openMP总结

roborock

OpenMp是什么

• Open MultiProcessing： 并行API,一个诸多编译器支持的框架，since1970,
• 功能： 不需要懂得创建和销毁线程就能写出多线程化程序,指令和函数来让编译器能够在合适的地方插入线程大多数的循环只需要在for之前插入一个pragma就可以实现并行化。而且，通过把这些恼人的细节都丢给编译器，你可以花费更多的时间来决定哪里需要多线程和优化数据结构
• 特点：
  适用于FORTEN,C++语言
  编译过程中起作用
  并行模式fork/join式

如何开启

在编译选项里加-fopenmp
或者find openmp target link libraries
头文件中加include "omp.h"

pragma omp parallel for

并行执行相同代码段
自动将下面的for循环分成N份，(N为电脑CPU核数)，然后把每份指派给一个核去执行，而且多核之间为并行执行。

• 要求

  1. for 循环要是旧标准的,for（;;）

  2. for循环中的循环变量必须是有符号整形。例如，for (unsigned int i = 0; i < 10; ++i){}会编译不通过；

  3. for循环中终止条件要明确,比较操作符必须是<, <=, >, >=。例如for (int i = 0; i ！= 10; ++i){}会编译不通过；

  4. for循环中的第三个表达式，必须是整数的加减，并且加减的值必须是一个循环不变量。例如for (int i = 0; i != 10; i = i + 1){}会编译不通过；感觉只能++i; i++; --i; 或i--；

  5. 如果for循环中的比较操作为<或<=，那么循环变量只能增加；反之亦然。例如for (int i = 0; i != 10; --i)会编译不通过；

  6. 循环必须是单入口、单出口，也就是说循环内部不允许能够达到循环以外的跳转语句，exit除外。异常的处理也必须在循环体内处理。例如：若循环体内的break或goto会跳转到循环体外，那么会编译不通过。
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     原文链接：https://blog.csdn.net/billbliss/article/details/44131591

• 注意循环的形式
  例子：error: invalid controlling predicate

如果迭代器是unordered map
那么终止条件 it != map.end()是不明确的，
因为unordered map的空间不是连续的，不能明确的把for循环分为几个线程来做，所以应该通过吧unordered map的索引提前存储在连续空间中，再利用openmp加速

std::vector<std::shared_ptr<Edge>> edges;
edges.reserve(edges_.size());
//for (auto &edge: edges_) //原有的循环
//把索引存起来
for(const auto edge: edges_){
    edges.emplace_back((edge.second));
}
//并行
#pragma omp parallel for num_threads(4)
//整体分成四份，不会过于细碎的并行
for(auto block = 0; block < 4 ; ++block) {
//可控的并行循环
    for (auto it = edges.begin() + block; it < edges.end(); it += 4) 
    {

控制并行的线程数量

for num_threads(4)

• 注意你机器的性能，性能如果不足，开太多的线程只是浪费切换任务的时间

竞态条件(race condition)

保护并行的数据

#pragma omp parallel for reduction(+:sum) //归约
#pragma omp critical //线程内互斥的代码段

reduction

reduction很方便，但它支持一些基本操作，比如+,-,*,&,|,&&,||等。

• declare reduction
  https://scc.ustc.edu.cn/zlsc/tc4600/intel/2016.0.109/compiler_c/common/core/GUID-7312910C-D175-4544-99C5-29C12D980744.htm
  https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSXVZZ_16.1.1/com.ibm.xlcpp1611.lelinux.doc/compiler_ref/prag_omp_declare_reduction.html

critical

有些情况下，我们既要避免race condition，但涉及到的操作又超出了reduction的能力范围。
这就要用到openMP的另一个工具，critical。
执行到critical里面时，要注意有没有其他线程正在里面执行，如果有的话，要等其他线程执行完再进去执行。这样就避免了race condition问题，但显而易见，它的执行速度会变低，因为可能存在线程等待的情况。

ref
omp官网
https://blog.csdn.net/billbliss/article/details/44131591openmp 快速入门 常用技巧 parallel for sections reduction critical
OpenMP 入门教程https://www.cnblogs.com/ospider/p/5265975.html