Как подключить omp в visual studio
Обновлено: 06.07.2024
Самым значимым событием 2005 года стало появление многоядерных процессоров. К тому времени классические одноядерные системы исчерпали свой потенциал, поскольку не давали нужной производительности за счет повышения частот, мало того разработчики архитектур столкнулись с проблемой нестабильности и повышенного тепловыделения. Все это волей-неволей способствовало появлению революционных многоядерных процессоров. Идея этих процессоров предельно проста: в одном процессоре интегрировано более одного ядра. Такой подход способствует появлению более производительных процессоров без повышения частот.
OpenMP
"Helloworld"
При выполнении на двуядерной системе мы получим результат:
Барьеры и nowait
Барьеры являются одним из видов синхронизации. При обнаружении барьера поток останавливается и ждет пока все остальные потоки не окажутся на этом же барьере. Например, при выполнении цикла выше мы столкнулись с неявной барьерной синхронизацией, сами не заметив того. В конце цикла стоит барьер, который приостанавливает выполнение освободившихся потоков до тех пор, пока не освободятся другие потоки, обрабатывающие итерации этого же цикла. В некоторых случаях возникает потребность отключать синхронизацию, для этого существует оператор nowait, приведем пример, где это может быть выгодно:
>В этом примере потоки, которые освободились после обработки первого цикла переходят к обработке второго цикла без ожидания остальных потоков. В некоторых случаях это может повысить производительность, поскольку уменьшается время простоя потоков. Возможна и обратная ситуация, когда нам нужно организовать барьер. В примере выше функция some_func() не выполнится до тех пор, пока все потоки не выполнят предыдущие задачи (это нужно, например, при обновлении буфера кадров перед выводом его содержимого на экран).
Ограничение на циклы
В OpenMP существует ряд ограничений на циклы, которые нужно распараллелить:
1.Переменная цикла должна иметь тип integer. Беззнаковые целые числа, такие как DWORD, работать не будут.
2.Цикл должен являться базовым блоком и не может использовать goto и break (за исключением оператора exit, который завершает все приложение).
3.Инкрементная часть цикла for должно являться либо целочисленным сложением, либо целочисленным вычитанием и должно практически совпадать со значением инварианта цикла.
4.Если используется операция сравнения < или <=, переменная цикла должна увеличиваться при каждой итерации, а при использовании операции > или >= переменная цикла должна уменьшаться.
Критические разделы
С помощью критических разделов можно предотвратить одновременный доступ к одному сегменту кода из нескольких потоков. Один поток получает доступ только тогда, когда другие не обрабатывают данный код. Конструкция имеет следующий вид:
Конструкция Sections
OpenMP применим не только для циклов, но и для функций. Конструкция sections используется когда необходимо выполнять блоки кода в отдельных потоках. Рассмотрим простейший пример (сортировка):
Вышесказанное означает, что мы можем взять обыкновенный последовательный код на языке Си/Си++ и начать его постепенно распараллеливать. Для этого нам достаточно включить в проекте поддержку OpenMP. В среде Visual Studio 2005/2008 зайдите в свойства проекта и выберете вкладку C/C++ / Language, как показано на рисунке 1.
Рисунок 1 — Вкладка Visual Studio с настройками проекта, где можно включить поддержку OpenMP
Не забудьте также выбрать платформы и конфигурации, в которых вы планируете использовать OpenMP. Как показано на рисунке 2, мы выбрали все конфигурации (debug, release) и все платформы (Win32, x64).
Рисунок 2 — Выбор конфигураций и платформ, для которых мы устанавливаем параметры
Поддержка OpenMP включается опцией «OpenMP Support» как показано на рисунке 3.
Рисунок 3 — Поддержка OpenMP включена
Вот и все подготовительные шаги, которые необходимы, чтобы начать осваивать технологию OpenMP и распараллеливать программный код. Знакомство с OpenMP мы начнем со следующей заметки. Сейчас мы продолжим знакомство с инструментами. Дело в том, что хотя возможностей Visual Studio 2005/2008 достаточно чтобы разрабатывать параллельные OpenMP программы, это слишком спартанские условия. Для полноценной работы разумно воспользоваться Intel Parallel Studio. Я не сотрудник Intel и за рекламу инструментов мне никто не платит. Parallel Studio действительно удобный и крайне полезный инструмент для разработки параллельных приложений. Рекомендую на основании собственного опыта.
Дистрибутив Intel Parallel Studio занимает порядка 460 Мбайт и доступен для скачивания с сайта Intel. При этом полная функциональность Parallel Studio будет доступна в течении одного пробного месяца, что вполне достаточно, чтобы познакомиться с принципами работы и поэкспериментировать с параллельным кодом. Parallel Studio интегрируется внутрь Visual Studio 2005/2008, добавляя дополнительные пункты меню и в панель инструментов (смотри рисунок 4).
Рисунок 4 — Панели инструментов, добавляемые Intel Parallel Studio в Visual Studio
В следующих параллельных заметках мы будем использовать инструмент IntelParallel Inspector из комплекта Intel Parallel Studio для проверки создаваемого параллельного кода на наличие параллельных ошибок. А также Intel Parallel Amplifier для оптимизации. Компилятор Intel Parallel Composer нам не обязателен, но мы будем компилировать OpenMP приложения им. В качестве преимущества можно назвать поддержку Intel Parallel Composer версии стандарта OpenMP 3.0, в то время как компилятор из Visual Studio 2005/2008 поддерживает только OpenMP 2.0. Также Intel C++ дает некоторые дополнительные возможности по статическому анализу параллельного кода, о чем можно прочитать в статье.
Для компиляции приложения с использованием Parallel Composer следует сделать активным компилятором Intel C++. Это можно осуществить используя кнопку «Use Intel C++» на панели инструментов, как показано на рисунке 5.
