尝试用OpenMP并行化递归函数时的冗余计算 - 腾讯云开发者社区

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OpenMP 并行编程初探

引言在当今多核处理器的时代，利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型，可以让我们更容易地编写多线程程序。...通过简单的编译器指令和库函数，开发人员可以方便地编写可以在多个核心或处理器之间并行执行的代码。 1.1 主要特点易用性：通过编译器指令，开发人员可以快速将现有代码并行化。...可移植性：OpenMP 支持多种编程语言和操作系统。灵活性：可以逐步地并行化代码，并控制线程的数量和行为。...OpenMP 并行计算数组的和： #include int main() { int sum = 0; int array[N]; #pragma omp parallel...通过简单的指令和库函数，即使是对多线程编程不太熟悉的开发人员也能快速地实现并行计算。同时，OpenMP 的可移植性和灵活性也使其成为跨平台并行开发的理想选择。

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Ziglang首次落地高性能计算场景

然而，Zig 尚未在高性能计算（HPC）领域赢得广泛关注，其中一个原因是其缺乏基于预编译指令（pragma）实现共享内存并行计算的能力。...然而，Zig 尚未在高性能计算（HPC）领域赢得广泛关注，其中一个原因是其缺乏基于预编译指令（pragma）实现共享内存并行计算的能力。...基于此，我们尝试了一种变通方案：在解析目标源代码之前，向其开头预置一个函数和结构定义模板，以便在代码生成期间复制这些模板来完成 OpenMP 函数和结构实例化。...Pragma 和子句的预处理器算法的伪代码 III-B1 处理并行区域大多数编译器通过函数分解的方式表示 OpenMP 并行区域，其中生成一个包含并行区域内容的函数[11]。...分解函数为每个 reduction 变量创建一个单独的变量，并使用 reduction 变量中持有的初始值进行初始化。初始化必须符合 OpenMP 标准[5]。

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OpenMP并行编程简介

在这学期的并行计算课程中，老师讲了OpenMP,MPI，CUDA这3种并行计算编程模型，我打算把相关的知识点记录下来，便于以后用到的时候查阅。 ?...概述 OpenMP是基于共享存储体系的基于线程的并行编程模型。一个共享存储的进程由多个线程组成，而OpenMP就是基于已有线程的共享编程范例。...在OpenMP中，线程的并行化是由编程人员控制的，不是自动编程模型，而是外部变成模型。 OpenMP采用Fork-Join并行执行模型。...在OpenMP中，通过编译制导语句（即像#pragma开头的语句）来构造并行域，在原本的串行代码中，在可并行代码块周围添加编译制导语句并修改相应的代码，就可以完成并行的功能。...omp parallel for:并行部分包含一个for循环; #pragma omp critical:并行部分的代码一次只能由一个线程执行，相当于取消了并行化 #pragma omp barrier

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【C++】基础：OpenMP并行编程入门

并行编程OpenMP介绍 OpenMP是一种用于并行编程的开放标准，它旨在简化共享内存多线程编程的开发过程。OpenMP提供了一组指令和库例程，可以将顺序程序转换为可并行执行的代码。...OpenMP的核心思想是使用指令来标识出需要并行执行的代码块，并指定如何将工作划分到不同的线程中。开发人员可以在现有的顺序代码中插入特定的指令，以实现并行化。...在进入并行区域时，OpenMP会动态地创建一组线程，并在退出并行区域时进行同步。开发人员无需手动管理线程的创建和销毁。 3.工作分配：OpenMP提供了多种方式来将工作划分到不同的线程中。...例如，可以使用#pragma omp for指令将循环迭代并行化，让不同线程处理不同的迭代。 4.共享内存模型：OpenMP使用共享内存模型，允许多个线程之间共享数据。...OpenMP广泛用于各种领域的并行编程，包括科学计算、图形处理、机器学习等。它提供了一种相对简单且易于使用的方法来利用多核处理器的计算能力，加速程序的执行。

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【OpenMP学习笔记】基本使用

前言 OpenMP 是基于共享内存模式的一种并行编程模型, 使用十分方便, 只需要串行程序中加入OpenMP预处理指令, 就可以实现串行程序的并行化....这里主要进行一些学习记录, 使用的书籍为: Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming 和OpenMP编译原理及实现技术执行模式...OpenMP编程模型是以线程为基础的, OpenMP 执行模式采用fork-join的方式, 其中fork创建新线程或者唤醒已有的线程, join将多个线程合并....在程序执行的时候, 只有主线程在运行, 当遇到需要并行计算的区域, 会派生出线程来并行执行, 在并行执行的时候, 主线程和派生线程共同工作, 在并行代码结束后, 派生线程退出或者挂起, 不再工作, 控制流程回到单独的线程中...在上面的代码中, 我们并没有显式的指定线程的数量, OpenMP会根据下面的规则确定线程数量: num_threads的设置 omp_set_num_threads()库函数的设置 OMP_NUM_THREADS

