《基于OpenMP的多线程编程技术》课件

基于的多线程编程OpenMP技术本演示文稿旨在深入探讨基于的多线程编程技术，为开发者OpenMP提供一套完整的并行编程指南我们将从的基本概念入手，OpenMP逐步深入到高级特性和实际应用，帮助大家掌握利用进行高OpenMP效并行程序设计的技能通过学习，您将能够充分利用多核处理器的潜力，显著提升程序的运行效率简介OpenMP什么是？的优势的应用场景OpenMP OpenMP OpenMP（）易于使用，可以在现有串行适用于各种计算密集型应用，OpenMPOpenMulti-Processing OpenMP OpenMP是一套用于共享内存并行系统的多线代码的基础上逐步添加并行化指令，如科学计算、图像处理、金融分析等程程序设计的应用编程接口（）无需大幅修改代码结构它支持多种通过并行化这些应用的关键部分，可API它包括一组编译器指令、库例程和环编程语言，如、和，具以显著缩短程序的运行时间C C++Fortran境变量，用于指定共享内存并行性有良好的跨平台性平台架构OpenMP共享内存系统多核处理器运行时库OpenMP123是为共享内存多处理现代计算机通常配备多核处理运行时库提供了一组OpenMP OpenMP器系统设计的在这种系统中，器，每个核可以独立执行线程函数，用于管理线程的创建、多个处理器可以访问相同的物可以充分利用这些核，同步和销毁这些函数是OpenMP理内存，从而实现数据共享和将计算任务分配给多个线程并并行编程的基础OpenMP通信行执行并行执行模型OpenMP模型Fork-Join采用并行执行模型程序开始时，只有一OpenMP Fork-Join个主线程在执行当遇到并行区域时，主线程会创建一组新的线程（）Fork并行区域执行在并行区域内，多个线程并行执行相同的代码或不同的代码段每个线程都执行分配给它的任务，从而加速计算过程与线程销毁Join当并行区域执行完毕时，所有线程会同步并合并回主线程（）只有主线程继续执行后续的代码，其他线程则被Join销毁线程创建与管理线程创建线程管理线程调度使用的提供了一组允许开发者OpenMP OpenMP OpenMP#pragma ompAPI函数，用于管理控制线程的调度方式，parallel指令可以线程的属性和行为例如，可以将线程绑创建一个并行区域，例如，可以使用定到特定的核心，CPU从而启动一组新的线omp_get_thread_n以提高程序的性能程可以通过um函数获取当前线这可以通过设置环境num_threads子句指程的ID变量或使用API函数定线程的数量来实现线程同步机制互斥锁临界区互斥锁（）用于保护共临界区（）是Mutex CriticalSection享资源，防止多个线程同时一段需要互斥访问的代码访问导致数据竞争OpenMP提供了#pragma提供了指令，用于指OpenMP omp_lock_t ompcritical类型和相关的函数，用于定临界区在临界区内，一API创建、锁定和解锁互斥锁次只能有一个线程执行原子操作原子操作（）是一种不可中断的操作，可以保Atomic Operation证对共享变量的访问是原子的提供了OpenMP#pragma omp指令，用于执行原子操作atomic数据共享与私有化私有变量为了避免数据竞争，可以使用2子句将变量声明为私有的private共享变量每个线程都会拥有一个私有变量的在中，默认情况下，并行OpenMP副本，线程之间的修改互不影响区域内的变量是共享的，即所有线1程都可以访问和修改这些变量这与Firstprivate Lastprivate可能会导致数据竞争和不确定的结子句用于将变量的初firstprivate果始值复制到私有变量中3子句用于将最后一个lastprivate线程的私有变量的值复制到共享变量中并行区域与并行指令#pragma ompparallel1创建并行区域，启动一组新的线程可以使用子句指定线程的数量num_threads#pragma ompsingle2指定一段代码只能由一个线程执行可以使用子句取消隐式屏障nowait#pragma ompmaster3指定一段代码只能由主线程执行与其他线程不同步并行循环指令#pragma