第３回 OpenMPの基礎 名古屋大学情報基盤センター 片桐孝洋 2019年度 計算科学技術特論A 1 内容に関する質問は katagiri@cc.nagoya-u.ac.jp まで 講義日程と内容について ２０１９年度 計算科学技術特論Ａ（１学期：木曜3限 ） 第１回：プログラム高速化の基礎、2019年4月11日 イントロダクション、ループアンローリング、キャッシュブロック化、 数値計算ライブラリの利用、その他 第２回：MPIの基礎、2019年4月18日 並列処理の基礎、MPIインターフェース、MPI通信の種類、その他 第３回：OpenMPの基礎、2019年4月25日 OpenMPの基礎、利用方法、その他 第４回：Hybrid並列化技法(MPIとOpenMPの応用)、2019年5月9日 背景、Hybrid並列化の適用事例、利用上の注意、その他 第５
書籍転載 文法からはじめるプログラミング言語Microsoft Visual C++入門 並列処理を行うための基礎知識（Visual C++） ――第13章 並列処理～マルチスレッドプログラミング（後編）―― WINGSプロジェクト 矢吹 太朗（監修 山田 祥寛） 2010/04/28 ■13.5 OpenMP 並列化のためのAPIであるOpenMPを利用して、素数を列挙するプログラムを並列化します。OpenMPを使うと、先に紹介した2つの方法（BoostのthreadとSystem::Threading::Thread）と比べて、とても簡単に並列化を実現できます。 ●13.5.1 OpenMPの準備 OpenMPは並列処理のための標準的なAPIです。Visual C++だけでなく、GCCやIntelのC++コンパイラなど、多くのコンパイラでサポートされています。詳細については、MSDNラ
top C++ 高速化 OpenMP 2018-07-21 - 2018-07-25 (update) mode save 高速化の解説一覧：[link:高速化] 処理を分担し並列計算させることで，時間のかかる処理も高速化できる場合があります．処理を並列化させたい場合，当然ながらコード上に並列化のための記述を加える必要があるのですが，OpenMPではシンプルな記述のみで並列化を実現できます． *OpenMP とは 並列化を行うための拡張言語です．CPUによる並列化を実行できます．{{small:GPUによる並列化は含みません．}} 対応言語：C/C++，Fortran 対応コンパイラ：gcc, Clang，Microsoft Visual C++，Intel Compiler(C++/Fortran) OpenMPの利用方法については，下記の資料が参考になります． {{small:[1]R
画面端の処理はいろいろ考えられるが入力と出力の画像サイズを変えないために、ボーダーをコピーする処理とする。まずはセットアップのコード。Mtx1bはMtx_のこと。Mtx_の詳細な説明はココとココを参照。まあ、Mat_を拡張したものでMat1bと同じようなものと考えてもらえばよい。Mtx_など、ユーティリティ的なクラスや関数は、cvx.hやstx.hに実装。ファイルの内容はは最後に記載。 #include <iostream> #include <iomanip> #include <execution> #include <algorithm> #include <amp.h> #include <amp_graphics.h> #include "cvx.h" #include "stx.h" #include "amp_utils.h" using namespace cvx; usi
注意点 forループを並列化して配列に値を代入したい。 forループが一重の時は簡単だけど、 多重forループの場合には 内側から #pragma omp parralel forしないとバグる。 以下の正解とまちがいを見れば、よくわかる。 正解 // 内外共に #pragma omp する int a[4][3], i, j; #pragma omp parallel for for(i = 0; i < 4; i++) { #pragma omp parallel for for(j = 0; j < 3; j++) { a[i][j] = i*j; } } // 配列 a に i*j が正しく格納される // 内側だけ #pragma omp する int a[4][3], i, j; for(i = 0; i < 4; i++) { #pragma omp parallel for
先ほどの投稿（ 「数字6桁パスワードのMD5ハッシュ値の総当たり」Scalaは1.70秒だった）ではScalaで書いてみましたが、最終的に1秒を切ることができませんでした。なんだか悔しいので、Cでガリガリ実装してOpenMP化してみることにします。 MD5アルゴリズムの実装をどうしようか .net framework 4.5の場合、System.Security.Cryptography.MD5が提供されています。なのでC#からでもC++/CLIからでもさくっと実装することができるでしょう。しかし速度を求めてC実装をしようとしている時に、.net frameworkを使うのはなにかに負ける気がします。 opensslライブラリにもMD5ハッシュ関数がありますが、開発環境がWindowsである関係上、環境構築が面倒です。 ということで、下記で公開されているC実装を利用させてもらうことにしまし