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Ascend C的编程模型

编译器指令OpenMP：是一种支持多平台共享内存并行编程的API，它提供了一组编译器指令和库函数，使得开发人员能够方便地将现有代码并行化，以利用多个核心或处理器进行并行执行。...通过使用OpenMP的并行化指令，如#pragma omp parallel和#pragma omp for，可以轻松地将代码块或循环并行化，并可以通过设置线程数量来控制并行执行的程度。...OpenMP还提供了特定的编译器指令来处理并发任务和循环并行化。例如，#pragma omp parallel用于创建一组线程来并行执行指定的代码块，而#pragma omp for用于并行化循环。...AiCore并行计算示意图下面的代码片段取自于Ascend CAdd算子的实现代码，算子被调用时，所有的计算核心都执行相同的实现代码，入口函数的入参也是相同的。...，算子类提供算子初始化和核心处理等方法 KernelAdd op; // 初始化函数，获取该核函数需要处理的输入输出地址，同时完成必要的内存初始化工作 op.Init(x, y, z)

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OpenMP基础----以图像处理中的问题为例

如果并行区域、循环或结构化块是相邻的，那么挂起和恢复线程的开销就是没必要的。...任务分配区可以指导OpenMP编译器和运行时库将应用程序中标示出的结构化块分配到用于执行并行区域的一组线程上。...隐式的栅障会使线程等到所有的线程继续完成当前的循环、结构化块或并行区，再继续执行后面的工作。...在并行区的最后，还要将最后一次迭代/结构化块中计算出的私有变量复制出来（Copy-out），复制到主线程中的原始变量中。...lastprivate:可以将最后一次迭代/结构化块中计算出来的私有变量复制出来，复制到主线程对应的变量中，一个变量可以同时用firstprivate和lastprivate来声明。

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大数据并行计算利器之MPIOpenMP

目前在集群计算领域广泛使用MPI来进行并行化，在单机领域广泛使用OpenMP进行化，本文针对基于等价对的二值图像连通域标记算法的进行了并行化设计，利用不同的并行编程模型分别实现了不同的并行算法，并通过实验对利用不同并行编程模型所实现的连通域标记算法进行了性能对比分析...3 并行化策略 3.1 数据划分并行策略二次扫描的串行算法中，非直接相邻的各像元数据之间是无关的，将图像分割为数据块后，对于各个数据块之间的主体运算也是独立无关的，可并行性较高，因此可通过对图像进行分块来加快计算时间...3.2 并行算法步骤 a）各个进程分别使用串行算法计算 ? b）各个进程将各块的标记值唯一化 ? c）生成等价对数组 ?...6.6 结果3：集群环境下，复杂图和简单图的加速比 ? 6.7 问题：为什么进程数超过12时，复杂图加速比不再上升，而简单图加速比继续上升？ ? 6.8 结果4：OpenMP版本与MPI版本的比较？...参考文献连通域标记算法的并行化研究，马益杭、占利军、谢传节、秦承志，《地理与地理信息科学》附录《GPU：并行计算利器》： http://blog.jobbole.com/87849/ 本文转载自伯乐在线

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Cython优化Python代码

Cython 是 Python 的超集，允许在代码中直接使用 C 类型声明，从而加速计算密集型任务。问题背景我有一个用Python编写的相对较大的代码，运行时需要大约3分钟才能完成全部计算。...当我尝试用Cython（即导入pyximport然后导入我的文件）运行它时，我得到以下错误 FDC.pyx:49:19: 'range'不是有效的Cython语言结构和FDC.pyx:49:19: 'range...Cython优化器使用各种技术来优化代码，例如内联函数、循环展开和常量传播。使用Cython并行化。Cython支持并行化，这可以让你在多核计算机上运行代码。...Cython并行化使用OpenMP库来实现并行化。...最后，可以使用Cython并行化来在多核计算机上运行代码。通过 Cython 优化，可以让 Python 在性能要求高的场景中接近 C 的表现，同时保留高层次的开发便利性。

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ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架

