- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Основы OpenMP презентация
Содержание
- 1. Основы OpenMP
- 2. OpenMP: Что это? Стандарт, позволяющий распараллеливать вычисления
- 3. Синтаксис Compiler directives: C/C++ #pragma omp directive
- 4. Параллельное исполнение Parallel Regions Основная конструкция OpenMP
- 5. Параллельное исполнение Итак, большинство конструкций OpenMP –
- 6. OpenMP подход к параллелизму OpenMP основано на
- 7. OpenMP подход к параллелизму Модель fork-join Исполнение
- 8. Основные конструкции OpenMP #pragma omp for Каждый
- 9. OpenMP sections #pragma omp sections [ clause
- 10. OpenMP sections #pragma omp parallel #pragma omp
- 11. OpenMP for directive #pragma omp for
- 12. OpenMP for directive #pragma omp parallel private(f) { f=7; #pragma omp for for (i=0; i
- 13. OpenMP for directive Возможны следующие модификаторы:
- 14. Переменные в OpenMP private ( list )
- 15. Пример int x; x = 0; // Initialize
- 16. OpenMP schedule clause Разбиение итераций
- 17. Loop scheduling (планирование выполнения итераций цикла)
- 18. Основные функции OpenMP int omp_get_num_threads(void); int omp_get_thread_num(void); … http://www.openmp.org/
- 19. Синхронизация в OpenMP Неявная синхронизация
- 20. Синхронизация в OpenMP сritical – критическая секция.
- 21. OpenMP critical cnt = 0; f=7; #pragma omp parallel { #pragma omp for for (i=0; i
- 22. Полная информация OpenMP Homepage: http://www.openmp.org/ Introduction
- 23. 10/17/10 Спасибо за внимание!
OpenMP: Что это? Стандарт, позволяющий распараллеливать вычисления на системах с общей памятью. Преимущества: Простота использования. Переносимость. Низкие накладные расходы. Поддержка параллелизма по данным.
Слайд 2OpenMP: Что это?
Стандарт, позволяющий распараллеливать вычисления на системах с общей памятью.
Преимущества:
Простота
использования.
Переносимость.
Низкие накладные расходы.
Поддержка параллелизма по данным.
Переносимость.
Низкие накладные расходы.
Поддержка параллелизма по данным.
Слайд 3Синтаксис
Compiler directives:
C/C++
#pragma omp directive [clause, …]
Fortran
!$OMP directive [clause, …]
C$OMP directive [clause,
…]
*$OMP directive [clause, …]
*$OMP directive [clause, …]
Слайд 4Параллельное исполнение
Parallel Regions
Основная конструкция OpenMP
#pragma omp parallel
#pragma omp parallel
{
printf( “hello world
from thread %d of %d\n”, omp_get_thread_num(),
omp_get_num_threads() );
}
omp_get_num_threads() );
}
Слайд 5Параллельное исполнение
Итак, большинство конструкций OpenMP – это дерективы компилятора
Основная конструкция OpenMP
это omp parallel [something]
Слайд 6OpenMP подход к параллелизму
OpenMP основано на модели разделяемой памяти.
Вычислительная задача распределяется
на потоки.
– Переменные могут быть
• общими для всех потоков;
• или каждый поток работает со своей независимой копией.
Неосторожное или неправильное использование переменных может привести к неверной работе распараллеленной программы.
– Переменные могут быть
• общими для всех потоков;
• или каждый поток работает со своей независимой копией.
Неосторожное или неправильное использование переменных может привести к неверной работе распараллеленной программы.
Слайд 7OpenMP подход к параллелизму
Модель fork-join
Исполнение программы начинается в одном потоке (master
thread).
Далее следует конструкция OpenMP
Основной поток создает параллельные потоки.
После завершения параллельной секции
Ожидается завершение всех параллельных потоков.
Основной поток продолжает исполнение.
Далее следует конструкция OpenMP
Основной поток создает параллельные потоки.
После завершения параллельной секции
Ожидается завершение всех параллельных потоков.
Основной поток продолжает исполнение.
Слайд 8Основные конструкции OpenMP
#pragma omp for
Каждый поток получает свою порцию работы –
data parallelism.
#pragma omp section
Каждая такая секция будет исполняться в отдельном потоке – functional parallelism.
#pragma omp single
Последовательное (не параллельное) исполнение участка программы. Только один поток исполнит этот код.
#pragma omp section
Каждая такая секция будет исполняться в отдельном потоке – functional parallelism.
#pragma omp single
Последовательное (не параллельное) исполнение участка программы. Только один поток исполнит этот код.
Слайд 9OpenMP sections
#pragma omp sections [ clause [ clause ] ... ]
new-line
{
[#pragma omp section new-line ]
structured-block1
[#pragma omp section new-line
structured-block2 ]
...
}
{
[#pragma omp section new-line ]
structured-block1
[#pragma omp section new-line
structured-block2 ]
...
}
Слайд 10OpenMP sections
#pragma omp parallel
#pragma omp sections nowait
{
thread1_work();
#pragma omp section
thread2_work();
#pragma omp section
thread3_work();
#pragma
omp section
thread4_work();
}
thread4_work();
}
Functional Parallelism
Слайд 11OpenMP for directive
#pragma omp for [ clause [ clause ] ...
Непосредственно следующий за директивой цикл будет исполнен параллельно (будет разделён по данным между исполнителями).
