openmp 相关问题

OpenMP是一种跨平台的多线程API，它允许使用特殊的编译器指令进行细粒度的任务并行化和同步。

如何通过 do-while 循环使用 OpenMP？

我有一个迭代求解器，可以求解某种偏微分方程（例如泊松方程），并且需要多次迭代才能收敛到正确的解。我的代码中的这个函数需要很大的时间...

c++ parallel-processing openmp do-while

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如何使用 OpenMP 并行化 COO 格式的稀疏矩阵-矩阵 (SpMM) 乘积？

我最近使用 COO 存储格式编写了稀疏矩阵向量 (SpMV) 产品的多线程版本： void dcoomv(SparseMatrixCOO *A, 双 *x, 双 *y) { 对于 (int i=0; im;...

openmp linear-algebra sparse-matrix scientific-computing

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MacOS 编译出现 clang 错误：错误：不支持的选项 '-fopenmp'

我在 MacOS Ventura 13.4.1 上安装 IpOPT 时遇到错误。我按照 Ipopt 安装说明中的说明进行了 ./configure 并尝试通过以下方式进行编译：制作但是，出现以下错误

c macos clang openmp

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当将内部过程作为参数传递时，Ifort 在 OpenMP 并行代码中给出段错误，但 gfortran 则不然

我制作了一个更复杂的 Fortran 代码的最小示例，在使用英特尔 Fortran 编译器 ifort 而不是使用 GNU 编译器 gfortran 编译和运行时出现分段错误......

segmentation-fault fortran openmp gfortran intel-fortran

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Ifort 在访问共享变量时会在 OpenMP 并行化代码中出现段错误，但 gfortran 不会出现

我制作了一个更复杂的 Fortran 代码的最小示例，在使用英特尔 Fortran 编译器 ifort 而不是使用 GNU 编译器 gfortran 编译和运行时出现分段错误......

segmentation-fault fortran openmp gfortran intel-fortran

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OpenMP：获取正在运行的线程总数

我需要知道我的应用程序通过 OpenMP 生成的线程总数。不幸的是， omp_get_num_threads() 函数在这里不起作用，因为它只产生线程数......

c++ parallel-processing openmp

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如何解决 OpenMP 内置向量缩减所遇到的这个问题？

我正在为 CSC 存储格式开发自己的稀疏 BLAS 函数实现。为此，我创建了以下数据结构： typedef 结构 SparseMatrixCSC { 整数米； // 数量...

openmp linear-algebra reduction

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使用 OpenMP 进行缩减：矩阵/张量运算示例

我正在尝试学习如何在 OpenMP 中使用归约，并且想知道是否可以使用归约来重写以下示例？示例 A：求三个矩阵/张量的和 #包括<...

c++ openmp eigen eigen3

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为每个 OpenMP 线程预分配内存以避免循环内重复堆分配的最佳方法是什么？