ompfor1将循环迭代分配给多个线程并行执行循环迭代之间应该是独立的，没有数据依赖关系子句schedule2schedule子句用于指定循环迭代的调度方式常见的调度方式包括static、dynamic和guided子句nowait3nowait子句用于取消循环结束时的隐式屏障如果循环后的代码不依赖于循环的结果，可以使用nowait子句提高程序的性能规约操作规约变量类型子句支持多种变量类型，reduction2子句如整数、浮点数和复数需要指定reduction规约操作的运算符和初始值子句用于对多个线程的reduction1局部变量进行规约操作，并将结果合并到共享变量中常见的规约操避免数据竞争作包括加法、乘法、最大值和最小使用子句可以避免数据reduction值竞争，并简化并行代码的编写3OpenMP会自动处理线程之间的同步和数据合并任务并行#pragma omptask将一段代码封装成一个任务，可以由任何线程执行任务之间可以是独立的，1也可以有数据依赖关系指令taskwait2taskwait指令用于等待所有已生成的任务完成这可以用于同步任务的执行顺序指令taskgroup指令用于将一组任务组织成一个任务组可3taskgroup以使用指令等待整个任务组完成taskwait编程示例OpenMP简单示例代码解释运行结果以下是一个简单的OpenMP示例，用#pragma ompparallel for指令程序会并行计算数组的和，并将结果于计算数组的和将循环迭代分配给多个线程并行执行存储在sum变量中通过增加线程数reduction+:sum子句指定对sum量，可以显著缩短程序的运行时间变量进行加法规约操作#pragma ompparallel forreduction+:sumfor inti=0;in;i++{sum+=array[i];}矩阵乘法并行化32循环方法矩阵乘法涉及三个嵌套循环可以将最外可以使用#pragma ompfor指令将循环层或中间层的循环并行化，以提高程序的迭代分配给多个线程并行执行需要注意性能数据依赖关系，避免数据竞争1优化可以通过调整循环的顺序、使用块矩阵乘法等方法，进一步提高程序的性能还可以使用编译器优化选项，例如-O3蒙特卡罗方法并行化Serial Parallel4threads Parallel8threads蒙特卡罗方法是一种通过随机抽样来解决问题的计算方法由于每次抽样都是独立的，因此可以很容易地并行化可以使用#pragma ompparallel for指令将抽样任务分配给多个线程并行执行，从而加速计算过程该饼图展示了串行和并行蒙特卡罗方法在不同线程数下的运行时间比较，随着线程数的增加，运行时间显著缩短管线并行阶段划分将计算任务划分为多个阶段，每个阶段由不同的线程执行阶段之间通过队列或缓冲区传递数据数据传递每个线程从队列或缓冲区中获取数据，执行相应的计算，并将结果传递给下一个阶段的线程并发执行多个线程可以同时执行不同的阶段，从而实现管线并行需要注意线程之间的同步和数据依赖关系嵌套并行内部并行omp_set_nested在并行区域内再次创建并行区可以使用omp_set_nested域这可以用于处理更复杂的函数启用或禁用嵌套并行默并行任务，但需要注意线程数认情况下，嵌套并行是禁用的量的控制，避免过度分配导致性能下降线程数控制性能优化需要仔细控制嵌套并行中的线嵌套并行可能会导致性能下降，程数量，避免创建过多的线程因为线程的创建和销毁需要消导致系统资源耗尽可以使用耗时间可以通过调整线程数环境变量或函数限制线程量、使用任务并行等方法，优API数量化程序的性能异构计算平台与与CPU GPUOpenMP GPU异构计算平台通常由和可以与编程技CPU OpenMPGPU组成擅长于通用术结合使用，将计算任务分GPU CPU计算和控制任务，擅长配给和并行执行GPU CPU GPU于并行计算和图形处理这可以充分利用异构计算平台的优势，提高程序的性能数据传输在异构计算中，需要将数据从传输到，以及从传输CPUGPU GPU回数据传输的开销可能会影响程序的性能，需要进行优化CPU编程扩展GPUCUDA OpenCL DirectCompute是推出是一种开放是CUDA NVIDIAOpenCLDirectCompute的编程模型可的编程标准可推出的GPU GPUMicrosoft GPU以使用以使用编编程接口可以使用CUDA C/C++OpenCL C编写程序，并利写程序，并支持编写GPU GPUDirectCompute用的并行计算能多种厂商的硬件程序，并与GPU GPU GPU力加速程序的运行图形集成DirectX API编译器选项OpenMP-fopenmp/openmp12在和编译器中，在编译器中，GCC ClangVisual Studio使用选项启用使用选项启用-fopenmp/openmp支持这会链接支持这会链接OpenMP