1、前言这个项目是一次课程作业，老师要求写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，加上又是scala 的爱好者，所以想了许久，终于想到了用scala来实现一个类似openmp的一个简单的并行计算框架...项目github地址：ScalaMp 2、框架简介该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架，该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理...3个具体的并行计算问题包括： 1、梯形积分法 2、计算pi值 3、多线程分段下载文件（图片、mp3） 3、框架接口设计与技术实现 3.1、接口设计该框架主要是模仿了openmp的“omp parallel...所以根据以上并行问题的抽象和对openmp的理解再结合Scala语言，该框架设计两个接口：第一个是并行for 循环的接口： ?...当用户调用接口时，管理者会将用户定义的线程函数发送给每个actor，然后每个actor执行用户定义的函数。

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ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架

1、前言这个项目是一次课程作业，要求是写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，加上又是scala的爱好者，所以想了许久，终于想到了用scala来实现一个类似openmp的...一个简单的并行计算框架。...项目github地址：ScalaMp 2、框架简介该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架，该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考...3个具体的并行计算问题包括： 1、梯形积分法 2、计算pi值 3、多线程分段下载文件（图片、mp3） 3、框架接口设计与技术实现 3.1、接口设计该框架主要是模仿了openmp的“omp...当用户调用接口时，管理者会将用户定义的线程函数发送给每个actor，然后每个actor 执行用户定义的函数。

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C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行

以下是一些常用的C++并行计算工具：OpenMP：OpenMP是一种基于共享内存的并行计算模型，使用指令性编程方式实现并行。通过在代码中插入特定的指令，开发人员可以指定循环、函数等部分的并行执行。...OpenMP可以与多个编译器兼容，是一种灵活易用的并行计算工具。...，需要注意以下几点：数据依赖性：并行计算时，需要注意任务之间的数据依赖关系。...将图像的处理逻辑放在processImage函数中，我们采用OpenMP库中的并行for循环指令#pragma omp parallel for来实现并行计算。...同时，注意应用并行计算时需要考虑线程安全和合理使用资源（如线程数的选择）。

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【论文阅读】使用 OpenMP API 进行 DPU 卸载编程

在HPC领域，OpenMP是应用最广泛的编程模型之一，OpenMP能利用多核处理器架构的数据并行性。从4.0版本开始，OpenMP标准纳入了将并行计算卸载到设备的功能。...与传统OpenMP GPU卸载支持的唯一区别在于：由于ODOS的目标是多核处理器而非大规模并行架构，因此期望用户利用传统的并行化语义（如parallel for），而非GPU等典型并行设备特有的语义（如...2.OpenMP BlueField 插件 OpenMP BlueField 插件通过定义标准化接口，实现 OpenMP 运行时对 DPU 设备的管理与控制。...此处使用名为`libffi`的底层外部函数接口库来运行目标区域：由于DOCA OpenMP服务在编译时无法预知参数，需借助`ffi_prep_cif`和`ffi_call`方法在运行时执行代码。...由于GPU在大规模并行应用中具有计算效率优势，因此这些基准测试利用了OpenMP的`teams distribute`结构的能力。而DPU由少数ARM核心组成。

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如何成为一名异构并行计算工程师

其中qn和d2n、d2n+1是一样的，故使用汇编写代码时要注意避免寄存器覆盖。 OpenMP OpenMP是Open Multi-Processing的简称，是一个基于共享存储器的并行环境。...OpenMP API包括以下几个部分：一套编译器伪指令，一套运行时函数，一些环境变量。OpenMP已经被大多数计算机硬件和软件厂商所接受，成为事实上的标准。...OpenMP提供了对并行算法的高层的抽象描述，程序员通过在源代码中插入各种pragma伪指令来指明自己的意图，编译器据此可以自动将程序并行化，并在必要之处加入同步互斥等通信。...使用运行时API时，初始化、上下文和模块管理都是隐式的，因此代码更简明。一般一个应用只需要使用运行时API或者驱动API中的一种，但是可以同时混合使用这两种。笔者建议读者优先使用运行时API。...由于并行的特殊性，串行的解决方法不能直接移植到并行环境上，因此需要重新思考、设计解决方法。并行编程模式大多数以数据和任务（过程化的操作）为中心来命名，也有一些是以编程方法来命名。

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offload error: cannot find offload entry解决办法

1.问题描述 linux环境下，使用MIC架构的Xeon Phi（至强融核）协处理器进行进行host+mic编程时，源程序运行的毫无问题，但将其通过ar命令生成静态连接库供其他应用程序使用时，就会出现offload...MIC上被多线程并行化执行，这样我们就利用MIC达到了CPU和MIC协同编程。...利用offload将设备代码加载到MIC端执行，这种，CPU和MIC协同计算的编程模式叫加载模式（offload模式），CPU端发起主函数，通过offload模式调用kernel到MIC上之行。...当offloadtest.a链接到其他应用程序时，调用MIC设备端函数test_kernel()时就会出现运行时错误：offload error: cannot find offload entry，程序崩溃...:offloadtest.cpp icpc -openmp -o offload.out offloadtest.cpp 在使用ar或者xiar时，加上-qoffload-build命令选项就可以了

