endl;

原子(atomic)操作

#pragma omp atomic

保证对内存的读写更新等操作在同一时间只能被一个线程执行
- 常用来做计数器、求和等
原子操作通常比临界区执行更快
- 不需要阻塞其他线程
临界区的作用范围更广，能够实现的功能更复杂

代码演示如下：

#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < 1000; i++) {
  int value = rand()%20;
  #pragma omp atomic
  histogram[value]++;
}

关于原子操作和临界区的一些总结

指令	功能
临界区	访问临界资源的代码，一个线程进入了临界区，如果第二个线程不会进入临界区那么第二个线程也可以运行
原子操作	原子操作独占处理器，其他线程必须等原子操作完了才可以运行

原子操作是山大王，临界区是此路是我开，此树是我栽

总的来说就是，原子操作时不允许其他线程抢占资，也就是不能中断，但是临界区没有这个硬性规定，只是相关的代码区段此时只能有一个线程执行。

栅障(barrier)

#pragma omp barrier

在栅障点处同步所有线程
- 先运行至栅障点处的线程必须等待其他线程
- 常用来等待某部分任务完成再开始下一部分任务
- 每个并行区域的结束点默认自动同步线程

#include
#include
#include
#include
#include

int main() {
  srand(time(NULL));
  int total = 0;
  int histogram[20];
  memset(histogram, 0, sizeof(histogram));
  #pragma omp parallel num_threads(20)
  {
    for(int i = 0; i < 50; i++) {
      int value = rand()%20;
      #pragma omp atomic
      histogram[value]++;
    }

    int thread = omp_get_thread_num();
    #pragma omp atomic
    total += histogram[thread];
  }
  return 0;
}

这里如果没有加入栅障指令，那么最后统计的total一般不是1000，造成数据丢失，因为不能保证执行到total += histogram[thread]对应的数字已经全部统计完毕，其他线程可能仍然在统计

修改方案如下：

int total = 0;

#pragma omp parallel num_threads(20)
{
  for(int i = 0; i < 50; i++) {
    int value = rand()%20;
    #pragma omp atomic
    histogram[value]++;
  }
  #pragma omp barrier//保证执行到下一个语句之前，所有的线程都已经统计完毕了随机数的次数
  int thread = omp_get_thread_num();
  #pragma omp atomic
  total += histogram[thread];
}

这里给出#pragma omp for的一些相似之处

int total = 0;

#pragma omp parallel num_threads(20)
{
  #pragma omp for
  for(int i = 0; i < 1000; i++) {
    int value = rand()%20;
    #pragma omp atomic
    histogram[value]++;
  }
  int thread = omp_get_thread_num();
  #pragma omp atomic
  total += histogram[thread];
}

这里的for分配出来的结果仍然是1000，也就是说#pragma omp for也是等到最后的线程执行完循环才进行下一步任务，前面先完成的线程会进入等待状态。注意如果修改成#pragma omp for nowait，那么结果就会不确定，因为此时先完成的线程不会再等待了(产生了一个隐式栅障，但是nowait可以去除)。

single & master

#pragma omp single{}

用于保证{}内的代码由一个线程完成
常用于输入输出或初始化
由第一个执行至此处的线程执行
同样会产生一个隐式栅障
- 可由#pragma omp single nowait去除

#pragma omp master{}

与single相似，但指明由主线程执行
与使用if的条件并行等价
- #pragma omp parallel IF(omp_get_thread_num() == 0) nowait，这边的话，笔者暂时没有找到相关的资料，不过可以理解为只有主线程执行该代码块，而其他线程直接跳过，可以执行后面的任务。
- 默认不产生隐式栅障

#pragma omp master使用如下

int total = 0;
#pragma omp parrallel
{
  #pragma omp for
  for(int i = 0; i < 1000; i++) {
    int value = rand()%20;
    #pragma omp atomic
    histogram[value]++;
  }  
  #pragma omp master
  {
    for(int i = 0; i < 20; i++) {
      total += histogram[i];
    }
  }
}

注意single会产生栅障，但是master不会

single独乐乐，master众乐乐

并行Reduction

指明如何将线程局部结果汇总

#pragma omp for reduction(+:total)
支持的操作，八大金刚
1. +
2. -
3. *
4. &
5. |
6. &&
7. ||
8. ^

