openMP编程(上篇)之并行程序设计

openMP简介

openMP是一个编译器指令和库函数的集合，主要是为共享式存储计算机上的并行程序设计使用的。

• 当计算机升级到多核时，程序中创建的线程数量需要随CPU核数变化，如在CPU核数超过线程数量的机器上运行，则不能很好的完全利用机器性能，虽然通过可以通过操作系统的API创建可变化数量的线程，但是比较麻烦，不如openMP方便
• 操作系统API创建线程时,需要线程函数入口，如pthread编程。对于同一函数或者同一循环内的并行非常不利，函数入口非常之多，而openMP不需要函数入口。
• 现在主流的操作系统的API 互不兼容，移植性非常差。openMP是标准规范，支持它的编译器都执行同一套标准，很好的解决了这个问题。

openMP的库函数和指令

指令的格式： #pragma omp 指令 [字句]

常见库函数：

指令	含义	库函数	含义
parallel	所表示的代码将被多个线程并行执行	omp_set_num_threads(parameter)	设置线程数目
parallel for	对for循环进行拆分并行	omp_get_threads_num()	返回线程号
barrier	执行到barrier时，等待所有线程执行完，再往下执行	omp_get_num_threads()	返回并行区域中的活动线程个数
master / single	指定代码块由主线程/随机一个单线程执行	omp_get_num_procs()	返回运行本线程的处理器个数
parallel sections	section语句用在sections语句里面,将sections语句里的代码分成几个不同的段，每段都并行执行	omp_init_lock (parameter)	初始化一个简单的锁
ordered	指定并行区域的循环按顺序执行	omp_set_lock(parameter)	上锁
critical	用在代码临界区之前，让线程互斥的访问资源	omp_unset_lock(parameter)	解锁
		omp_destroy_lock(parameter)	关闭一个锁

openMP指令和库函数的用法示例

parallel :

#include "omp.h"    //openmp的头文件
#include "stdio.h"
#define NUM_THREADS 4
int main()
{
   int i ;
   omp_set_num_threads(NUM_THREADS) ;  //设置线程的个数
   #pragma omp parallel
   {
     //  被parallel所表示的这个区域叫做并行块，每个线程都会执行这个块中的所有代码
     printf ("hello world! \n");
     for (i=0;i<5;i++)
       printf("i=%d,thread = %d\n",i,omp_get_thread_num());
   }
}

hello world!
i=0,thread = 0
i=1,thread = 0
i=2,thread = 0
i=3,thread = 0
i=4,thread = 0
hello world!
i=0,thread = 3
i=1,thread = 3
i=2,thread = 3
i=3,thread = 3
i=4,thread = 3
hello world!
i=0,thread = 1
i=1,thread = 1
i=2,thread = 1
i=3,thread = 1
i=4,thread = 1
hello world!
i=0,thread = 2
i=1,thread = 2
i=2,thread = 2
i=3,thread = 2
i=4,thread = 2

parallel for :

牵扯到for循环时，往往需要用到parallel for指令。

#include "omp.h"
#include "stdio.h"
#define NUM_THREADS 3
int main()
{
   int i,j,k ;
   omp_set_num_threads(NUM_THREADS);
  #pragma omp parallel for
       //此并行块中的for循环，把for循环体中的代码并行执行，即整个for循环被拆分为多个线程执行
       //注意，parallel是连for循环一起并行
        for (i = 0;i<5;i++)
             printf("i= %d,thread=%d\n",i,omp_get_thread_num());
   for (j=0;j<4;j++)  //普通循环，仅一个线程
      printf("j= %d,thread=%d\n",j,omp_get_thread_num());
   return 0;
}

i= 0,thread=0
i= 1,thread=0
i= 4,thread=2
i= 2,thread=1
i= 3,thread=1
j= 0,thread=0
j= 1,thread=0
j= 2,thread=0
j= 3,thread=0

