OpenMP和MPI编程OpenMP主要是在单机上进行并行，是基于共享内存的，共享内存就是多个核（包括单CPU多核和多CPU多核（都是单机））共享一个内存，只要是单台计算机都可以认为是共享内存，MP代表多线程的意思（Multi-Processing），其无法进行跨节点运算，并且OpenMP的库是默认集成在g++或者gcc里的；OpenMP

task制导显式地将代码块作为任务创建，并将这些任务分配给线程池中的线程执行，多个任务可以并行执行，每个任务都可能在不同的线程上执行。通过#pragmaomptask指令来创建任务，以及通过#pragmaomptaskwait指令来等待任务的完成。#include<iostream>#include<omp.h>usingnamesp

常用函数。#include<iostream>#include<omp.h>#defineNUM_THREADS16usingnamespacestd;intmain(intargc,char*argv[]){omp_set_num_threads(NUM_THREADS);#pragmaompparallel{cout<<"threadnum:"<&

OpenMP是基于共享内存编程模型的，这意味着除非明确指定，否则所有的变量在并行区域中都是共享的。使用default子句，程序员可以更改这种默认行为。default(none)指定在并行区域内，除非明确指定为shared或private，否则所有变量都是未定义的。这要求程序员显式地指定每个变量的作用域；defau

collapse子句用于将多个嵌套的循环折叠成一个单独的循环。这个特性通常用于在嵌套循环上并行化以提高性能。参数n指定了折叠的层数。#include<iostream>#include<omp.h>usingnamespacestd;intmain(intargc,char*argv[]){inta[6][6];#pragmaompparallel

OpenMP中的锁（lock）是一种同步机制，用于保护共享资源，以防止多个线程同时访问或修改它，从而避免竞态条件。锁允许线程在访问临界区之前获取锁，并在退出临界区时释放锁。这样可以确保在任何给定时间只有一个线程能够访问临界区，从而保证了数据的一致性。简单锁最基本的锁，只能被一个线程

OpenMP内存模型共享内存模型：OpenMP专为多处理器/核心、共享内存机器设计，底层架构可以是共享内存UMA或NUMOpenMP执行模型基于线程的并行：OpenMP程序基于多线程来实现并行，线程是操作系统可以调度的最小执行单元。线程存在于单个进程的资源中，没有进程，线程就不存在。

nowaitnowait是OpenMP中用于指示编译器在并行执行完指定代码块后不需要隐式等待的指令。通常情况下，当并行区域的代码执行完毕后，OpenMP会隐式地等待所有线程都执行完毕，然后再继续执行下面的代码。但是，如果在并行区域的结尾使用了nowait指令，则编译器会立即执行下面的代码，而不等待

ordered制导#include<iostream>#include<omp.h>usingnamespacestd;intmain(intargc,char*argv[]){intd[6];#pragmaompparallelfororderedfor(inti=0;i<6;++i){#pragmaompordered{co

section制导OpenMP中的section子句是用于在sections子句内部将代码划分成几个不同的段。当与#pragmaompparallelsections结合使用时，这些代码段会并行处理。每个section由其中的一个线程执行一次，不同的section可以由不同的线程执行。当然，如果一个线程运行得足够快，它可能会执行

编译制导是对程序设计语言的扩展。通过对串行程序添加制导语句实现并行化。编译制导语句由下列几部分组成：制导标识符（#pragmaomp）制导名称（parallel，for，section等）子句（private,shared,reduction,copyin等）并行域制导一个并行域就是一个能被多个线程并行执行的程序段。在

OpenMP是基于线程的并行编程模型。OpenMP采用Fork-Join并行执行方式：OpenMP程序开始于一个单独的主线程（MasterThread），然后主线程一直串行执行，直到遇见第一个并行域(ParallelRegion)，然后开始并行执行并行区域。其程序由一组编译制导、运行时库函数（Run-Timeroutines）和环境变量组成

threadprivate是OpenMP中的一个指令，用于在多线程环境中为每个线程创建私有变量。通常情况下，OpenMP中的变量默认是共享的，也就是说所有线程都可以访问同一个变量的同一份副本。然而，在某些情况下，需要为每个线程创建独立的变量副本，以避免并发访问问题。threadprivate指令允许程序员将

