OpenMP并行程序设计——for循环并行化详解

小咪咪 2022-07-16 05:09 1395阅读 0赞

在C/C++中使用OpenMP优化代码方便又简单，代码中需要并行处理的往往是一些比较耗时的for循环，所以重点介绍一下OpenMP中for循环的应用。个人感觉只要掌握了文中讲的这些就足够了，如果想要学习OpenMP可以到网上查查资料。

工欲善其事，必先利其器。如果还没有搭建好omp开发环境的可以看一下[OpenMP并行程序设计——Eclipse开发环境的搭建][OpenMP_Eclipse]

首先，如何使一段代码并行处理呢？omp中使用parallel制导指令标识代码中的并行段，形式为：

**\#pragma omp parallel**

**\{**

**每个线程都会执行大括号里的代码**

**\}**

比如下面这段代码：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#include <iostream>
2.  \#include "omp.h"
3.  **using****namespace** std; 
4.  **int** main(**int** argc, **char** \*\*argv) \{ 
5.  //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
6.   omp\_set\_num\_threads(4); 
7.  \#pragma omp parallel
8.   \{ 
9.   cout << "Hello" << ", I am Thread " << omp\_get\_thread\_num() << endl; 
10.  \} 
11. \}

omp\_get\_thread\_num()是获取当前线程id号

以上代码执行结果为：

**\[plain\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  Hello, I am Thread 1 
2.  Hello, I am Thread 0 
3.  Hello, I am Thread 2 
4.  Hello, I am Thread 3

可以看到，四个线程都执行了大括号里的代码，先后顺序不确定，这就是一个并行块。

带有for的制导指令：

for制导语句是将for循环分配给各个线程执行，这里**要求数据不存在依赖**。

使用形式为：

（**1）\#pragma omp parallel for**

**for()**

**（2）\#pragma omp parallel**

**\{ //注意：大括号必须要另起一行**

**\#pragma omp for**

**for()**

**\}**

注意：第二种形式中并行块里面不要再出现parallel制导指令，比如写成这样就不可以：

**\#pragma omp parallel**

**\{**

**\#pragma omp parallel for**

**for()**

**\}**

第一种形式作用域只是紧跟着的那个for循环，而第二种形式在整个并行块中可以出现多个for制导指令。下面结合例子程序讲解for循环并行化需要注意的地方。

假如不使用for制导语句，而直接在for循环前使用parallel语句：（为了使输出不出现混乱，这里使用printf代替cout）

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#include <iostream>
2.  \#include <stdio.h>
3.  \#include "omp.h"
4.  **using****namespace** std; 
5.  **int** main(**int** argc, **char** \*\*argv) \{ 
6.  //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
7.   omp\_set\_num\_threads(4); 
8.  \#pragma omp parallel
9.  **for** (**int** i = 0; i < 2; i++) 
10. //cout << "i = " << i << ", I am Thread " << omp\_get\_thread\_num() << endl;
11.  printf("i = %d, I am Thread %d\\n", i, omp\_get\_thread\_num()); 
12. \}

输出结果为：

**\[plain\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  i = 0, I am Thread 0 
2.  i = 0, I am Thread 1 
3.  i = 1, I am Thread 0 
4.  i = 1, I am Thread 1 
5.  i = 0, I am Thread 2 
6.  i = 1, I am Thread 2 
7.  i = 0, I am Thread 3 
8.  i = 1, I am Thread 3

从输出结果可以看到，如果不使用for制导语句，则每个线程都执行整个for循环。所以，使用for制导语句将for循环拆分开来尽可能平均地分配到各个线程执行。将并行代码改成这样之后：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#pragma omp parallel for
2.  **for** (**int** i = 0; i < 6; i++) 
3.   printf("i = %d, I am Thread %d\\n", i, omp\_get\_thread\_num());

输出结果为：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  i = 4, I am Thread 2 
2.  i = 2, I am Thread 1 
3.  i = 0, I am Thread 0 
4.  i = 1, I am Thread 0 
5.  i = 3, I am Thread 1 
6.  i = 5, I am Thread 3

可以看到线程0执行i=0和1，线程1执行i=2和3，线程2执行i=4，线程3执行i=5。线程0就是主线程

这样整个for循环被拆分并行执行了。上面的代码中parallel和for连在一块使用的，其只能作用到紧跟着的for循环，循环结束了并行块就退出了。

上面的代码可以改成这样：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#pragma omp parallel
2.   \{ 
3.  \#pragma omp for
4.  **for** (**int** i = 0; i < 6; i++) 
5.   printf("i = %d, I am Thread %d\\n", i, omp\_get\_thread\_num()); 
6.   \}