这种写法很有局限，就是#pragma omp parallel for 只能作用到紧跟着的for循环，也就是说，并行块中第一句话只能是for循环，不能是其他代码。因为这个写法为for循环专属。可以将上述写成如下形式：

#include "omp.h"
#include "stdio.h"
#define NUM_THREADS 3
int main()
{
   int i,j,k ;
   omp_set_num_threads(NUM_THREADS);
  #pragma omp parallel
  {
     printf("HelloWorld! , thread=%d\n",omp_get_thread_num());  //每个线程都执行这条语句
     #pragma omp for
          //这个并行块中的代码，对for循环体中的代码进行并行执行
     for (i = 0;i<5;i++){
        printf("i= %d,thread=%d\n",i,omp_get_thread_num());
     }
     #pragma omp for
        //这个并行块中的代码，对for循环体中的代码进行并行执行
     for (j=0;j<4;j++){
        printf("j= %d,thread=%d\n",j,omp_get_thread_num());
     }
  }
   return 0;
}

HelloWorld! , thread=0
i= 0,thread=0
i= 1,thread=0
HelloWorld! , thread=2
i= 4,thread=2
HelloWorld! , thread=1
i= 2,thread=1
i= 3,thread=1
j= 0,thread=0
j= 1,thread=0
j= 2,thread=1
j= 3,thread=1

可见，第二种写法完全能够完成对for循环的拆分并行，而且能够多次对多个for循环进行操作，更好的是，这种写法衍生了另一种功能，就是能够输出helleworld的那条输出语句，这条语句能够被所有的线程执行，如果for循环需要为每个线程赋值一个变量，那么这个变量可以放在此输出语句的位置，示例请看文章最后的例子。

barrier:

#include <stdio.h>
#include "omp.h"
int main (){
  int i,j ;
  omp_set_num_threads (5);
  #pragma omp parallel
  {
     printf ("hello world!,thread=%d\n", omp_get_thread_num ());
     #pragma omp barrier   //执行到此代码时，程序暂停，直到上一条输出语句被所有线程都执行完后，才开始执行下面的语句。
     #pragma omp for
         for ( i = 0; i < 5; i++)
             printf ("i= %d,thread=%d\n",i, omp_get_thread_num ());
     #pragma omp barrier   //执行到此代码时，程序暂停，直到上一条的for循环语句被所有线程都并行执行完后，才开始执行下面的语句。
     #pragma omp for
         for ( j = 0; j < 5; j++)
             printf ("j= %d ,thread= %d\n", j,omp_get_thread_num ());
  }
}

hello world!,thread=4
hello world!,thread=1
hello world!,thread=3
hello world!,thread=2
hello world!,thread=0
i= 4,thread=4
i= 0,thread=0
i= 3,thread=3
i= 1,thread=1
i= 2,thread=2
j= 0 ,thread= 0
j= 1 ,thread= 1
j= 2 ,thread= 2
j= 4 ,thread= 4
j= 3 ,thread= 3

master / single :

看了对于for循环的并行之后，产生了一个新的问题，如果要在两个并行的for循环之间插入一个单线程执行的语句，应该如下做：

#include "omp.h"
#include "stdio.h"
#define NUM_THREADS 5
int main()
{
   int i ,j ;
   omp_set_num_threads(NUM_THREADS) ;
   #pragma omp parallel for
       for (i=0;i<4;i++)
          printf ("i = %d ,thread=%d \n",i,omp_get_thread_num());
  //以下输出语句位于两个for循环之间的代码，只能由一个线程来执行
   printf ("I am a single thread %d \n",omp_get_thread_num());
   #pragma omp parallel for
       for (j=0;j<4;j++)
          printf ("j = %d ,thread=%d \n",j,omp_get_thread_num());

   return 0;
}

i = 0 ,thread=0
i = 3 ,thread=3
i = 2 ,thread=2
i = 1 ,thread=1
I am a single thread 0
j = 3 ,thread=3
j = 1 ,thread=1
j = 0 ,thread=0
j = 2 ,thread=2