OpenMP运行时库，并允运行时库，并允OpenMP OpenMP许使用指令许使用指令OpenMPOpenMP其他选项3还可以使用其他编译器选项来控制程序的编译和链接OpenMP过程例如，可以使用选项启用优化，提高程序的性能-O3性能评测OpenMP加速比计算2加速比（）是指并行程序的运Speedup行时间与串行程序的运行时间之比加运行时间测量速比可以用于衡量并行化的效果使用函数可以测量omp_get_wtime1程序的运行时间这可以用于OpenMP效率评估评估并行化带来的性能提升效率（）是指加速比与线程数Efficiency量之比效率可以用于评估并行程序的3资源利用率性能调优技巧减少数据竞争1尽可能减少数据竞争，避免使用锁和临界区可以使用私有变量和规约操作来避免数据竞争优化循环调度根据循环迭代的特性，选择合适的调度方式调度适用于迭代之间负2static载均衡的情况，调度适用于迭代之间负载不均衡的情况dynamic减少线程数量线程数量并非越多越好过多的线程会导致系统资源耗3尽，降低程序的性能需要根据核心数量和任务特CPU性，选择合适的线程数量常见问题分析数据竞争死锁数据竞争是指多个线程同时访死锁是指多个线程相互等待对问和修改共享变量，导致不确方释放资源，导致程序无法继定的结果可以使用锁、临界续执行可以使用锁的层次结区、原子操作和私有变量来避构、超时机制等方法避免死锁免数据竞争性能下降结果不一致并行化并非总是能提高程序的由于线程的执行顺序不确定，性能线程的创建和销毁、数并行程序的结果可能会不一致据传输、锁的竞争等都会影响需要使用线程同步机制保证结程序的性能需要进行性能分果的正确性析和调优其他并行编程方法线程Pthreads TBBC++11是线程标准的简称，是一是推出的线程构建模块，提供了标准提供了线程库，可以使用Pthreads POSIXTBB IntelC++11种底层线程可以使用编写一组高级并行算法和数据结构可以使用线程编写多线程程序线程API PthreadsC++11C++11多线程程序，但需要手动管理线程的创建、简化并行程序的编写库是对的封装，提供了更高级的TBB Pthreads同步和销毁接口简介MPI什么是？的优势的应用场景MPI MPIMPI（）支持多种编程语言，如、适用于各种科学计算、工程仿真MPI MessagePassing InterfaceMPI C C++MPI是一种用于分布式内存并行系统的消和它具有良好的可移植性，和数据分析应用通过将计算任务分Fortran息传递接口它包括一组函数和协议，可以在各种分布式内存并行系统上运配给多个进程并行执行，可以显著缩用于实现进程之间的通信和同步行适用于大规模并行计算，可短程序的运行时间MPI以处理复杂的问题通信模型MPI集合通信多个进程参与的通信操作例如，广播（）操作将一个进程Broadcast2的消息发送给所有其他进程，规约点对点通信（）操作将多个进程的数据Reduce一个进程向另一个进程发送消息1合并到一个进程中发送进程需要指定目标进程的，ID接收进程需要指定发送进程的ID非阻塞通信发送或接收操作不会阻塞进程的执行进程可以继续执行其他任务，3直到数据传输完成这可以提高程序的效率点对点通信MPI_Send MPI_Recv发送消息需要指定目标进程接收消息需要指定发送进程的、消息的数据类型、消息的、消息的数据类型、消息ID ID的大小和通信域的大小和通信域可以使用和MPI_ANY_SOURCE通配符接收来自MPI_ANY_TAG任何进程的任何消息MPI_Isend MPI_Irecv非阻塞发送消息需要指定目非阻塞接收消息需要指定发标进程的、消息的数据类型、送进程的、消息的数据类型、ID ID消息的大小和通信域需要使消息的大小和通信域需要使用函数等待发送完用函数等待接收完MPI_Wait MPI_Wait成成集合通信MPI_Bcast MPI_Reduce广播将一个进程的消息发规约将多个进程的数据合送给所有其他进程需要指并到一个进程中需要指定定根进程的、消息的数据规约操作的运算符、输入数ID类型、消息的大小和通信域据的类型、输出数据的类型和通信域MPI_Allreduce全局规约将多个进程的数据合并到所有进程中需要指定规约操作的运算符、输入数据的类型、输出数据的类型和通信域非阻塞通信MPI_Isend非阻塞发送立即返回，不等待数据发送完成需要使用或函数检查发送是否完成MPI_Wait