关于C++和OpenMP的介绍

发布时间:2023-08-11 14:58:32 作者:栢白
来源:亿速云 阅读:131

今天小编给大家分享的是关于C++和OpenMP的介绍,相信很多人都不太了解,为了让大家更加了解,所以给大家总结了以下内容,一起往下看吧。一定会有所收获的哦。

一、背景知识

1、program作用

#pragma 是 C 和 C++ 语言中的一个预处理指令。它主要用于向编译器发送特定的信息或者指示,以便控制编译过程。#pragma 通常与编译器特定的选项或功能一起使用,因此它的具体行为和实现可能因不同的编译器而有所不同。

#pragma 的语法如下:

#pragma directive_name optional_arguments

其中,directive_name 是一个编译器识别的指示名称,optional_arguments 是可选的参数。

#pragma 的一些常见用途包括:

由于 #pragma 可能因编译器而异,建议查阅编译器的文档以了解支持的 #pragma 指令和相关功能。对于可移植性考虑,通常应尽量避免使用编译器特定的 #pragma。

2、C++不同版本区别

C++ 有多个版本,其中比较常见的包括:

查看g++默认使用的C++版本

g++ -dM -E -x c++  /dev/null | grep -F __cplusplus

版本对照表

C++标准__cplusplus值
C++ 11201103L
C++ 14201402L
C++ 17201703L

指定不同版本编译器

vim ~/.bashrc
echo alias g17=\'g++ -std=c++17\' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

二、什么是OpenMP

OpenMP 是一套 C++ 并行编程框架, 也支持 Forthan .
它是一个跨平台的多线程实现, 能够使串行代码经过最小的改动自动转化成并行的。具有广泛的适应性。这个最小的改动,有时候只是一行编译原语!(在高阶示例中,我们将演示并评估加速性能)
具体实现是通过分析编译原语#pragma,将用原语定义的代码块,自动转化成并行的线程去执行。每个线程都将分配一个独立的id. 最后再合并线程结果。

OpenMP 共享内存的并行编程框架入门详解

三、关键字

1、reduction 作用

在 OpenMP 中,reduction 用于将一个变量的值从多个线程中合并为单个结果。该指令提供了一个简单的方法来实现并行计算中的归约操作。
下面是 reduction 的语法示例:

#pragma omp parallel for reduction(+:sum)
for (i = 0; i < n; i++) {
    sum += a[i];
}

在这个例子中,我们使用了 + 运算符作为 reduction 操作符,并且要对变量 sum 进行归约。在执行并行循环时,每个线程都会计算一部分的 sum 值,最终将这些值相加得到最终的结果。
其他的 reduction 操作符包括 -、*、&、|、^ 和 &&、||。可以根据具体应用场景选择适当的操作符。
需要注意的是,被归约的变量必须满足以下条件之一:

另外,OpenMP 还支持自定义数据类型的归约操作,需要通过 omp declare reduction 指令来声明自定义操作符和数据类型的归约方式。

2、default(shared)作用

default(shared)是OpenMP的一个指令,用于指定在并行计算中所有变量都是共享的。这意味着变量的存储将在所有线程之间共享,并且任何对变量的更改都将影响所有线程。使用此指令可以确保所有线程都使用相同的数据,因为它们都可以读取和修改共享变量。

请注意,使用default(shared)可能会导致数据竞争和不一致的结果。因此,在使用并行计算时,必须小心谨慎地选择变量的共享方式,并采取适当的同步措施来避免数据冲突。

关于关于C++和OpenMP的介绍就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的参考价值,可以学以致用。如果喜欢本篇文章,不妨把它分享出去让更多的人看到。

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