* この投稿は，Amboinensis, dandelion, Guernsey, ultraist （敬称略，辞書順）のWebページやTwitter log を大いに参考にして作成されています．参考リンクは，投稿の最下部にあります． ■安定版をインストール 1． sourceforge.net から，インストーラ付き実行ファイル（OpenCV-2.0.0a-win32.exe）をダウンロード，インストールします． 配布場所：http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ win32 アプリケーションですが，64bit 環境でも実行可能です．デフォルトのインストール先は”C:\OpenCV2.0″ です． 2. Windows SDK for Windows Server 2008 and .NET Framework 3.5 をダウンロード，
かなり古い（タイムスタンプが2000年）ので心配でしたが，そんなに高度な処理をするつもりはなく，単に簡単にforループが並列化されればいいので，試してみました． まず，ダウンロード． > wget http://www2.epcc.ed.ac.uk/computing/research_activities/jomp/download/jomp1.0b.jar > ls -l jomp1.0b.jar -rw-r--r-- 1 hoge hoge 175028 Sep 11 2000 jomp1.0b.jar テストプログラムを書きます．拡張子が「.jomp」であって「.java」じゃないところに注意． import jomp.runtime.*; public class jomp_test { public static void main(String arg[]){ int i;
OpenMPは複数のCPU（複数コアを含む）を持った計算機上での並列化に威力を発揮する。 OpenMPを使う最大の利点は、OpenMPに対応したコンパイラであれば、非常に簡単に並列化できる点である。 現在、gcc、Visual C++、およびIntelコンパイラなど主要なコンパイラはOpenMPに対応している。 習得も他の並列化技法に比べて比較的容易である。 なお、速度を最優先にする場合、単一コンピュータ上で動かした場合でも、メモリのローカリティのためかOpenMPよりMPIの方が効率のよいことが多い。MPIに関してはこちらを参照。 なお、インテルがOpenMP初心者向けに非常にわかりやすい文書を公開している。 OpenMPプログラムのコンパイル OpenMPの各種関数を使わない場合、#pragma ompで始まる指示をソースコード内に書き込み、下記のコンパイルスイッチをつけてコンパイルす
今日も寝落ち… since 2011/8/22現在、研究で必要なんで C++ Concurrency in Action: Practical Multithreading を読んでる。4章まで読み終えたが、ここまで読むと"とりあえず”、std::thread, std::mutex, std::future が使えるようになる。 学部3年の時にOpenMPを扱う授業があったので研究でもOpenMPを使えばいいのだが、普段使っているclangではOpenMPが動かない。すでにexperimentalでサポートされているらしい1が、それがいつOS X上で使えるようになるのかはわからない。Apple次第である。 研究では開発をOS X上、実験をLinux(CentOS)上としているため、開発にclang、実験にgccを使っている。もちろん、開発環境にgccを入れているが、clangの詳細なエ
2. OpenMPにバグがある • OS X Lion標準コンパイラ(clang, llvm-gcc) • llvm-gcc-4.2 (GCC 4.2.1 build 5658) • clang(2.x系)はOpenMP非対応 3. https://plus.google.com/101546077160053841119/posts/9h35WKKqffL #define N 100000 int main(void) { for (int i = 0; i < N; i++) { #pragma omp parallel for ←これですら for (int j = 0; j < N; j++) { } 動かない } return 0; }
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