chap3OpenMP多线程编程讲义.ppt

* threadprivate(list)是全程序有效的，是永久量，即多个并行域有效，当thread num为0时，因为和主线程同线程，所以对list里面变量的修改会影响到全局变量。 private(list)只对当前并行域有效，是临时量，对list里面变量的修改不会影响到全局变量。 for循环前的变量k和循环区域内的变量k其实是两个不同的变量。用private子句声明的私有变量的初始值在并行区域的入口处是未定义的，它并不会继承同名共享变量的值。出现在reduction子句中的参数不能出现在private子句中。 多个并行域之间，或者并行域内部的函数调用之间如果需要在线程内部共享全局变量，必须用threadprivate。如果不将全局变量声明为threadprivate而是声明为private，则在子函数调用时子函数内的全局变量传递不到子函数外面。 循环并行化开始的时候，私有变量具有主线程中的同名变量的值 循环并行化后将私有变量返回给主线程中的同名变量 从打印结果可以看出，并行区域内的私有变量k继承了外面共享变量k的值100作为初始值，并且在退出并行区域后，共享变量k的值保持为100未变。 循环并行化开始的时候，私有变量具有主线程中的同名变量的值 循环并行化后将私有变量返回给主线程中的同名变量 * OpenMP在使用规约操作时，只需在变量前指明规约操作的类型以及规约的变量 将上下文切换、调度开销、同步开销降到最低。 对于schedule(static,size)的含义，OpenMP会给每个线程分配size次迭代计算。这个分配是静态的，“静态”体现在这个分配过程跟实际的运行是无关的，可以从逻辑上推断出哪几次迭代会在哪几个线程上运行。具体而言，对于一个N次迭代，使用M个线程，那么，[0,size-1]的size次的迭代是在第一个线程上运行，[size, size + size -1]是在第二个线程上运行，依次类推。那么，如果M太大，size也很大，就可能出现很多个迭代在一个线程上运行，而某些线程不执行任何迭代。需要说明的是，这个分配过程就是这样确定的，不会因为运行的情况改变，比如，我们知道，进入OpenMP后，假设有M个线程，这M个线程开始执行的时间不一定是一样的，这是由OpenMP去调度的，并不会因为某一个线程先被启动，而去改变for的迭代的分配，这就是静态的含义。 barrier指导语句用来同步一个线程组中所有的线程 先到达的线程在此阻塞，等待其他线程 某些处理需要规定执行的顺序 典型的情况：在一次循环的过程中 一大部分的工作是可以并行执行的，而其余的工作需要等到前面的工作全部完成之后才能够执行 omp_lock_t lock; int counter=0; void inc_counter() { printf(“thread id=%d\n”,omp_get_thread_num()); for (int i=0; i1000; i++) { omp_set_lock(lock); counter++; omp_unset_lock(lock); } } 例 void dec_counter() { printf(“thread id=%d\n”,omp_get_thread_num()); for (int i=0; i1000; i++) { omp_set_lock(lock); counter--; omp_unset_lock(lock); } } int main() { omp_init_lock(lock); #pragma omp parallel sections { #pragma omp section inc_counter(); #pragma omp section dec_counter(); } omp_destroy_lock(lock); printf(“counter=%d\n”, counter); } 例 隐含的同步屏障 每一个并行区域都有一个隐含的同步屏障。 隐含的同步屏障： #pragma omp for #pragma omp single #pragma omp sections nowait子句：可以避免不必要的同步屏障。 6.4 同步屏障 #pragma omp parallel { #pragma omp for nowait for( int i=1; isize; ++i) x[i]=(y[i]+z[i])/2; printf(“finished\n”); } 6.4 同步屏障 6.4 同步屏障（barrier）