Слайд 12OpenMP for directive
#pragma omp parallel private(f)
{
f=7;
#pragma omp for
for (i=0; i
= b[i] + f * (i+1);
} /* omp end parallel */
} /* omp end parallel */
Слайд 13OpenMP for directive
Возможны следующие модификаторы:
private( list );
reduction( operator: list
);
schedule( type [ , chunk ] );
nowait (для #pragma omp for).
В конце цикла for происходит синхронизация, если не указана директива nowait.
schedule указывает, как итерации распределятся среди потоков (поведение по умолчанию зависит от реализации).
schedule( type [ , chunk ] );
nowait (для #pragma omp for).
В конце цикла for происходит синхронизация, если не указана директива nowait.
schedule указывает, как итерации распределятся среди потоков (поведение по умолчанию зависит от реализации).
Слайд 14Переменные в OpenMP
private ( list )
Будут созданы уникальные локальные копии перечисленных
переменных.
shared ( list )
Потоки разделяют одну переменную.
firstprivate ( list )
Создаются локальные переменные, инициализированные значением из основного потока.
lastprivate ( list )
После завершения последней итерации значение переменной копируется в переменную основного потока.
…
По умолчанию все переменные shared, кроме локальных переменных в вызываемых функциях и счётчиков цикла.
shared ( list )
Потоки разделяют одну переменную.
firstprivate ( list )
Создаются локальные переменные, инициализированные значением из основного потока.
lastprivate ( list )
После завершения последней итерации значение переменной копируется в переменную основного потока.
…
По умолчанию все переменные shared, кроме локальных переменных в вызываемых функциях и счётчиков цикла.
Слайд 15Пример
int x;
x = 0; // Initialize x to zero
#pragma omp parallel for
firstprivate(x) // Copy value // of x
// from master
for (i = 0; i < 10000; i++) {
x = x + i;
}
printf( “x is %d\n”, x ); // Print out value of x
/* Actually needs lastprivate(x) to copy value back out to master */
// from master
for (i = 0; i < 10000; i++) {
x = x + i;
}
printf( “x is %d\n”, x ); // Print out value of x
/* Actually needs lastprivate(x) to copy value back out to master */
Слайд 16OpenMP schedule clause
Разбиение итераций цикла по потокам или «диспетчеризация»
schedule(
type [ , chunk ] )
type может принимать следующие значения:
static: Статическая диспетчеризация. Каждый поток получает фиксированное количество итераций.
dynamic: Динамическая диспетчеризация.
guided: Фактически, постепенно уменьшающееся количество итераций.
runtime: Тип диспетчеризации определяется в момент исполнения, в зависимости от значения переменных окружения.
type может принимать следующие значения:
static: Статическая диспетчеризация. Каждый поток получает фиксированное количество итераций.
dynamic: Динамическая диспетчеризация.
guided: Фактически, постепенно уменьшающееся количество итераций.
runtime: Тип диспетчеризации определяется в момент исполнения, в зависимости от значения переменных окружения.
Слайд 18Основные функции OpenMP
int omp_get_num_threads(void);
int omp_get_thread_num(void);
…
http://www.openmp.org/
Слайд 19Синхронизация в OpenMP
Неявная синхронизация происходит в начале и конце
любой конструкции parallel
(до тех пор, пока не указана директива nowait).
(до тех пор, пока не указана директива nowait).
Слайд 20Синхронизация в OpenMP
сritical – критическая секция. Не может исполняться одновременно несколькими
потоками.
atomic – специальная версия критической секции для атомарных операций (таких, как запись переменной).
barrier – точка синхронизации всех потоков.
ordered – последовательное исполнение.
master – только основной поток исполняет следующий код.
…
atomic – специальная версия критической секции для атомарных операций (таких, как запись переменной).
barrier – точка синхронизации всех потоков.
ordered – последовательное исполнение.
master – только основной поток исполняет следующий код.
…
Слайд 21OpenMP critical
cnt = 0;
f=7;
#pragma omp parallel
{
#pragma omp for
for (i=0; i
{
if (b[i] == 0) {
#pragma omp critical
cnt ++;
} /* endif */
a[i] = b[i] + f * (i+1);
} /* end for */
} /*omp end parallel */
if (b[i] == 0) {
#pragma omp critical
cnt ++;
} /* endif */
a[i] = b[i] + f * (i+1);
} /* end for */
} /*omp end parallel */
Слайд 22Полная информация
OpenMP Homepage: http://www.openmp.org/
Introduction to OpenMP - tutorial from WOMPEI 2000
(link)
Writing and Tuning OpenMP Programs on Distributed Shared Memory Machines (link)
R.Chandra, L. Dagum, D. Kohr, D. Maydan, J. McDonald, R. Menon:
Parallel programming in OpenMP.
Academic Press, San Diego, USA, 2000, ISBN 1-55860-671-8
R. Eigenmann, Michael J. Voss (Eds):
OpenMP Shared Memory Parallel Programming.
Springer LNCS 2104, Berlin, 2001, ISBN 3-540-42346-X
Writing and Tuning OpenMP Programs on Distributed Shared Memory Machines (link)
R.Chandra, L. Dagum, D. Kohr, D. Maydan, J. McDonald, R. Menon:
Parallel programming in OpenMP.
Academic Press, San Diego, USA, 2000, ISBN 1-55860-671-8
R. Eigenmann, Michael J. Voss (Eds):
OpenMP Shared Memory Parallel Programming.
Springer LNCS 2104, Berlin, 2001, ISBN 3-540-42346-X
