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C++ OpenMP、TBB库的简单使用

时间：2023-06-14 14:35:37浏览次数：39  
标签：include num int C++ omp 线程 OpenMP TBB parallel

1.OpenMP的简单使用

OpenMP可以用来并行计算for循环，提高程序运行速度。

首先要打开OpenMP支持：“配置属性”——“C/C++”——“语言”——“1.OpenMP支持”后选择“是”。

1 omp_get_num_procs()                //获取系统中处理器的个数
2 omp_set_num_threads(num_count)    //设置线程数
3 omp_get_thread_num()            //获取当前线程的Id号

用法1：

 1 #pragma omp parallel
 2 {
 3     //每个线程都会执行大括号里的代码
 4     //并行的线程数由系统决定
 5 }
 6 //指定执行代码块的线程数
 7 omp_set_num_threads(4);//设置线程数，需要包含头文件<omp.h>
 8 #pragma omp parallel
 9 或者
10 #pragma omp parallel num_threads(4)//在parallel后直接增加线程子句
11 {
12     //执行该代码块的线程数为4
13 }

例子1：

 1 #include <iostream>
 2 #include "omp.h"
 3 using namespace std;
 4 int main()
 5 {
 6     omp_set_num_threads(4);//设置线程数
 7 #pragma omp parallel
 8     {
 9         //cout << "hello ,threads" << omp_get_thread_num() << endl;//cout打印格式混乱
10         printf("I am Thread %d\n", omp_get_thread_num());
11     }
12     system("pause");
13     return 0;
14 }

从运行结果可以看出，各线程的先后顺序不确定（0是主线程）。

用法2：

 1 #pragma omp parallel for num_threads(4)
 2 for( ; ; )
 3 {
 4     //并行计算for循环里的代码块，循环退出，并行结束
 5 }
 6 或
 7 #pragma omp parallel
 8 {
 9     #pragma omp for
10     for()
11     {
12         //并行运行该代码块
13     }
14 }

例子2.

 1 #include <iostream>
 2 #include "omp.h"
 3 using namespace std;
 4 int main()
 5 {
 6 #pragma omp parallel for num_threads(4)//只需要多加这一行代码
 7     for (int i = 0; i < 20; i++)
 8     {
 9         //cout << "hello ,threads :" << omp_get_thread_num() << endl;
10         printf("i = %d, I am Thread %d\n", i, omp_get_thread_num());
11     }
12     system("pause");
13     return 0;
14 }

运行结果：

for循环执行的先后顺序不能保证，因此for循环里的内容必须不存在依赖关系。for循环中不能有break和return退出出口。

数据同步问题：

例3.

 1 #include <iostream>
 2 #include "omp.h"
 3 using namespace std;
 4 int main()
 5 {
 6     int n = 10000;
 7     int sum = 0;
 8     omp_set_num_threads(4);
 9 #pragma omp parallel
10     {
11 #pragma omp for 
12         for (int i = 0; i < n; i++) 
13         {
14             sum += 1;
15         }
16     }
17     cout << " sum = " << sum << endl;
18     system("pause");
19     return 0;
20 }

正确答案应为10000，但运行时每次得到的结果都不同，这是因为sum变量是每个线程共享的，多个线程同时对sum操作，会因为数据同步问题发生错误。

解决方法：

方法一：对操作共享变量的代码段做同步标识

 1 int main()
 2 {
 3 int n = 10000;
 4     int sum = 0;
 5     omp_set_num_threads(4);
 6 #pragma omp parallel
 7     {
 8 #pragma omp for 
 9         for (int i = 0; i < n; i++) 
10         {
11 #pragma omp critical    //critical用在一段代码临界区之前，保证每次只有一个OpenMP线程进入
12             sum += 1;
13         }
14     }
15 }

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

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     }

2.TBB库的简单使用
TBB（Thread Building Blocks）是英特尔发布的一个C++标准库。

1.配置

设置环境变量：将tbb中bin文件夹下的vc12(与VS2013对应)的路径添加到环境变量，然后重启电脑。

将include文件夹所在路径添加到包含目录，将lib文件夹所在路径添加到库目录。

2.parallel_for的用法

包含头文件#include ”tbb/parallel_for.h“

**parallel_for(range, body, partitioner)提供了并行迭代的泛型形式。它表示在区域的每个值，并行执行body。partitioner选项指定了分割策略。

例子：

 1 #include <iostream>
 2 #include <tbb/tbb.h>
 3 using namespace std;
 4 using namespace tbb;
 5 typedef vector<int>::iterator IntVecIt;
 6 struct body
 7 {
 8     //blocked_range<T>是ttb库模板类，声明一个一维迭代空间
 9     //parallel_for要求实体对象的operator()声明为const
10     void operator()(const blocked_range<IntVecIt>&r)const//重载()运算符
11     {
12         for (auto i = r.begin(); i != r.end(); i++)
13             cout << *i << ' ';
14     }
15 };
16 int main()
17 {
18     vector<int> vec;
19     for (int i = 0; i<10; i++)
20         vec.push_back(i);
21     parallel_for(blocked_range< IntVecIt>(vec.begin(), vec.end()), body());
22     system("pause");
23     return 0;
24 }

 使用lambda表达式，上面的例子可以写为

 1 int main()
 2 {
 3     vector<int> vec;
 4     for (int i = 0; i<10; i++)
 5         vec.push_back(i);
 6     parallel_for((blocked_range< IntVecIt>(vec.begin(), vec.end())), 
 7                  [&](const blocked_range<IntVecIt>&r){
 8         for (auto i = r.begin(); i != r.end(); i++)
 9             cout << *i << " ";
10     }
11     );
12     system("pause");
13     return 0;
14 }

