OpenMP (Open Multi-Processing) — открытый стандарт для распараллеливания программ на языках Си, Си++ и Фортран. Описывает совокупность директив компилятора, библиотечных процедур и переменных окружения, которые предназначены для программирования многопоточных приложений на многопроцессорных системах с общей памятью.

Разработка

Разработку спецификации OpenMP ведут несколько крупных производителей вычислительной техники и программного обеспечения, чья работа регулируется некоммерческой организацией, называемой OpenMP Architecture Review Board (ARB) ^[1].

Первая версия появилась в 1997 году, предназначалась для языка Fortran. Для С/С++ версия разработана в 1998 году. В 2008 году вышла версия OpenMP 3.0.

Введение

OpenMP реализует параллельные вычисления с помощью многопоточности, в которой «главный» (master) поток создает набор подчиненных (slave) потоков и задача распределяется между ними. Предполагается, что потоки выполняются параллельно на машине с несколькими процессорами (количество процессоров не обязательно должно быть больше или равно количеству потоков).

Задачи, выполняемые потоками параллельно, также как и данные, требуемые для выполнения этих задач, описываются с помощью специальных директив препроцессора соответствующего языка — прагм. Например, участок кода на языке Fortran, который должен исполняться несколькими потоками, каждый из которых имеет свою копию переменной N, предваряется следующей директивой: !$OMP PARALLEL PRIVATE(N)

Количество создаваемых потоков может регулироваться как самой программой при помощи вызова библиотечных процедур, так и извне, при помощи переменных окружения.

Ключевые элементы

Ключевыми элементами OpenMP являются

• конструкции для создания потоков (директива parallel),
• конструкции распределения работы между потоками (директивы DO/for и section),
• конструкции для управления работой с данными (выражения shared и private для определения класса памяти переменных),
• конструкции для синхронизации потоков (директивы critical, atomic и barrier),
• процедуры библиотеки поддержки времени выполнения (например, omp_get_thread_num),
• переменные окружения (например, OMP_NUM_THREADS).

Примеры программ

Ниже приведены примеры программ с использованием директив OpenMP:

Fortran 77

В этой программе на языке Fortran создается заранее неизвестное число потоков (оно определяется переменной окружения OMP_NUM_THREADS перед запуском программы), каждый из которых выводит приветствие вместе со своим номером. Главный поток (имеющий номер 0) также выводит общее число потоков, но только после того, как все они «пройдут» директиву BARRIER.

      PROGRAM HELLO
      INTEGER ID, NTHRDS
      INTEGER OMP_GET_THREAD_NUM, OMP_GET_NUM_THREADS
C$OMP PARALLEL PRIVATE(ID)
      ID = OMP_GET_THREAD_NUM()
      PRINT *, 'HELLO WORLD FROM THREAD', ID
C$OMP BARRIER
      IF ( ID .EQ. 0 ) THEN
        NTHRDS = OMP_GET_NUM_THREADS()
        PRINT *, 'THERE ARE', NTHRDS, 'THREADS'
      END IF
C$OMP END PARALLEL
      END

C

В этой программе два массива (a и b) складываются параллельно десятью потоками.

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
 
#define N 100
 
int main(int argc, char *argv[])
{
  float a[N], b[N], c[N];
  int i;
  omp_set_dynamic(0);      // запретить библиотеке openmp менять число потоков во время исполнения
  omp_set_num_threads(10); // установить число потоков в 10
 
  // инициализируем массивы
  for (i = 0; i < N; i++)
  {
      a[i] = i * 1.0;
      b[i] = i * 2.0;
  }
 
  // вычисляем сумму массивов
#pragma omp parallel shared(a, b, c) private(i)
  {
#pragma omp for
    for (i = 0; i < N; i++)
      c[i] = a[i] + b[i];
  }
  printf ("%f\n", c[10]);
  return 0;
}

Эту программу можно скомпилировать, используя gcc-4.4 и более новые с флагом -fopenmp.

Существующие реализации

OpenMP поддерживается многими современными компиляторами.

• OpenMP 2.5 ^[2] — с улучшенной производительностью под ОС Solaris; поддержка Linux запланирована на следующий релиз.
• Visual C++ 2005 и выше поддерживает OpenMP в редакциях Professional и Team System ^[3].
• gcc) включили поддержку в свои версии GCC 4.1.
• Intel C++ Compiler, включая версию Intel Cluster OpenMP для программирования в системах с распределённой памятью.
• IBM XL compiler
• PGI (Portland group)
• Pathscale
• HP

Пример реализации

Компиляторы Sun Studio создают отдельную процедуру из исходного кода, располагающегося под директивой parallel, а вместо самой директивы вставляют вызов процедуры __mt_MasterFunction_ библиотеки libmtsk, передавая ей адрес искусственно созданной. Таким образом, разделяемые (shared) данные могут быть переданы последней по ссылке, а собственные (private) объявляются внутри этой процедуры, оказываясь независимыми от своих копий в других потоках.

Процедура __mt_MasterFunction_ создает группу потоков (количеством 9 в приведенном выше примере на языке C), которые будут выполнять код конструкции parallel, а вызвавший её поток становится главным в группе. Затем главный поток организовывает работу подчиненных потоков, после чего начинает выполнять пользовательский код сам. Когда код будет выполнен, главный поток вызывает процедуру _mt_EndOfTask_Barrier_, синхронизирующую его с остальными.

Инструменты

• VivaMP — Статический анализатор Си/Си++ кода для выявления ошибок в программах, построенных на технологии OpenMP  (рус.)
• Intel® Threading Tools — инструменты анализа производительности программ OpenMP  (рус.)

См. также

• Intel Threading Building Blocks — библиотека для параллельного программирования на С++
• MPI (Message Passing Interface) — интерфейс обмена сообщений между процессами
• Список многопоточных библиотек C++
• OpenCL - открытый каркас для параллельных вычислений на графических и центральных процессорах
• OpenACC

Примечания