OpenMP程序的编译和运行(共13页)

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1、精选优质文档-倾情为你奉上 SHANGHAI UNIVERSITY学 院计算机工程与科学学院实验OpenMP程序的编译和运行姓名陈帅学号教师刘芳芳时间2015.05.06报告成绩实验2-1. OpenMP程序的编译和运行1. 实验目的1) 在Linux平台上编译和运行OpenMP程序；2) 在Windows平台上编译和运行OpenMP程序。3) 掌握OpenMP并行编程基础。2. 实验环境1) 硬件环境：计算机一台；2) 软件环境：Linux、Win2003、GCC、MPICH、VS2008或其他版本Visual Studio；3. 实验内容1. Linux下OpenMP程序的编译和运行。Op

2、enMP是一个共享存储并行系统上的应用编程接口，支持C/C+和FORTRAN等语言，编译和运行简单的Hello World程序。在Linux下编辑hellomp.c源程序，或在Windows下编辑并通过附件中的FTP工具（端口号：1021）上传，用gcc -fopenmp -O2 -o hellomp.out hellomp.c命令编译，用./hellomp.out命令运行程序。注：在虚拟机中当使用vi编辑文件时，不是以ESC键退出插入模式，可以使用“Ctrl+c”进入命令模式，然后输入wq进行存盘退出。代码如下：#include #include int main()int nthreads

3、,tid;omp_set_num_threads(8);#pragma omp parallel private(nthreads,tid)tid=omp_get_thread_num();printf(Hello World from OMP thread %dn,tid);if(tid=0)nthreads=omp_get_num_threads();printf(Number of threads is %dn,nthreads);安装gcc检查GCC是否安装完成 编写hellomp.c编译运行2.控制并行执行的线程数。根据算法的要求和硬件情况，例如CPU数量或者核数，选择适合的线程数可

4、以加速程序的运行。请按照下列的方法进行线程数量的设置。/设置线程数为10xuycsv168 openmp$ OMP_NUM_THREADS=10/将线程数添加为环境变量xuycsv168 openmp$ export OMP_NUM_THREADS/运行修改hellomp.c程序，删除omp_set_num_threads(8);语句如果不定义OMP_NUM_THREADS，默认会等于CPU数量，在8核心的机器上，会打印出8行Hello World.omp_set_num_threads(8); 设置了子线程数为8，即是可以有8个子线程并行运行。#pragma omp parallel pri

5、vate(nthreads,tid) 为编译制导语句，每个线程都自己的nthreads和tid两个私有变量，线程对私有变量的修改不影响其它线程中的该变量。程序的功能是对于每个线程都打印出它的id号，对于id号为0的线程打印出线程数目。2. Windows下OpenMP程序的编译和运行。用VS2013编辑上述的hellomp.c源程序，注意在菜单“项目-属性-C/C+-语言”选中“OpenMP支持”，编译并运行程序。打开或者新建一个c+项目，依次选择Project-属性-配置属性(configuration property)-c/c+-语言(Language)，打开OpenMP支持；设置环境变

6、量OMP_NUM_THREADS。设置环境变量：我的电脑-属性-高级-环境变量，新建一个OMP_NUM_THREADS变量，值设为2，即为程序执行的线程数。图3 VS2013使用界面使用VS2013进行并行程序设计，图3为VS2013使用界面，图4为运行结果截图。图4 程序运行结果截图虽然线程都是一起开始运行，但实验中每次运行的结果都不一样，这个是因为每次每个线程结束的先后可能不一样的。所以每次运行的结果都是随机的。这是串行程序和并行程序不同的地方：串行程序可以重新运行，结果和之前一样；并行程序却因为执行次序无法控制可能导致每次的结果都不一样。实验2-2 矩阵乘法的OpenMP实现及性能分析1

7、. 实验目的1) 用OpenMP实现最基本的数值算法“矩阵乘法”2) 掌握for编译制导语句3) 对并行程序进行简单的性能调优2. 实验内容1） 运行并测试OpenMP编写两个n阶的方阵a和b的相乘程序，结果存放在方阵c中，其中乘法用for编译制导语句实现并行化操作，并调节for编译制导中schedule的参数，使得执行时间最短。要求在window环境（不用虚拟机），在linux环境（用和不用虚拟机情况下）测试程序的性能，并写出详细的分析报告。源代码如下：#include#include#includevoid comput(float* A,float* B,float* C)/两个矩阵相乘

8、传统方法 int x,y; for(y=0;y4;y+) for(x=0;x4;x+) C4*y+x = A4*y+0*B4*0+x + A4*y+1*B4*1+x + A4*y+2*B4*2+x + A4*y+3*B4*3+x; int main() double duration; clock_t s,f; int x=0; int y=0; int n=0; int k=0; float A=1,2,3,4, 5,6,7,8, 9,10,11,12, 13,14,15,16; float B=0.1f,0.2f,0.3f,0.4f, 0.5f,0.6f,0.7f,0.8f, 0.9f,0