但是上述的程序看起来很麻烦，master和single指令就是解决这个问题的：

#include <stdio.h>
#include "omp.h"
#define NUM_THREADS 5
int main (){
  int i ,j;
  omp_set_num_threads (NUM_THREADS);
  #pragma omp parallel
  {
    #pragma omp for
       for (i = 0; i < 4; i++)
          printf ("i= %d, thread= %d\n",i, omp_get_thread_num ());
    #pragma omp barrier
   // #pragma omp master  //下面的程序由主线程执行
   #pragma omp single     //下面的程序由随便一个单线程执行
         printf ("I am a single thread ! thread= %d\n", omp_get_thread_num ());
    #pragma omp barrier
    #pragma omp for
       for (j = 0; j < 5; j++)
          printf ("j= %d, thread= %d\n",j, omp_get_thread_num ());
  }
}

i= 2, thread= 2
i= 0, thread= 0
i= 1, thread= 1
i= 3, thread= 3
I am a single thread ! thread= 2
j= 2, thread= 2
j= 0, thread= 0
j= 3, thread= 3
j= 1, thread= 1
j= 4, thread= 4

效果是一样的，master 是指定用主线程0，而single是随机的一个单线程执行

parallel sections:

#include <stdio.h>
#include "omp.h"
#define  NUM_THREADS 10
int main () {
  omp_set_num_threads (NUM_THREADS);
  #pragma omp parallel sections
  {
      #pragma omp section    //并行执行
        printf ("thread %d section A!\n", omp_get_thread_num ());
      #pragma omp section   //并行执行
        printf ("thread %d section B!\n", omp_get_thread_num ());
      #pragma omp section   //并行执行
        printf ("thread %d section C!\n", omp_get_thread_num ());
      #pragma omp section   //并行执行
        printf ("thread %d section D!\n", omp_get_thread_num ());
      #pragma omp section   //并行执行
        printf ("thread %d section E!\n", omp_get_thread_num ());

  }
}

thread 4 section A!
thread 4 section E!
thread 8 section D!
thread 3 section C!
thread 0 section B!

同parallel for 相似，可以写成如下形式：

#include <stdio.h>
#include "omp.h"
#define  NUM_THREADS 3
int main () {
  omp_set_num_threads (NUM_THREADS);
  #pragma omp parallel
  {
    #pragma omp sections
    {
      #pragma omp section
        printf ("thread %d section A!\n", omp_get_thread_num ());
      #pragma omp section
        printf ("thread %d section B!\n", omp_get_thread_num ());
    }
    #pragma omp sections
    {
       #pragma omp section
        printf ("thread %d section C!\n", omp_get_thread_num ());
      #pragma omp section
        printf ("thread %d section D!\n", omp_get_thread_num ());
      #pragma omp section
        printf ("thread %d section E!\n", omp_get_thread_num ());
    }
  }
}

ordered:

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
main ()
{
  int i ;
   omp_set_num_threads(5) ;
  #pragma omp parallel for ordered
  for ( i = 1; i <= 5; i++)
    {
         #pragma omp ordered //指定以下的循环体按照顺序执行
        printf ("i=%d,thread=%d\n", i,omp_get_thread_num());
    }
}

i=1,thread=0
i=2,thread=1
i=3,thread=2
i=4,thread=3
i=5,thread=4

openMP中的互斥（锁）

critical:

