Нижегородский государственный университет им. Н.И.Лобачевского Факультет Вычислительной математики и кибернетики Введение в OpenMP Гергель В.П., Сысоев. - презентация

1 Нижегородский государственный университет им. Н.И.Лобачевского Факультет Вычислительной математики и кибернетики Введение в OpenMP Гергель В.П., Сысоев А.В. Кафедра математического обеспечения ЭВМ

2 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 2 Обзор технологии OpenMP Директивы OpenMP –Формат, области видимости, типы –Определение параллельной области –Управление областью видимости данных –Распределение вычислений между потоками –Операция редукции –Синхронизация –Совместимость директив и их параметров Библиотека функций OpenMP Переменные окружения Информационные ресурсы Содержание

3 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 3 Интерфейс OpenMP задуман как стандарт параллельного программирования для многопроцессорных систем с общей памятью (SMP, ccNUMA, …) Обзор технологии OpenMP В общем вид системы с общей памятью описываются в виде модели параллельного компьютера с произвольным доступом к памяти (parallel random- access machine – PRAM)

4 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 4 OpenMP Fortran API v1.0 (1997) OpenMP C/C++ API v1.0 (1998) OpenMP Fortran API v2.0 (2000) OpenMP C/C++ API v2.0 (2002) OpenMP C/C++, Fortran API v2.5 (2005) OpenMP C/C++, Fortran API v3.0 (2008) Разработкой стандарта занимается организация OpenMP Architecture Review Board, в которую вошли представители крупнейших компаний - разработчиков SMP-архитектур и программного обеспечения. Обзор технологии OpenMP Динамика развития стандарта

5 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 5 Основания для достижения эффекта – разделяемые потоками данные располагаются в общей памяти и для организации взаимодействия не требуется операций передачи сообщений. Обзор технологии OpenMP

6 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 6 Поэтапное (инкрементальное) распараллеливание –Можно распараллеливать последовательные программы поэтапно, не меняя их структуру Единственность разрабатываемого кода –Нет необходимости поддерживать последовательный и параллельный вариант программы, поскольку директивы игнорируются обычными компиляторами (в общем случае) Эффективность –Учет и использование возможностей систем с общей памятью Переносимость –поддержка большим числом компиляторов под разные платформы и ОС, стандарт для распространенных языков C/C++, Fortran Обзор технологии OpenMP Положительные стороны

7 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 7 Использование потоков (общее адресное пространство) Пульсирующий (fork-join) параллелизм * Источник: Обзор технологии OpenMP Принципы организации параллелизма

8 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 8 При выполнении обычного кода (вне параллельных областей) программа исполняется одним потоком (master thread) При появлении директивы #parallel происходит созданиекоманды (team) потоков для параллельного выполнения вычислений После выхода из области действия директивы #parallel происходит синхронизация, все потоки, кроме master, уничтожаются Продолжается последовательное выполнение кода (до очередного появления директивы #parallel) Обзор технологии OpenMP Принципы организации параллелизма

9 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 9 Список на Версию 3.0 поддерживают: –gcc с версии 4.4 –IBM XL C/C++ V10.1, IBM XL Fortran V12.1 –Sun Studio Express 7.08 Compilers Версию 2.5 поддерживают: –Intel C/C++, Visual Fortran Compilers 10.1 –PathScale Compiler Suite Версию 2.0 поддерживают: –MS VS 2005, 2008 Обзор технологии OpenMP Компиляторы

10 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 10 Набор директив компилятора Библиотека функций Набор переменных окружения Изложение материала будет проводиться на примере C/C++ Обзор технологии OpenMP Структура

11 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 11 Формат Пример Директивы OpenMP Формат записи директив #pragma omp имя_директивы [clause,…] #pragma omp parallel default(shared) private(beta,pi)

12 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 12 Директивы OpenMP Формат записи директив root.cpp #pragma omp parallel { TypeThreadNum(); } + Отделяемые (orphaned) директивы могут появляться вне параллельной области Динамический контекст параллельной области (включает статический контекст) Статический (лексический) контекст параллельной области node.cpp void TypeThreadNum() { int num; num = omp_get_thread_num(); #pragma omp critical printf("Hello from %d\n",num); }