我有一个并行的 for 循环，如下所示： #pragma omp 并行 for 对于 (int i = 0;i 我有一个并行的 for 循环，如下所示： #pragma omp parallel for for (int i = 0;i<N;i++) { InnerFunction(); } 问题在于 InnerFunction 需要利用堆内存数据容器（例如向量）并动态调整其大小。即，InnerFunction 看起来像这样： void InnerFunction() { vector<double> vec; //and then vec is subsequently resized as part of the function operation, which is being omitted here for brevity } InnerFunction 事先并不知道向量需要变成多大，这就是它不能使用 std::array 的原因。根据测试，我认为该函数遇到性能问题（即速度变慢），因为内部循环不断分配和释放堆内存。因此，我重写了函数来执行此操作： vector<vector<double>> outervec; outervec.resize(omp_get_max_threads()); #pragma omp parallel for for (int i = 0;i<N;i++) { InnerFunction(outervec[omp_get_thread_num()]); } void InnerFunction(vector<double> &vec) { vec.clear(); //and then vec is subsequently resized as part of the function operation, which is being omitted here for brevity } 这是有效的，因为 vec.clear() 不会释放堆内存。因此，在函数的大多数运行中，InnerFunction 可以利用先前分配的堆内存，而无需任何新的内存分配或释放。我的实施是实现我的目标的“正确”方式吗？是否有“最佳实践”方法来做到这一点，或者 OpenMP 内置的东西？看来我的实现有效（即，它没有崩溃），但我不确定是否：（a）它是最有效的（即，在内部循环中多次运行 omp_get_thread_num 是否会产生有意义的开销，如果是这样，这可以吗？可以避免吗？），（b）是否存在我所遗漏的任何潜在的线程安全问题，以及（c）是否有更好的编码“风格”实现必须依赖于使用 omp_get_thread_num 调用？直观上，这种情况对于 OpenMP 实现来说应该相当常见，我想知道 OpenMP 是否有内置的东西来促进它。使用 outervec 来为每个线程保存单独的向量并将适当的向量引用传输到 InnerFunction 的实现是实现此目标的有效方法。但是，有一些注意事项和潜在的增强功能需要注意： omp_get_thread_num() 的开销：在内部循环中调用 omp_get_thread_num() 可能会带来一些开销，特别是当循环很小并且获取线程编号的成本相对于 InnerFunction 执行的计算而言变得很大时。一种可能的优化是将线程号缓存在循环外并在循环内使用。 int num_threads = omp_get_max_threads(); vector<vector<double>> outervec(num_threads); #pragma omp parallel { int tid = omp_get_thread_num(); vector<double>& vec = outervec[tid]; #pragma omp for for (int i = 0; i < N; i++) { InnerFunction(vec); } } 这样，每个线程只需调用 omp_get_thread_num() 一次，然后在循环内重用线程特定的向量。线程安全问题：只要每个线程都在其自己的单独向量上工作（即，多个线程不会对同一向量进行并发修改），您的实现就应该是线程安全的。由于每个线程都有自己的 vector<double>，因此在这种特定情况下不应该出现数据争用或线程安全问题。替代内存管理：您可以考虑使用内存池或自定义分配器来更有效地管理向量的内存，而不是使用向量的向量。内存池是您自己管理的预先分配的内存块，您可以使用它在 InnerFunction 内根据需要分配和释放内存。这样，您就可以避免频繁调用系统堆，从而可以显着提高性能。使用 OpenMP Threadprivate 进行线程私有存储：OpenMP 提供 threadprivate 指令，它允许您指定每个线程本地的线程私有变量。您可以使用此指令将 vector<double> 声明为线程私有，然后直接在 InnerFunction 中使用它，而不将其作为参数传递。 #pragma omp threadprivate(vec) #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < N; i++) { InnerFunction(); } 通过这种方法，每个线程都将拥有自己的 vec 的私有副本，并且您不需要将其作为参数传递给 InnerFunction。请注意，threadprivate 变量应在全局范围内或在 parallel 区域内声明。

c++ performance parallel-processing openmp

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使用 OpenMP 进行 COO 矩阵向量乘积并行化

我正在尝试使用 C++ 中的 OpenMP 来提高稀疏矩阵向量乘积的性能。我以 COO 格式存储稀疏矩阵，也就是说，我有一个由 3 个数组组成的结构，分别对应于每个

c++ multithreading matrix vector openmp

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如何使用 OpenMP 比较顺序代码和并行代码之间的时间？

我正在尝试测量并行代码的不同线程数的加速比，其中加速比是顺序算法的计算时间与并行算法的时间之比...

c++ performance parallel-processing openmp fftw

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我应该如何为特定 GPU 修改 GCC 运行时编译器选项

使用 GCC 编译器和 OpenMP 编程，我现在正在开发一个将数据卸载到 Nvidia GPU 的项目。我需要一些帮助来解决问题。默认设置使用虚拟 GPU t...