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支付宝如何优化移动端深度学习引擎？

几十年前，我们的老前辈就发明了主存，多级缓存, 寄存器用来弥补存储器与计算单元的性能差异，直到今天这个问题还没有解决(或许一直都不会解决，存储器和计算单元的设计思路是不一样的，高速ram的成本肯定是高的...线程开销 OPENMP会自动为循环分配线程，但并非所有循环都适合做多线程优化，如果每次循环只做了非常少的事情，那么使用多线程会得不尝失。...同时需要说明的是，某些机型对于OPENMP的支持并不好，或者说线程的开销过大，这时，可能需要手动调整线程的负载和并行的方式。这些细节需要通过反复的实验来微调。...但实际上，有些DL应用并不需要这么高的精度，即便是单精度浮点，也存在很大的冗余运算。...精简内存，可以一定程度上缓解内存不足引起的闪退；另一方面，使用更少的内存也有利于推断速度的提升；具体到DL推断过程运行时存在很大的内存冗余，比如： ?

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OpenMP并行化实例----Mandelbrot集合并行化计算

在理想情况下，编译器使用自动并行化能够管理一切事务，使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离，阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的。...当然for循环是可以并行化处理的天然材料，满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。...为了使用自动并行化对Mandelbrot集合进行计算，必须对代码进行内联：书中首次使用自动并行化时候，通过性能分析发现工作在线程中并未平均分配。...当然我再一次见识到了OpenMP傻瓜化的并行操作机制，纠正工作负荷不均衡只要更改并行代码调度子句就可以了，使用动态指导调度，下面代码是增加了OpenCV的显示部分： #include "Fractal.h...由于线程启动和执行完的时间不确定，所以迭代被分配到哪个线程是无法事先知道的。　　当不使用size 时，是将迭代逐个地分配到各个线程。当使用size 时，逐个分配size个迭代给各个线程。

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OpenCV中OpenMP的使用

OpenMP优化的时间 */ start= (double)cvGetTickCount();//记下开始的时钟计数，以便计算函数或用户代码执行时间 for(int i=0;i计算运行时间，以毫秒为单位 printf( "Run time without OpenMP = %g ms\n", t1 ); /* 计算使用了OpenMP优化的时间 */ start...（具体所耗时间跟测试计算机有密切的关系，测试电脑CPU采用Core I7 2630QM，4核）。 ...下面将其转换成并行程序，只需要在for循环加上#pragma omp parallel for即可，如下代码（注意红色部分）： [cpp] view plaincopyprint?...：从上面的分析结果可见，采用OpenMP并行所耗时间仅为串行的22.44%，节约近4.5倍的时间。

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Chatgpt问答之WRF-并行计算

因此，WRF采用了并行计算的方法，将计算任务分配给多个计算节点同时处理，以加快计算速度。 WRF的并行计算可以分为两个层面：水平并行和垂直并行。...在WRF中，垂直方向的计算通常采用了OpenMP并行计算技术，OpenMP是一种共享内存并行计算技术，可以将多个线程同时运行在同一个计算节点上。...WRF的并行计算需要在编译时指定编译选项，以支持MPI和OpenMP的并行计算。在运行WRF模拟时，还需要通过设置运行参数，指定计算节点的数量和计算任务的分配方式等。...在WRF中，Tile size和Domain size的比率通常是2:1或4:1，这样可以保证每个Tile中都有足够的边界网格，以便计算时可以处理边界条件。...也即C语言指针存储的是变量的地址(输出指针结果为地址)，fortran语言中指针可视为变量的别名(输出指针结果为变量值)。若想输出地址则需要使用loc()函数。

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CFOUR程序的安装与运行

另一个改动是将官方给的-openmp改成-qopenmp，同样也是由于较新版本的intel编译器使用openmp并行时的选项是-qopenmp。...实际计算时，要将GENBAS文件（有赝势时连同ECPDATA文件）复制到工作目录下。此外，还要注意CFOUR中基组的名字是大小写敏感的，必须与GENBAS中的一致。...MKL库函数时用两个线程进行并行，所以总的线程数为6*2=12。...例如，CFOUR中的MP2计算没有实现MPI并行，就只能依靠MKL的自身并行来提高效率。对某些任务，可能程序中用MKL库函数的地方并不多，此时就基本靠MPI进程来并行。...总之，这相当于是MPI和openmp的混合并行，如何使并行效率最高，可以适当地做些测试，积累经验。

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