13 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 13 Определение параллельной области Разделение работы Синхронизация Директивы OpenMP Типы директив

14 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 14 Директива parallel (основная директива OpenMP) Когда основной поток выполнения достигает директиву parallel, создается набор (team) потоков; входной поток является основным потоком этого набора (master thread) и имеет номер 0 Код области дублируется или разделяется между потоками для параллельного выполнения В конце области обеспечивается синхронизация потоков – выполняется ожидание завершения вычислений всех потоков; далее все потоки завершаются – дальнейшие вычисления продолжает выполнять только основной поток Директивы OpenMP Определение параллельной области

15 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 15 Формат директивы parallel Возможные параметры (clause) Директивы OpenMP Определение параллельной области #pragma omp parallel [clause...] newline structured_block if (scalar_expression) private (list) firstprivate (list) default (shared | none) shared (list) copyin (list) reduction (operator: list) num_threads(integer-expression)

16 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 16 Количество потоков (по убыванию старшинства) –num_threads(N) –omp_set_num_threads() –OMP_NUM_THREADS –Число, равное количеству процессоров, которое видит операционная система Параметр (clause) if – если условие в if не выполняется, то потоки не создаются Директивы OpenMP Определение параллельной области

17 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 17 Пример использования директивы parallel Директивы OpenMP Определение параллельной области #include main () { int nthreads, tid; // Создание параллельной области #pragma omp parallel private(tid) { // печать номера потока tid = omp_get_thread_num(); printf("Hello World from thread = %d\n", tid); // Печать количества потоков – только master if (tid == 0) { nthreads = omp_get_num_threads(); printf("Number of threads = %d\n", nthreads); } } // Завершение параллельной области }

18 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 18 Управление областью видимости обеспечивается при помощи параметров (clause) директив private, firstprivate, lastprivate, shared, default, reduction, copyin которые определяют, какие соотношения существуют между переменными последовательных и параллельных фрагментов выполняемой программы Директивы OpenMP Управление областью видимости данных

19 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 19 Параметр shared определяет список переменных, которые будут общими для всех потоков параллельной области; правильность использования таких переменных должна обеспечиваться программистом Параметр private определяет список переменных, которые будут локальными для каждого потока; переменные создаются в момент формирования потоков параллельной области; начальное значение переменных является неопределенным Директивы OpenMP Управление областью видимости данных #pragma omp parallel shared(list) #pragma omp parallel private(list)

20 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 20 Пример использования директивы parallel Директивы OpenMP Определение параллельной области #include main () { int nthreads, tid; // Создание параллельной области #pragma omp parallel private(tid) { // печать номера потока tid = omp_get_thread_num(); printf("Hello World from thread = %d\n", tid); // Печать количества потоков – только master if (tid == 0) { nthreads = omp_get_num_threads(); printf("Number of threads = %d\n", nthreads); } } // Завершение параллельной области }

21 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 21 Параметр firstprivate позволяет создать локальные переменные потоков, которые перед использованием инициализируются значениями исходных переменных Параметр lastprivate позволяет создать локальные переменные потоков, значения которых запоминаются в исходных переменных после завершения параллельной области (используются значения потока, выполнившего последнюю итерацию цикла или последнюю секцию) Директивы OpenMP Управление областью видимости данных #pragma omp parallel firstprivate(list) #pragma omp parallel lastprivate(list)

22 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 22 Существует 3 директивы для распределения вычислений в параллельной области –DO / for – распараллеливание циклов –sections – распараллеливание раздельных фрагментов кода (функциональное распараллеливание) –single – директива для указания последовательного выполнения кода Начало выполнения директив по умолчанию не синхронизируется Завершение директив по умолчанию является синхронным Директивы OpenMP Распределение вычислений между потоками

23 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 23 Формат директивы for Возможные параметры (clause) Директивы OpenMP Распределение вычислений между потоками #pragma omp for [clause...] newline for loop private(list) firstprivate(list) lastprivate(list) reduction(operator: list) ordered schedule(kind[, chunk_size]) nowait