#include
#include
#include
#include
#include

int main() {
  int total = 0;
  int histogram[20];
  memset(histogram, 0, sizeof(histogram));
  #pragma omp parallel
  {
    #pragma omp for
    for(int i = 0; i < 1000; i++) {
      int value = rand()%20;
      #pragma omp atomic
      histogram[value]++;
    }
    #pragma omp for reduction(+:total)
    for(int i = 0; i < 20; i++) {
      total += histogram[i];
    }
  }
  printf("%d\n", total);
  return 0;
}

reduction指令就是指明如何将线程局部结果汇总，原先没有reduction限制的时候，total是每个线程共享的，也就是所有的线程都可以访问修改total的值。但是加入reduction限制后，每个线程的total都是独属于该线程的全新total，线程1和线程2的total没有关系，也就是线程1的total的值改变了，不会影响到线程2的total的值。这样每个线程都有自己独特的total，等到所有线程结束完成之后，再根据reduction后面所给的操作符，将所有线程的total经过该运算储存到原来的total中。

变量作用域

OpenMP与串行程序的作用域不同

OpenMP中必须指明变量为shared或private

Shared	Private
变量为所有线程所共享	变量为线程私有，其他线程无法访问
并行区域外定义的变量默认为shared	并行区域内定义的变量默认为private
	循环计数器默认为private

int histogram[20];//histogram是shared
memset(histogram, 0, sizeof(histogram));
int total = 0;//total是shared

int i,j;
#pragma omp parallel for
for(i = 0; i < 1000; i++) {//循环计数器i是private，虽然定义在并行区域外部
  int value = rand()%20;
  #pragma omp atomic
  histogram[value]++;
  for(j = 0; j < 1000; j++) {//循环计数器j也是private
    ...
  }
}

显式作用域定义

显式指明变量的作用域
shared(var)
- 指明变量var为shared
default(none/shared/private)
- 指明变量的默认作用域
- 如果为none则必须指明并行区域内每一变量的作用域
```
int a, b, c;
...//init a, b, c
#pragma omp parallel default(shared) shared(a)
{
  b += a;
}
```
这里会报错，因为b并没有指定是private还是shared，注意只要default中选择的是none，那么并行体中出现的变量就都要说明是shared还是private类型。
- 注意在C/C++中只存在none和shared两种选择，对于Fortran，可以多一个private参数选择
```
int sum = 0;
#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < 20; i++) {
  sum += i;
}
```
这里连续和的答案不确定，也是因为sum是shared，shared本质上就是说所有线程的sum指向的都是同一块内存空间
- 注意：循环计数器变量无论前面是shared还是private都是private，否则会造成逻辑上的错误
private(var)
- 指明变量var为private
```
int i = 10;
#pragma omp parallel for
for(int j = 0; j < 4; j++) {
  printf("Thread %d: i = %d\n", omp_get_thread_num(), i);
}
printf("i = %d\n", i);
```
这里线程中输出的i的值都是未定义的，因为此时i是private，也就是说，对于每个线程来说，他们的i都是相互独立的，拥有自己的空间。所以对于每个线程，他们的i都需要重新初始化。
firstprivate(var)
- 指明变量var为private，同时表明该变量使用master thread中变量值初始化
```
int i = 10;
#pragma omp parallel for firstprivate(i)
for(int j = 0; j < 4; j++) {
  printf("Thread %d: i = %d\n", omp_get_thread_num(), i);
}
printf("i = %d\n", i);
```
这里输出的结果i都是10，也就是说firstprivate(var)的作用就是仍然申明i是private，不过此时不需要我们显式初始化，而是隐式的初始化，初始化的值是主线程中的i的值。
lastprivate(var)
- 指明变量为private，同时表明结束将最后一层结果赋予该变量
```
int i = 10;
#pragma omp parallel for lastprivate(i)
for(int j = 0; j < 4; j++) {
  printf("Thread %d: i = %d\n", omp_get_thread_num(), i);
}
printf("i = %d\n", i);
```
这边会发现程序运行的结果，i的结果和最后一个线程，在这边是线程3中的i一致。所以我们可以得出lastprivate(var)的功能就是将最后一个线程中的变量的值在join后赋值给原先主线程的。

数据并行和任务并行

数据并行

同样指令作用在不同数据上
之前所举的例子都是数据并行

任务并行

线程可能执行不同任务
- #pragma omp section
每个section由一个线程完成
同样有隐式栅障(可使用nowait去除)

方式1：

#paragma omp parallel

#pragma omp sections
{
  #pragma omp section
  task_A();
  #pragma omp section
  task_B();
  #pragma omp section
  task_C();
}

方式2：

#pragma omp parallel sections
{
  #pragma omp section
  task_A();
  #pragma omp section
  task_B();
  #pragma omp section
  task_C();
}

#pragma omp sections的语法如上，此时里面的每个#pragma omp section都只会由一个线程来执行，如果没有加nowait，那么直到最后一个任务完成，所有的线程才能继续往下，否则将在这里等待，换句话说sections指令有隐式栅障。自测程序如下，加上nowait和不加输出结果是不同的。