这写法和上面效果是一样的。需要注意的问题来了：如果在parallel并行块里再出现parallel会怎么样呢？回答这个问题最好的方法就是跑一遍代码看看，所以把代码改成这样：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#pragma omp parallel
2.   \{ 
3.  \#pragma omp parallel for
4.  **for** (**int** i = 0; i < 6; i++) 
5.   printf("i = %d, I am Thread %d\\n", i, omp\_get\_thread\_num()); 
6.   \}

输出结果：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  i = 0, I am Thread 0 
2.  i = 0, I am Thread 0 
3.  i = 1, I am Thread 0 
4.  i = 1, I am Thread 0 
5.  i = 2, I am Thread 0 
6.  i = 2, I am Thread 0 
7.  i = 3, I am Thread 0 
8.  i = 3, I am Thread 0 
9.  i = 4, I am Thread 0 
10. i = 4, I am Thread 0 
11. i = 5, I am Thread 0 
12. i = 5, I am Thread 0 
13. i = 0, I am Thread 0 
14. i = 1, I am Thread 0 
15. i = 0, I am Thread 0 
16. i = 2, I am Thread 0 
17. i = 1, I am Thread 0 
18. i = 3, I am Thread 0 
19. i = 2, I am Thread 0 
20. i = 4, I am Thread 0 
21. i = 3, I am Thread 0 
22. i = 5, I am Thread 0 
23. i = 4, I am Thread 0 
24. i = 5, I am Thread 0

可以看到，只有一个线程0，也就是只有主线程执行for循环，而且总共执行4次，每次都执行整个for循环！所以，这样写是不对的。

当然，上面说的for制导语句的两种写法是有区别的，比如两个for循环之间有一些代码只能有一个线程执行，那么用第一种写法只需要这样就可以了：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#pragma omp parallel for
2.  **for** (**int** i = 0; i < 6; i++) 
3.   printf("i = %d, I am Thread %d\\n", i, omp\_get\_thread\_num()); 
4.  //这里是两个for循环之间的代码，将会由线程0即主线程执行
5.   printf("I am Thread %d\\n", omp\_get\_thread\_num()); 
6.  \#pragma omp parallel for
7.  **for** (**int** i = 0; i < 6; i++) 
8.   printf("i = %d, I am Thread %d\\n", i, omp\_get\_thread\_num());

离开了for循环就剩主线程了，所以两个循环间的代码是由线程0执行的，输出结果如下：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  i = 0, I am Thread 0 
2.  i = 2, I am Thread 1 
3.  i = 1, I am Thread 0 
4.  i = 3, I am Thread 1 
5.  i = 4, I am Thread 2 
6.  i = 5, I am Thread 3 
7.  I am Thread 0 
8.  i = 4, I am Thread 2 
9.  i = 2, I am Thread 1 
10. i = 5, I am Thread 3 
11. i = 0, I am Thread 0 
12. i = 3, I am Thread 1 
13. i = 1, I am Thread 0

但是如果用第二种写法把for循环写进parallel并行块中就需要注意了！

由于用parallel标识的并行块中每一行代码都会被多个线程处理，所以如果想让两个for循环之间的代码由一个线程执行的话就需要在代码前用single或master制导语句标识，master由是主线程执行，single是选一个线程执行，这个到底选哪个线程不确定。所以上面代码可以写成这样：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#pragma omp parallel
2.   \{ 
3.  \#pragma omp for
4.  **for** (**int** i = 0; i < 6; i++) 
5.   printf("i = %d, I am Thread %d\\n", i, omp\_get\_thread\_num()); 
6.  \#pragma omp master
7.   \{ 
8.  //这里的代码由主线程执行
9.   printf("I am Thread %d\\n", omp\_get\_thread\_num()); 
10.  \} 
11. \#pragma omp for
12. **for** (**int** i = 0; i < 6; i++) 
13.  printf("i = %d, I am Thread %d\\n", i, omp\_get\_thread\_num()); 
14.  \}

效果和上面的是一样的，如果不指定让主线程执行，那么将master改成single即可。

到这里，parallel和for的用法都讲清楚了。接下来就开始讲并行处理时数据的同步问题，这是多线程编程里都会遇到的一个问题。

为了讲解数据同步问题，先由一个例子开始：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#include <iostream>
2.  \#include "omp.h"
3.  **using****namespace** std; 
4.  **int** main(**int** argc, **char** \*\*argv) \{ 
5.  **int** n = 100000; 
6.  **int** sum = 0; 
7.   omp\_set\_num\_threads(4); 
8.  \#pragma omp parallel
9.   \{ 
10. \#pragma omp for
11. **for** (**int** i = 0; i < n; i++) \{ 
12.  \{ 
13.  sum += 1; 
14.  \} 
15.  \} 
16.  \} 
17.  cout << " sum = " << sum << endl; 
18. \}