24 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 24 Распределение итераций в директиве for регулируется параметром (clause) schedule –static – итерации делятся на блоки по chunk итераций и статически разделяются между потоками; если параметр chunk не определен, итерации делятся между потоками равномерно и непрерывно –dynamic – распределение итерационных блоков осуществляется динамически (по умолчанию chunk=1) –guided – размер итерационного блока уменьшается экспоненциально при каждом распределении; chunk определяет минимальный размер блока (по умолчанию chunk=1) –runtime – правило распределения определяется переменной OMP_SCHEDULE (при использовании runtime параметр chunk задаваться не должен) Директивы OpenMP Распределение вычислений между потоками

25 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 25 Пример использования директивы for Директивы OpenMP Распределение вычислений между потоками #include #define CHUNK 100 #define NMAX 1000 main () { int i, n, chunk; float a[NMAX], b[NMAX], c[NMAX]; for (i=0; i < NMAX; i++) a[i] = b[i] = i * 1.0; n = NMAX; chunk = CHUNK; #pragma omp parallel shared(a,b,c,n,chunk) private(i) { #pragma omp for schedule(dynamic,chunk) nowait for (i=0; i < n; i++) c[i] = a[i] + b[i]; } // end of parallel section }

26 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 26 Формат директивы sections Возможные параметры (clause) Директивы OpenMP Распределение вычислений между потоками #pragma omp sections [clause...] newline { #pragma omp section newline structured_block #pragma omp section newline structured_block } private(list) firstprivate(list) lastprivate(list) reduction(operator: list) nowait

27 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 27 Директива sections – распределение вычислений для раздельных фрагментов кода –фрагменты выделяются при помощи директивы section –каждый фрагмент выполняется однократно –разные фрагменты выполняются разными потоками –завершение директивы по умолчанию синхронизируется –директивы section должны использоваться только в статическом контексте Директивы OpenMP Распределение вычислений между потоками

28 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 28 Пример использования директивы sections Директивы OpenMP Распределение вычислений между потоками #include #define NMAX 1000 main () { int i, n; float a[NMAX], b[NMAX], c[NMAX]; for (i=0; i < NMAX; i++) a[i] = b[i] = i * 1.0; n = NMAX; #pragma omp parallel shared(a,b,c,n) private(i) { #pragma omp sections nowait { #pragma omp section for (i=0; i < n/2; i++) c[i] = a[i] + b[i]; #pragma omp section for (i=n/2; i < n; i++) c[i] = a[i] + b[i]; } // end of sections } // end of parallel section }

29 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 29 Объединение директив parallel и for/sections Директивы OpenMP Распределение вычислений между потоками #include #define CHUNK 100 #define NMAX 1000 main () { int i, n, chunk; float a[NMAX], b[NMAX], c[NMAX]; for (i=0; i < NMAX; i++) a[i] = b[i] = i * 1.0; n = NMAX; chunk = CHUNK; #pragma omp parallel for shared(a,b,c,n) \ schedule(static,chunk) for (i=0; i < n; i++) c[i] = a[i] + b[i]; }

30 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 30 Параметр reduction определяет список переменных, для которых выполняется операция редукции –перед выполнением параллельной области для каждого потока создаются копии этих переменных, –потоки формируют значения в своих локальных переменных –при завершении параллельной области на всеми локальными значениями выполняются необходимые операции редукции, результаты которых запоминаются в исходных (глобальных) переменных reduction (operator: list) Директивы OpenMP Операция редукции

31 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 31 Пример использования параметра reduction Директивы OpenMP Операция редукции #include main () { // vector dot product int i, n, chunk; float a[100], b[100], result; n = 100; chunk = 10; result = 0.0; for (i=0; i < n; i++) { a[i] = i * 1.0; b[i] = i * 2.0; } #pragma omp parallel for default(shared) \ schedule(static,chunk) reduction(+:result) for (i=0; i < n; i++) result = result + (a[i] * b[i]); printf("Final result= %f\n",result); }

32 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 32 Правила записи параметра reduction –Возможный формат записи выражения x = x op expr x = expr op x x binop = expr x++, ++x, x--, --x –x должна быть скалярной переменной –expr не должно ссылаться на x –op (operator) должна быть неперегруженной операцией вида +, -, *, /, &, ^, |, &&, || –binop должна быть неперегруженной операцией вида +, -, *, /, &, ^, | Директивы OpenMP Операция редукции