这个指令可以有枷锁的效果，所指定的代码表示只允许一个线程进行操作

/*
 *加和程序,从1一直加到100的和
 *
 * */
#include <stdio.h>
#include "omp.h"
int main(){
  int sum=0;
  #pragma omp parallel
  {
    int i=0;
    int id=omp_get_thread_num();  //获得当前并行区域中活动线程个数
    int nthread=omp_get_num_threads();  //返回当前的线程号
    for(i=id+1;i<=100;i+=nthread)
      #pragma omp critical  //对sum进行互斥的操作，同一时间，只允许一个线程对sum变量进行操作
         sum=sum+i;
  }
  printf("sum=%d\n",sum);
}

sum=5050

使用锁

另一个互斥访问资源的方法就是使用锁

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
int main(){
  int sum=0;
  int i ;
  omp_lock_t lck ; //定义一把锁
  omp_init_lock(&lck); //初始化一把锁
  #pragma omp parallel for
    for( i=1;i<=100;i++)
    {
      omp_set_lock(&lck);  //给下面的sum上锁,同一时间只有一个线程能对sum变量操作
      sum=sum+i;
      omp_unset_lock(&lck);  // 解锁
    }
  printf("sum=%d\n",sum);
  omp_destroy_lock(&lck);  //关闭这把锁
}

sum=5050

上述代码中，只定义的了一把锁，如果要定义多把锁，并使用多把锁，看下面的代码：

/*
 *随机产生0~9之间1000个数，统计0~9的个数。
 *histogram[]存放统计的个数
 *
 * */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "omp.h"
int  main ()
{
  int array[1000];
  omp_lock_t locks[10]; //定义10把锁
  int histogram[10];
  omp_set_num_threads (5);
  srandom (10);
  int i ;
  #pragma omp parallel for
   // 多线程随机产生1000个数放在array数组中
    for ( i = 0; i < 1000; i++)
      array[i] = random () % 10;
  #pragma omp parallel for
    // 多线程初始化10把锁和初始化histogram数组
     for ( i = 0; i < 10; i++)
     {
        omp_init_lock (&locks[i]);
        histogram[i] = 0;
     }
  #pragma omp parallel for
   // 统计出现0~9的个数
     for ( i = 0; i < 1000; i++)
     {
        omp_set_lock(&locks[array[i]]);  //上锁
        histogram[array[i]] += 1 ;
        omp_unset_lock(&locks[array[i]]); //解锁
     }
     for ( i = 0; i < 10; i++)
         printf ("histogram[%d]=%d\n", i, histogram[i]);
     //普通方式（单线程）关闭10把锁
     for ( i = 0; i < 10; i++)
        omp_destroy_lock (&locks[i]);

 }

histogram[0]=97
histogram[1]=109
histogram[2]=95
histogram[3]=108
histogram[4]=89
histogram[5]=103
histogram[6]=85
histogram[7]=111
histogram[8]=110
histogram[9]=93

openMP编程，求pi的值

求pi的方法是利用积分推导出Pi的值，如下图所示：

/*
 * 普通方式求Pi,不利用多线程技术
*/
#include <stdio.h>
static long num_steps = 100000;//分成1000份
void main()
{
   int i;
   double x, pi, sum = 0.0;
   double  step = 1.0/(double)num_steps;
   for(i=1;i<= num_steps;i++){
       x = (i-0.5)*step;
       sum=sum+4.0/(1.0+x*x);
       }
   pi=step*sum;
   printf("%lf\n",pi);
}
~   

3.141593

/*
 *利用 parallel for 进行多线程求解
 * */
#include <stdio.h>
#include <omp.h>
static long num_steps = 100000;
double step;
#define NUM_THREADS 2
void main ()
{
    int i;
    double x, pi, sum[NUM_THREADS];
    double  step = 1.0/(double) num_steps;
    omp_set_num_threads(NUM_THREADS); //设置2线程
    #pragma omp parallel
    {
        double x;
        int id;
        id = omp_get_thread_num();
        sum[id]=0;
        #pragma omp for
        for (i=0;i< num_steps; i++){
            x = (i+0.5)*step;
            sum[id] += 4.0/(1.0+x*x);
        }
   }
   for(i=0, pi=0.0;i<NUM_THREADS;i++)
        pi += sum[i] * step; printf("%lf\n",pi);
}