为了更紧凑，对于在一个整形的连续区域执行并行循环，TBB有对应形式的 parallel_for 。表达式 parallel_for(first,last,step,f) 就像 for(auto i = first; i< last; i+= step) f(i)

3.运行时间对比

 1 #include <iostream>
 2 #include <time.h>
 3 void test()
 4 {
 5     int a = 0;
 6     for (int i = 0; i<100000000; i++)
 7         a++;
 8 }
 9 int main()
10 {
11     clock_t t1 = clock();
12     //OpenMP多线程
13 #pragma omp parallel for
14     for (int i = 0; i < 8; i++)
15         test();
16     clock_t t2 = clock();
17     std::cout << "time: " << t2 - t1 << std::endl;//打印运行时间
18     system("pause");
19 }
20 //tbb多线程
21 parallel_for(blocked_range<size_t>(0, 8), [&](const blocked_range<size_t> &i){
22             test();
23     });

对于上面这个例子，调用8次test函数，不使用多线程的运行时间为1333ms，使用OpenMP多线程后的运行时间为196ms，使用tbb多线程后的运行时间为203ms。可以看出使用OpenMP和tbb后程序运行时间加快了好几倍。

3.thread多线程的简单使用
包含头文件#include

创建多线程

 1 void func01()
 2 {
 3     //to do something
 4 }
 5 
 6 void func02（int num）
 7 {
 8     //to do something
 9 }
10 int main()
11 {
12   thread t1(func01);//给函数func创建子线程
13   t1.join();//阻塞主线程（main函数的线程称为主线程）
14   //t1.detach();//使子线程从主线程中分离，不会阻塞主线程
15   //带参子线程
16   thread t2(func02,5);  t2.join();
17 }
18 
19 //线程互斥
20 #include <iostream>
21 #include <thread>
22 #include <Windows.h>
23 #include <mutex>// mutex类的使用需要包含该头文件 
24 using namespace std; 
25 mutex mu;  //线程互斥对象
26  
27 int totalNum = 100;
28  
29 void thread01()
30 {
31     while (totalNum > 0)
32     {
33         mu.lock(); //同步数据锁
34         cout << totalNum << endl;
35         totalNum--;
36         Sleep(100);
37         mu.unlock();  //解除锁定
38     }
39 }
40 void thread02()
41 {
42     while (totalNum > 0)
43     {
44         mu.lock();
45         cout << totalNum << endl;
46         totalNum--;
47         Sleep(100);
48         mu.unlock();
49     }
50 }
51  
52 int main()
53 {
54     thread task01(thread01);
55     thread task02(thread02);
56     task01.detach();
57     task02.detach();
58     system("pause");
59 }
60 
61 //在类外部为类的成员函数创建子线程
62 class Test
63 {
64 public:
65     void add(int a,int b,int &c)//要改变c的值，用引用接收
66     {
67         c=a+b;
68     }
69 private:
70     int a=1;
71     int b=2;
72     int c=0;
73 };
74 int main()
75 {
76     Test T;
77     //需要传递对象T，要改变主线程中的值，则需要传递引用，thread中用ref，用&会报错
78     thread t1(&Test::add,&T,T.a,T.b,ref(T.c));
79     cout <<T.c<<endl;
80 }

4.lambda表达式

lambda表达式是C++11引入的新特性，功能：定义并创建匿名函数对象，以简化编程工作。

语法：[捕获子句]（参数列表）mutable关键字 异常关键字 —>返回类型 {函数体} （实参）

 

  1. 捕获子句（[]是lambda表达式的先导符号，告诉编译器下面是lambda表达式）

  2. 参数列表（可选）

  3. mutable关键字（可选）

  4. 异常关键字（可选）

  5. 返回类型（可选）（省略返回类型时，->也要省略）

  6. lambda函数体

1 int num = [](int num)->int{return ++num; }(10);//10是传递的实参
2 cout << num << endl;//打印结果为11

如果想在lambda表达式内访问外部的数据，可使用以下方式传递变量：

1 [=]//值传递所有变量  
2 [&]//引用所有变量  
3 [var]//值传递变量  
4 [&var]//引用传递变量

例子

1 int num = 10;
2 [=]()mutable            //当使用mutable关键字时，可以对值传递的变量进行“写”操作
3 {cout << ++num << endl;}();//此处的小括号不能省略
4 cout << num << endl;    //调用lambda后num任然是10(值传递)
5 
6 //写成函数的形式
7 auto fun = [=](int a)mutable ->int {return ++a;};//auto关键字自动推断lambda表达式的类型
8 cout << fun(num) << endl;

2.

1 如果想在lambda表达式内访问外部的数据，可使用以下方式传递变量：
2 
3 ```c++
4 [=]//值传递所有变量  
5 [&]//引用所有变量  
6 [var]//值传递变量  
7 [&var]//引用传递变量

例子

1 int num = 10;
2 [=]()mutable            //当使用mutable关键字时，可以对值传递的变量进行“写”操作
3 {cout << ++num << endl;}();//此处的小括号不能省略
4 cout << num << endl;    //调用lambda后num任然是10(值传递)
5 
6 //写成函数的形式
7 auto fun = [=](int a)mutable ->int {return ++a;};//auto关键字自动推断lambda表达式的类型
8 cout << fun(num) << endl;

 

标签：include,num,int,C++,omp,线程,OpenMP,TBB,parallel
From： https://www.cnblogs.com/ybqjymy/p/17480129.html

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