#include
#include

int main() {
  #pragma omp parallel
  {
  	#pragma omp sections //nowait//这里证明了sections自带隐式栅障
  	{
  	  #pragma omp section
	  {
	    int thread = omp_get_thread_num();
		printf("Thread %d : tastk 1\n", thread);
	  }
	  #pragma omp section
	  {
	  	int thread = omp_get_thread_num();
	  	printf("Thread %d : task 2\n", thread);
	  }
	  #pragma omp section
	  {
	  	int thread = omp_get_thread_num();
	  	printf("Thread %d : task 3\n", thread);
	  }
	}
	int thread = omp_get_thread_num();
	printf("Thread %d : task 4\n", thread);
  }
  return 0;
}
折叠

线程调度

当迭代数多于线程数时，需要调度线程

某些线程将执行多个迭代

#pragma omp parallel for schedule(type,[chunk size])

type包括static,dynamic,guided,auto,runtime
默认为static

调度方式	作用&缺陷
`static`	线程的负载可能不均匀
`dynamic`	在运行中动态分配任务；迭代任务依然根据chunk size划分成块；线程完成一个chunk后向系统请求下一个chunk
`guided`	与dynamic类似；但分配的chunk大小在运行中递减，最小不能小于chunk size参数
`auto`&`runtime`	编译器决定策略与环境变量指定策略

总的来说auto和runtime其实最后都是在static,dynamic,guided中挑选一个策略。所以理解这三种调度方式最为重要。

static

#pragma omp parallel for schedule(static)
- 没有指定chunk size的参数，那么默认就是迭代数除以线程总数作为size，然后给每个线程分配这么多的任务
#pragma omp parallel for schedule(static, 5)
- 指定了size的大小，那么就是每次给线程的任务大小就是size，注意这边每个线程执行的总任务数仍然是相等的，只不过一次执行的块的大小变化了(size小的时候)，如果size过大，那么就会产生某个线程执行了非常多的任务，而其他线程执行很少或者不执行的现象。

dynamic

#pragma omp parallel for schedule(dynamic)
- 没有指定size，size默认为1，也就是此时每个任务块蕴含的任务数量为1，然后逐个分配给所有线程，运行快的线程可以先接收下一个任务，实现任务的动态分配。
#pragma omp parallel for schedule(dynamic, 5)
- 指定了size的大小，与不指定的区别只在于此时一个任务块含有的任务数量为5，每次调度都是5，而不是1

guided

#pragma omp parallel for schedule(guided)
- 没有指定size的情况下，默认为1，与 dynamic类似，不过此时分配的任务数量不是固定不变，而是一开始很多，然后逐渐减小，但是不会小于chunk size的数量
#pragma omp parallel for schedule(guided, 5)
- 指定了chunk size的数量，也就是说最后分配的任务数量不能小于这个值，其他的与guided是一样的

OpenMP小结

软硬件环境

CPU多线程并行库
- 编译器指令、库函数、环境变量
共享内存的多核系统

基础语法

老祖宗：#pragma omp construct [clause[clause]...]{structured block}

分类	语法
指明并行区域	`#pragma omp parallel`
循环	`#pragma omp (parallel) for`
嵌套	`omp_set_nested(1)`
常用函数	`omp_get_thread_num()`,`num_threads(int)`
同步	`#pragma omp critical`,`#pragma omp atomic`,`#pragma omp barrier`,`nowait`
变量作用域	`default(none/shared/private)`,`shared()`,`private()`,`firstprivate()`,`lastprivate()`
调度	`schedule(static/dynamic/guided,[chunk_size])`

文末资源分享：

OpenMP常见的32个陷阱

OpenMP Reference Guide

禁止转载，如需转载请在评论区与笔者商量或者私信。

相关阅读:
程序设计与算法（三）C++面向对象程序设计第六周多态笔记
 英特尔® NUC迷你电脑设置带电自启
 网站列表页加密：三次请求后返回内容多\r
SQL 在PostgreSQL中使用SQL将多行连接成数组
 Java的日期与时间之java.time.LocalDateTime简介说明
 github 终端克隆操作，以及对 https/ssh 的理解
 《云原生安全攻防》-- 容器攻击案例：Docker容器逃逸
 区块链技术在供应链管理中的创新应用
 Neural Collaborative Filtering论文笔记
 推荐系统[八]算法实践总结V2：排序学习框架(特征提取标签获取方式)以及京东推荐算法精排技术实战
原文地址：https://www.cnblogs.com/banyanrong/p/16514575.html