期望的正确结果是100000，但是这样写是错误的。看代码，由于默认情况下sum变量是每个线程共享的，所以多个线程同时对sum操作时就会因为数据同步问题导致结果不对，显然，输出结果每次都不同，这是无法预知的，如下：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  第一次输出sum = 58544 
2.  第二次输出sum = 77015 
3.  第三次输出sum = 78423

那么，怎么去解决这个数据同步问题呢？解决方法如下：

**方法一：对操作共享变量的代码段做同步标识**

代码修改如下：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#pragma omp parallel
2.   \{ 
3.  \#pragma omp for
4.  **for** (**int** i = 0; i < n; i++) \{ 
5.   \{ 
6.  \#pragma omp critical
7.   sum += 1; 
8.   \} 
9.   \} 
10.  \} 
11.  cout << " sum = " << sum << endl;

critical制导语句标识的下一行代码，也可以是跟着一个大括号括起来的代码段做了同步处理。输出结果100000

**方法二：每个线程拷贝一份sum变量，退出并行块时再把各个线程的sum相加**

并行代码修改如下：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#pragma omp parallel
2.   \{ 
3.  \#pragma omp for reduction(+:sum)
4.  **for** (**int** i = 0; i < n; i++) \{ 
5.   \{ 
6.   sum += 1; 
7.   \} 
8.   \} 
9.   \}

reduction制导语句，操作是退出时将各自的sum相加存到外面的那个sum中，所以输出结果就是100000啦~~  
  
**方法三：这种方法貌似不那么优雅**

代码修改如下：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  **int** n = 100000; 
2.  **int** sum\[4\] = \{ 0 \}; 
3.   omp\_set\_num\_threads(4); 
4.  \#pragma omp parallel
5.   \{ 
6.  \#pragma omp for
7.  **for** (**int** i = 0; i < n; i++) \{ 
8.   \{ 
9.   sum\[omp\_get\_thread\_num()\] += 1; 
10.  \} 
11.  \} 
12.  \} 
13.  cout << " sum = " << sum\[0\] + sum\[1\] + sum\[2\] + sum\[3\] << endl;

每个线程操作的都是以各自线程id标识的数组位置，所以结果当然正确。

数据同步就讲完了，上面的代码中for循环是一个一个i平均分配给各个线程，如果想把循环一块一块分配给线程要怎么做呢？这时候用到了schedule制导语句。下面的代码演示了schedule的用法：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#include <iostream>
2.  \#include "omp.h"
3.  \#include <stdio.h>
4.  **using****namespace** std; 
5.  **int** main(**int** argc, **char** \*\*argv) \{ 
6.  **int** n = 12; 
7.   omp\_set\_num\_threads(4); 
8.  \#pragma omp parallel
9.   \{ 
10. \#pragma omp for schedule(static, 3)
11. **for** (**int** i = 0; i < n; i++) \{ 
12.  \{ 
13.  printf("i = %d, I am Thread %d\\n", i, omp\_get\_thread\_num()); 
14.  \} 
15.  \} 
16.  \} 
17. \}

上面代码中for循环并行化时将循环很多很多块，每一块大小为3，然后再平均分配给各个线程执行。

输出结果如下：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain]

[![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  i = 6, I am Thread 2 
2.  i = 3, I am Thread 1 
3.  i = 7, I am Thread 2 
4.  i = 4, I am Thread 1 
5.  i = 8, I am Thread 2 
6.  i = 5, I am Thread 1 
7.  i = 0, I am Thread 0 
8.  i = 9, I am Thread 3 
9.  i = 1, I am Thread 0 
10. i = 10, I am Thread 3 
11. i = 2, I am Thread 0 
12. i = 11, I am Thread 3

从输出结果可以看到：线程0执行i=0 1 2，线程1执行i=3 4 5，线程2执行i=6 7 8，线程3执行i=9 10 11，如果后面还有则又从线程0开始分配。

OK，for循环并行化的知识基本讲完了，还有一个有用的制导语句barrier，用它可以在并行块中设置一个路障，必须等待所有线程到达时才能通过，这个一般在并行处理循环前后存在依赖的任务时使用到。

是不是很简单？

[OpenMP_Eclipse]: http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/40018735
[view plain]: http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/40350027#
[CODE]: https://code.csdn.net/assets/CODE_ico.png
[CODE_CODE]: https://code.csdn.net/snippets/492984
[ico_fork.svg]: https://code.csdn.net/assets/ico_fork.svg
[ico_fork.svg 1]: https://code.csdn.net/snippets/492984/fork