MPI_TestMPI_Irecv非阻塞接收立即返回，不等待数据接收完成需要使用或函数检查接收是否完成MPI_Wait MPI_Test优点非阻塞通信可以提高程序的效率，允许进程在等待数据传输的同时执行其他任务可以用于实现异步通信和计算派生数据类型321优点例子应用派生数据类型可以简化复杂数据的传输，提例如，可以使用派生数据类型传输结构体、允许用户自定义数据类型，用于描述复MPI高程序的效率避免了手动打包和解包数据数组和不连续的数据提供了创建和释杂的数据结构可以使用MPI的过程放派生数据类型的函数MPI_Type_create_struct、MPI_Type_create_vector等函数创建派生数据类型环境管理MPI_Init MPI_Comm_size MPI_Comm_rank MPI_Finalize OtherMPI程序的生命周期需要进行环境管理MPI_Init函数用于初始化MPI环境MPI_Comm_size函数用于获取通信域中的进程数量MPI_Comm_rank函数用于获取当前进程的IDMPI_Finalize函数用于关闭MPI环境该环形图展示了MPI程序中各函数的调用频率，可以看出MPI_Comm_rank函数调用较为频繁并行I/OMPI_File_open1打开文件需要指定文件名、访问模式和通信域MPI_File_read2读取文件需要指定文件句柄、读取缓冲区、读取数量、数据类型和偏移量MPI_File_write3写入文件需要指定文件句柄、写入缓冲区、写入数量、数据类型和偏移量动态进程管理MPI_Comm_spawn动态创建新的进程需要指定可执行文件名、命令行参数、进程数量和通信1域MPI_Comm_accept2接受新的进程连接需要指定端口名和通信域MPI_Comm_connect3连接到远程进程需要指定端口名和通信域性能优化MPI减少通信量优化通信模式尽可能减少进程之间的通信量根据通信模式的特性，选择合可以使用局部计算、数据压缩适的通信函数例如，可以使等方法减少通信量用非阻塞通信提高程序的效率减少同步次数负载均衡尽可能减少进程之间的同步次确保每个进程的计算任务量大数可以使用异步通信、重叠致相同可以使用动态负载均计算和通信等方法减少同步次衡、任务调度等方法实现负载数均衡编程与GPU CUDA简介的优势的应用场景CUDA CUDA CUDA（易于使用，可以在现有适用于各种计算密集型应用，CUDA ComputeUnified DeviceCUDA C/C++CUDA）是推出的代码的基础上逐步添加加速指如科学计算、图像处理、金融分析等Architecture NVIDIAGPU GPU编程模型可以使用编令，无需大幅修改代码结构通过将这些应用的关键部分移植到CUDAC/C++CUDA写程序，并利用的并行计支持多种编程语言，如、和上执行，可以显著缩短程序的GPU GPU CC++GPU算能力加速程序的运行，具有良好的跨平台性运行时间Fortran编程模型CUDA与Host Device程序由和两部分组成是，负责CUDA Host Device HostCPU程序的控制和数据传输是，负责并行计算Device GPU函数Kernel函数是在上执行的并行代码函数由多个Kernel GPUKernel线程并行执行，每个线程处理一部分数据线程组织使用线程块（）和线程网格（）组织线程CUDA BlockGrid线程块包含多个线程，线程网格包含多个线程块线程块内的线程可以共享内存，线程网格内的线程不能直接共享内存内存管理CUDAGlobal MemoryShared Memory全局内存是上最大的内存空共享内存是线程块内的线程可以GPU间，所有线程都可以访问全局共享的内存空间共享内存的访内存的访问速度较慢，但容量较问速度较快，但容量较小可以大可以使用cudaMalloc和使用__shared__关键字声明共cudaFree函数分配和释放全局享内存内存Constant MemoryTexture Memory常量内存是上只读的内存空纹理内存是上专门用于纹理GPU