33 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 33 Директива master определяет фрагмент кода, который должен быть выполнен только основным потоком; все остальные потоки пропускают данный фрагмент кода (завершение директивы по умолчанию не синхронизируется) Директива single определяет фрагмент кода, который должен быть выполнен только одним потоком (любым) Директивы OpenMP Синхронизация #pragma omp master newline structured_block #pragma omp single [clause...] newline structured_block

34 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 34 Формат директивы single Возможные параметры (clause) Один поток исполняет блок в single, остальные потоки приостанавливаются до завершения выполнения блока Директивы OpenMP Синхронизация #pragma omp single [clause...] newline structured_block private(list) firstprivate(list) copyprivate(list) nowait

35 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 35 Директива critical определяет фрагмент кода, который должен выполняться только одним потоком в каждый текущий момент времени (критическая секция) Директивы OpenMP Синхронизация #pragma omp critical [name] newline structured_block

36 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 36 Пример использования директивы critical Директивы OpenMP Синхронизация #include main() { int x; x = 0; #pragma omp parallel shared(x) { #pragma omp critical x = x + 1; } // end of parallel section }

37 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 37 Директива barrier – определяет точку синхронизации, которую должны достигнуть все потоки для продолжения вычислений (директива должны быть вложена в блок) Директивы OpenMP Синхронизация #pragma omp barrier newline

38 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 38 Директива atomic – определяет переменную, доступ к которой (чтение/запись) должна быть выполнена как неделимая операция Возможный формат записи выражения x binop = expr, x++, ++x, x--, --x x должна быть скалярной переменной expr не должно ссылаться на x binop должна быть неперегруженной операцией вида +, -, *, /, &, ^, |, >>,

39 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 39 Директивы OpenMP Совместимость директив и их параметров

40 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 40 Позволяет назначить максимальное число потоков для использования в следующей параллельной области (если это число разрешено менять динамически). Вызывается из последовательной области программы Возвращает максимальное число потоков Возвращает фактическое число потоков в параллельной области программы Библиотека функций OpenMP void omp_set_num_threads(int num_threads) int omp_get_max_threads(void) int omp_get_num_threads(void)

41 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 41 Возвращает номер потока Возвращает число процессоров, доступных приложению Возвращает true, если вызвана из параллельной области программы Библиотека функций OpenMP int omp_get_thread_num(void) int omp_get_num_procs(void) int omp_in_parallel(void)

42 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 42 В качестве замков используются общие переменные типа omp_lock_t. Данные переменные должны использоваться только как параметры примитивов синхронизации. Инициализирует замок, связанный с переменной lock Удаляет замок, связанный с переменной lock Библиотека функций OpenMP Функции синхронизации void omp_init_lock(omp_lock_t *lock) void omp_destroy_lock(omp_lock_t *lock)

43 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 43 Заставляет вызвавший поток дождаться освобождения замка, а затем захватывает его Освобождает замок, если он был захвачен потоком ранее Пробует захватить указанный замок. Если это невозможно, возвращает false Библиотека функций OpenMP Функции синхронизации void omp_set_lock(omp_lock_t *lock) void omp_unset_lock(omp_lock_t *lock) int omp_test_lock(omp_lock_t *lock)

44 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 44 OMP_SCHEDULE – определяет способ распределения итераций в цикле, если в директиве for использована клауза schedule(runtime) OMP_NUM_THREADS – определяет число нитей для исполнения параллельных областей приложения OMP_DYNAMIC – разрешает или запрещает динамическое изменение числа нитей OMP_NESTED – разрешает или запрещает вложенный параллелизм Компилятор с поддержкой OpenMP определяет макрос_OPENMP, который может использоваться для условной компиляции отдельных блоков, характерных для параллельной версии программы Переменные окружения

45 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция Что такое OpenMP – Introduction to OpenMP - P/MAIN.html Chandra, R., Menon, R., Dagum, L., Kohr, D., Maydan, D., McDonald, J. Parallel Programming in OpenMP. – Morgan Kaufmann Publishers, 2000 Quinn, M. J. Parallel Programming in C with MPI and OpenMP. – New York, NY: McGraw-Hill, Информационные ресурсы

46 Н.Новгород, 2008 г.Введение в OpenMP Лекция 1 46 Вопросы ???