第十一章同步与OpenMP内存模型内存一致性模型OpenMP线程在共享内存中执行,共享内存是组中所有线程都可以访问的地址空间,其中存储着变量.使共享内存系统高效运行的唯一方法是允许线程保持一个临时的内存视图,该视图驻留在处理器和内存RAM之间的内存结构中.当线程通过共享内存

第十章超越通用核心的多线程基于通用核心的附加子句并行构造的附加子句:num_threads(integer-expression)用于设置线程总数.if(scalar-expression)用于为并行构造提供条件分支.copyin(list)proc_bind(master|close|spread)为了测试num_threads子句与if子句的用法,

第九章通用核心回顾创建线程组:shared(list)private(list)firstprivate(list)default(none)reduction(operator:list)#pragmaompparallel[clause[,clause]...]{//bodyofparallel}共享工作循环构造:private(list)firstprivate(list)nowaitreduct

第四章线程与OpenMP编程模型编译器指令为了将顺序程序转换为并行程序,修改代码的最小干扰方式是通过编译器指令.在C/C++中,指令通过编译器表示#pragmaompparallel[clause[[,]clause]...]#pragmaompparallelprivate(x){//codeexecutedbyeachthread}大部分

第三章什么是OpenMPOpenMP是一个用于编写并行程序的应用编程接口.虽然它一开始专注于SMP计算机的多线程程序,但是经过多年的发展,它已经可以应对NUMA系统和GPU等外设.构成OepnMP的核心编译指令,运行时库函数和字句:OpenMP编译指令,函数或子句概念#pragmaompparall

第二章性能语言性能分析编写并行程序的原因只有两个:用较少的时间解决一个固定大小的问题,或者用合理的时间解决一个较大的问题.无论上述哪种情况都是为了提高性能.OpenMP是一种用于编写并行程序设计的编程语言.在某种层面上,它总是要回到性能上.性能的原始评判标准是以时

https://github.com/OpenMPhttps://math.ecnu.edu.cn/~jypan/Teaching/ParaComp/ParallelandHighPerformanceComputing(高等数值分析（高性能计算，并行计算))基本信息：教材：本课程主要讲授数值并行计算，内容以课堂讲义为主主要参考资料：并行计算与实现技术，迟学斌等，科学出版社，20

本示例尝试使用CMake配置使用IntelOneAPI编译器编译支持OpenMP的程序。环境VisualStudio2022CommunitywithC++desktopIntelOneAPI2023.2withVSintergrationCMake3.27.7样例程序代码OpenMPDemo.cpp//File:OpenMPDemo.cpp//Coding:utf-8#include<i

openMP关于并行程序我写的一个程序运行效率太低了，等不了。所以尝试并行。目前流行的并行程序设计方法是：分布式内存结构上使用MPI，共享内存结构上使用Pthreads或OpenMP。我这个场合是使用openMP。多个线程的执行顺序是不能保证的。我们一般并不是要对相同代码在多个线程并行执行

CGRA介绍粗粒度可重构架构(CGRA)是一种替代硬件平台，相比FPGA细粒度的可重构架构，由于CGRA内部的IS(ALU)模块已经构建完成（IssueSlot+RegistryFile+MUX构成的组合结构），且CGRA的interconnect也要比FPGA更简单、规模更小，其延时和性能要显著好于在门级上进行互连形成组合计算逻辑的FPGA

openMP用于单机（共享内存内存架构）MPI（openMPI及MPICH）用于多机（分布式内存架构）Reference[1]MPI,openMPI,MPICH,openMP辨析

作者介绍谢依晖湖南大学硕士研究生在读，本科毕业于湖南大学计算机科学与技术专业本文调研了4篇与OpenMP优化相关的文献，对优化点分析如下：面向Open64的OpenMP程序优化[1]跨越过程边界的并行区重构Open64有着过程间分析优化部件，因此可以知道哪些函数使用了被调函数，从而可以通过在使用被