GPU间，所有线程都可以访问常量处理的内存空间纹理内存具有内存的访问速度较快，但容量较缓存机制，可以加速纹理数据的小可以使用__constant__关访问键字声明常量内存核函数CUDA线程索引__global__12声明核函数核函数是在可以使用threadIdx、GPU上执行的并行代码，blockIdx、blockDim和由Host调用gridDim变量获取线程的索引信息这可以用于分配计算任务给不同的线程执行配置3调用核函数时，需要指定线程块的大小和线程网格的大小这会影响的资源利用率和程序的性能GPU并行性能CUDA内存访问优化内存访问模式可以提高的GPU2性能尽量使用连续的内存访问，线程数量避免不规则的内存访问增加线程数量可以提高的利用GPU1率，但过多的线程会导致性能下降需要根据的特性和任务的特性，GPU指令优化选择合适的线程数量优化指令可以提高的性能尽GPU量使用简单的指令，避免复杂的指3令异步执行CUDAcudaMemcpyAsync异步内存复制可以用于将数据从复制到，或从Host Device复制到异步内存复制不会阻塞的执行Device HostHostcudaStreamCreate创建流流可以用于组织异步操作，例如内存CUDA CUDA复制和核函数调用可以将多个异步操作放入同一个CUDA流中，并并行执行它们优点异步执行可以提高程序的效率，允许在等待数据传输的Host同时执行其他任务可以用于实现重叠计算和通信编程实践CUDA矩阵乘法图像处理金融分析可以使用加速矩阵乘法的计算可以使用加速图像处理算法的可以使用加速金融分析算法的CUDA CUDACUDA可以将矩阵分块，并将每个块分配给计算可以将图像像素分配给不同的计算可以将金融数据分配给不同的一个线程块执行可以使用共享内存线程并行处理可以使用纹理内存加线程并行处理可以使用共享内存缓缓存矩阵块，提高内存访问速度速图像数据的访问存金融数据，提高内存访问速度异构计算框架OpenACC SYCL是一种用于加速科是一种基于的异构OpenACC SYCLC++学计算的编程标准可以使计算编程模型可以使用用指令将计算任务编写可在多种异构设备OpenACC SYCL卸载到上执行上运行的程序，如、GPU GPU易于使用，可以在和加速器OpenACC FPGA现有代码的基础上逐步添加加速指令GPUKokkos是一种用于编写高性能、可移植程序的编程模型可Kokkos C++以使用编写可在多种异构设备上运行的程序，并自动优化Kokkos程序的性能简介OpenACC什么是？的优势的应用场景OpenACC OpenACC OpenACC（）是易于使用，可以在现有串适用于各种计算密集型应OpenACCOpenAccelerators OpenACC OpenACC一种用于加速科学计算的编程标准行代码的基础上逐步添加加速用，如科学计算、图像处理、金融分GPU它包括一组编译器指令，用于将计算指令，无需大幅修改代码结构它支析等通过将这些应用的关键部分卸任务卸载到等加速设备上执行持多种编程语言，如、和载到上执行，可以显著缩短程GPUCC++GPU，具有良好的跨平台性序的运行时间Fortran指令集OpenACC#pragma accparallel#pragma accloop指定一段代码可以并行执行指定一个循环可以并行执行编译器会自动将代编译器会自动将循OpenACC OpenACC码卸载到上执行环迭代分配给线程并行执GPU GPU行#pragma accdata#pragma accupdate指定需要从复制到指定需要从复制回HostDeviceDevice Host的数据编译器会的数据编译器会OpenACC OpenACC自动管理数据的传输自动管理数据的传输编程案例OpenACC热扩散模拟波动方程求解分子动力学模拟可以使用加速热扩散模拟的可以使用加速波动方程的求可以使用加速分子动力学模OpenACCOpenACCOpenACC计算可以将热扩散方程的求解过程解过程可以将波动方程的求解过程拟的计算可以将分子动力学方程的卸载到上执行可以使用卸载到上执行可以使用求解过程卸载到上执行可以使GPUGPUGPU指令将指令将用指令#pragma accparallel loop#pragma accparallel loop#pragma accparallel loop循环迭代分配给线程并行执行循环迭代分配给线程并行执行将循环迭代分配给线程并行执行GPUGPUGPU总结与展望本演示文稿介绍了基于的多线程编程技术，包括的OpenMPOpenMP基本概念、平台架构、并行执行模型、线程管理、同步机制、数据共享与私有化、并行指令、性能评测和调优技巧同时，我们还介绍了、和等其他并行编程技术，以及异构计算平台MPI CUDAOpenACC希望这些内容能帮助大家掌握利用多核处理器和进行高效并行程GPU序设计的技能，充分利用现代计算硬件的潜力，显著提升程序的运行效率未来，随着计算硬件的不断发展，并行编程技术将发挥更加重要的作用，为解决各种复杂问题提供强大的工具。