c++ openmp多线程编程

OpenMP Hello World

//omp.cc
#include <iostream>
#include <omp.h>

int main()
{
    #pragma omp parallel for
    for (char i = 'a'; i <= 'z'; i++)
    std::cout << i << std::endl;

    return 0;
}

编译：g++ omp.cc -fopenmp

检测是否支持 OpenMP

#ifndef _OPENMP
    fprintf(stderr, "OpenMP not supported");
#endif

omp_set_num_threads

#include <iostream>
#include "omp.h"
using namespace std;
int main(int argc, char **argv) {
    //设置线程数，一般设置的线程数不超过CPU核心数，这里开4个线程执行并行代码段
    omp_set_num_threads(4);
    #pragma omp parallel
    {
        cout << "Hello" << ", I am Thread " << omp_get_thread_num() << endl;
    }
}

#pragma omp parallel 和 #pragma omp parallel for

#include <iostream>
#include "omp.h"

using namespace std;

int main() {
    omp_set_num_threads(4);
    #pragma omp parallel
    for (int i = 0; i < 3; i++)
        printf("i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
    return 0;
}

#include <iostream>
#include "omp.h"

using namespace std;

int main() {
    omp_set_num_threads(4);
　　 #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < 3; i++)
        printf("i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
    return 0;
}

private私有变量

private 子句可以将变量声明为线程私有，声明称线程私有变量以后，每个线程都有一个该变量的副本，线程之间不会互相影响，其他线程无法访问其他线程的副本。原变量在并行部分不起任何作用，也不会受到并行部分内部操作的影响。

int temp;
#pragma omp parallel for private(temp)
for (int i = 0; i < 100; i++) {
    temp = array[i];
    array[i] = doSomething(temp);
}

firstprivate

private子句不能继承原变量的值，但是有时我们需要线程私有变量继承原来变量的值，这样我们就可以使用firstprivate子句来实现

int main(int argc, char* argv[])
{
    int t = 20, i;
    #pragma omp parallel for firstprivate(t)
    for (i = 0; i < 5; i++)
    {
        //次数t被初始化为20
        t += i;
        printf("t = %d\n", t);
    }
    //此时t=20
    printf("outside t = %d\n", t);
    return 0;
}

lastprivate

lastprivate子句在退出并行部分时将计算结果赋值回原变量

lastprivate必须要搭配firstprivate一起使用

需要注意的是，在循环迭代中，是最后一次迭代的值赋值给原变量；如果是section结构，那么是程序语法上的最后一个section语句赋值给原变量。

如果是类(class)变量作为lastprivate的参数时，我们需要一个缺省构造函数，除非该变量也作为firstprivate子句的参数；此外还需要一个拷贝赋值操作符。

int main(int argc, char* argv[])
{
    int t = 20, i;
    // YOUR CODE HERE
    #pragma omp parallel for firstprivate(t), lastprivate(t)
    // END OF YOUR CODE
    for (i = 0; i < 5; i++)
    {
        t += i;
        printf("t = %d\n", t);
    }
    printf("outside t = %d\n", t);
    return 0;
}
===== OUTPUT =====
t = 20
t = 24
t = 23
t = 21
t = 22
outside t = 24

shared

指定一个或多个变量为多个线程间的共享变量

reductions
一种常见的循环就是累加变量，OpenMP 有专门的语句reduction

OpenMP 为每个线程提供了私有的sum变量，当线程退出时，OpenMP 再把每个线程的部分和加在一起得到最终结果。

reduction支持“+,-,*,&,|,&&,||”

int sum = 0;
#pragma omp parallel for reduction(+:sum)
for (int i = 0; i < 100; i++) {
    sum += array[i];
}

critical

critical区域同一时间只能被一条线程执行

#include <iostream>
int main() {
    int max = 0;
    int a[10] = {11, 2, 33, 49, 113, 20, 321, 250, 689, 16};
    #pragma omp parallel for
    for (int i=0;i<10;i++) {
        int temp = a[i];
        #pragma omp critical
        {
            if (temp > max)
               max = temp;
        }
    }
    std::cout<<"max: "<<max<<std::endl;
    return 0;
}

 

 

参考链接：

https://www.openmp.org/

https://www.cnblogs.com/ospider/p/5265975.html

https://blog.csdn.net/qq_40765537/article/details/106025514

https://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2012/03/23/2413335.html

https://blog.csdn.net/billbliss/article/details/44131919