9、.10f,0.11f,0.12f, 0.13f,0.14f,0.15f,0.16f; float C16; s= clock(); /#pragma omp parallel if(false) for(n=0;n;n+) comput(A,B,C); f=clock(); duration = (double)(f - s)/CLOCKS_PER_SEC; printf(s-1,000,000 :%fn,duration); for(y=0;y4;y+) for(x=0;x4;x+) printf(%f,Cy*4+x); printf(n); printf(n=n); s = clock()

10、; /parallel 2 #pragma omp parallel for for(n=0;n2;n+)/CPU是核线程的 for(k=0;k;k+)/每个线程管个循环 comput(A,B,C); f = clock(); duration = (double)(f - s)/CLOCKS_PER_SEC; printf(p2- 1,000,000:%fn,duration); /parallel 3 s = clock(); #pragma omp parallel for for(n=0;n4;n+) /CPU是核线程的 for(k=0;k;k+)/每个线程管个循环 comput(A,

11、B,C); f = clock(); duration = (double)(f - s)/CLOCKS_PER_SEC; printf(p3- 1,000,000:%fn,duration); /parallel 1 s = clock(); #pragma omp parallel for for(n=0;n;n+) comput(A,B,C); f = clock(); duration = (double)(f - s)/CLOCKS_PER_SEC; printf(p1- 1,000,000 :%fn,duration); for(y=0;y4;y+) for(x=0;x4;x+)

12、printf(%f,Cy*4+x); printf(n); return 0;程序运行结果：分析报告：由运行结果可以看出串行运算次s-1的时间是0.，并行运算次p-1的时间是0.，并行的时间比串行还要久一点，原因在于对计算机来说计算万次的此矩阵计算是非常easy的事情，计算量很小，在这种情况下OMP多线程计算时，线程的创建和销毁的开销会变成主要的消耗时间。p-2是2线程运算，p-3是4线程运算，所以在同样运算次的情况下，p-2的时间要比p-3的时间多出来0.秒。2）请自己找一个需要大量计算但是程序不是很长的程序，实现OMP的多线程并行计算，要求写出并行算法，并分析并行的效果（注：必须核对串行和

13、并行的计算结果，保证正确性）#include#include#includeusing namespace std;void qh (int i) float sum = 0; int j; for (int j = 1; j = i; j+) sum += sqrt(j);void qh1(int i)/计算1到i平方根的和 float sum = 0; int j; for (int j = 1; j = i; j+) sum += sqrt(j); cout sum= sumendl;int main() int i = 10; clock_t s, f; s = clock(); do

14、uble duration; int x = 0; int y = 0; int n = 0; int k = 0; /#pragma omp parallel if(false) for (n = 0; n; n+) qh(i); qh1(i); f = clock(); duration = (double)(f - s) / CLOCKS_PER_SEC; printf(s-1,000,000 :%fn, duration); printf(n=n); s = clock(); /parallel 2 #pragma omp parallel for for (n = 0; n2; n+

15、)/CPU是核线程的 for (k = 0; k; k+)/每个线程管个循环 qh(i); qh1(i); f = clock(); duration = (double)(f - s) / CLOCKS_PER_SEC; printf(p2-500,000:%fn, duration); /parallel 3 s = clock(); #pragma omp parallel for for (n = 0; n4; n+) /CPU是核线程的 for (k = 0; k; k+)/每个线程管个循环 qh(i); qh1(i); f = clock(); duration = (double

16、)(f - s) / CLOCKS_PER_SEC; printf(p3- 250,000:%fn, duration);/parallel 4 s = clock();#pragma omp parallel for for (n = 0; n4; n+) /CPU是核线程的 for (k = 0; k; k+)/每个线程管个循环 qh(i); qh1(i); f = clock(); duration = (double)(f - s) / CLOCKS_PER_SEC; printf(p4- 500,000:%fn, duration); /parallel 1 s = clock();

17、 #pragma omp parallel for for (n = 0; n; n+) qh(i); qh1(i); f = clock(); duration = (double)(f - s) / CLOCKS_PER_SEC; printf(p1- 1,000,000 :%fn, duration); system(pause); return 0;运行结果：结果分析：程序计算的是1到10 的平方根的和，由运行结果可以看出，串行运算s-1的时间比并行运算p-1的时间要稍短一些，这是因为并行运算有创建和销毁线程的时间，当计算量比较少时，这部分的时间就变为主要的消耗时间。p-2是以2线程运算次，p-4是以4线程运算次，由p-4比p-2多出的0.时间可以看出多创建2个线程是非常消耗时间的（运算量较少时）。P-3是以4线程运算次，耗时同p-2相同，说明在计算量小的情况下使用OMP多核线程是非常划不来的。总之，OMP并行多核线程技术适用于计算量很大时使用，这是线程创建和销毁的时间就可以忽略不计，对于计算量小的运算，还是串行运算靠谱。专心-专注-专业