Рисунок 5 — Выбор компилятора Intel C++
Попробуйте просто перезапустить Visual Studio, чтобы в силу вступили изменения которые прописывает Parallel Studio в среду окружения. Если и это не поможет, воспользуйтесь ручной установкой окружения, запустив соответствующие командные фалы. Они доступны из меню пуск, как показано на рисунке 7.
Рисунок 7 — Установка настроек среды
Закончим пока на этом первое знакомство с инструментами. Скачивайте и устанавливайте Intel Parallel Studio. Попробуйте собрать какую-нибудь свою простую программу с использованием Intel C++.
Введение в параллельные вычисления: настройка OpenMP в Microsoft Visual Studio
Каталог статей
В настоящее время я изучаю курс параллельного программирования, в котором используется среда OpenMP. OpenMP - это набор решений для управляемой обработки компиляции, который получил широкое распространение при разработке многопроцессорного программирования в параллельных системах с общей памятью. Я уверен, что многие люди будут его использовать.
Когда новички начнут работать с OpenMP, они столкнутся с проблемами конфигурации среды. Здесь я использую обычно используемый компилятор Microsoft Visual Studio для настройки операционной среды OpenMP, чтобы помочь вам решить проблемы конфигурации OpenMP. .
Процесс установки опускается, и введение начинается после установки. В качестве примера приведу профессиональную версию Visual Studio 2019.
Сначала создайте новый проект, вот консольное приложение C ++.
После создания вы можете найти Обозреватель решений и увидеть созданный вами проект.
следующийЩелкните правой кнопкой мышиЩелкните созданный проект или проект на верхней панели задач, выберитеАтрибуты。
После открытия страницы свойств щелкнитеC/C++ —> Язык, Измените следующую конфигурацию, как показано на рисунке, а затем нажмите ** «Применить», «ОК» **.
В результате, если вы выведете «hello, world» с тем же количеством строк, что и количество потоков компьютера, конфигурация должна быть успешной.
(Напоминание: если есть только одна строка вывода, высока вероятностьНе являетсяПотому что на вашем компьютере только один поток 😜)
Мой вывод:
Результат:
Хотя при этом не достигается оптимальный эффект ускорения многопоточности, все же очевидно, что по мере увеличения количества процессов время выполнения значительно сокращается.
Надеюсь, это может быть полезно всем
Интеллектуальная рекомендация
совместный запрос mysql с тремя таблицами (таблица сотрудников, таблица отделов, таблица зарплат)
1. Краткое изложение проблемы: (внизу есть инструкция по созданию таблицы, копирование можно непосредственно практиковать с помощью (mysql)) Найдите отделы, в которых есть хотя бы один сотрудник. Отоб.
[Загрузчик классов обучения JVM] Третий день пользовательского контента, связанного с загрузчиком классов
IP, сеанс и cookie
Библиотека OpenMP часто используется в математических вычислениях, т.к. позволяет очень быстро и без особого труда распараллелить вашу программу. При этом, идеология OpenMP не очень хорошо подойдет, скажем, при разработке серверного ПО (для этого существуют более подходящие инструменты).
Этой библиотеке посвящено множество книг и статей. Наиболее популярными являются книги Антонова [3] и Гергеля [4], мной также был написан ряд статей (поверхностных) по этой теме [5,6], и ряд примеров программ на нашем форуме [7]. На мой взгляд, у этих книг есть ряд недостатков (которые я, конечно, исправляю):
Вычислительные системы. Идеология OpenMP
рис.2 директива omp parallel
Программа описывает переменную value , общую для всех потоков. Каждый поток увеличивает значение переменной, а затем выводит полученное значение на экран. Я запустил ее на двухъядерном компьютере, получил следующие результаты:
Проблема гонки потоков OpenMP
Для ряда операций более эффективно использовать директиву atomic , чем критическую секцию. Она ведет себя также, но работает чуть быстрее. Применять ее можно для операций префиксного/постфиксного инкремента/декремента и операции типа X BINOP = EXPR , где BINOP представляет собой не перегруженный оператор +, *, -, /, &, ^, |, <<, >> . Пример использования такой директивы:
Разделение задач между потоками
Параллельный цикл
Параллельный цикл позволяет задать опцию schedule , изменяющую алгоритм распределения итераций между потоками. Всего поддерживается 3 таких алгоритма. Далее полагаем, что у нас p потоков выполняют n итераций:
В статье про параллельный цикл также описаны опции nowait и reduction . Первая из них очень редко даст ощутимый выигрыш, а вторую я рекомендую использовать как можно чаще (вместо критических секций). В той статье reduction использовалась во всех примерах и за счет этого удалось избежать явного использования критических секций, однако это удается не всегда и поэтому стоит знать что у нее внутри. Итак, параллельно вычислить сумму элементов массива можно так:
Такой подход используется постоянно, поэтому я рекомендую внимательно рассмотреть этот код. Чуть более сложным примером является параллельный поиск максимума/минимума [9]. В качестве задачи для проверки усвоения материала предлагаю попробовать построить гистограмму (например для изображения).
Параллельные задачи (parallel tasks)
Иногда такую ситуацию нелегко обнаружить, например, на нашем форуме можно найти параллельную реализацию решения СЛАУ методом Крамера, при этом параллельно вычисляется n определителей. Функция вычисления определителя вызывает функцию сведения матрицы к треугольному виду, которая может быть распараллелена.
Параллельные секции
Механизм параллельных секций видится мне достаточно низкоуровневым. Тем не менее, он полезен в ряде случаев. Как было отмечено выше, параллельный цикл можно применять только в случаях, если итерации цикла не зависят друг от друга, т.е. тут нельзя:
Заключение и дополнительная литература
Читайте также: