OpenMP for循环 - Python

在Python中，OpenMP（多处理器应用程序编程界面）是一种实现共享内存并行化的库。它使程序员能够使用多个线程并发地运行代码的部分，充分利用可用的处理器核心。

使用OpenMP for循环

OpenMP for循环结构允许程序员对循环体内的迭代进行并行处理。为了使用OpenMP for循环，需要按以下步骤进行操作：

1. 导入Python的OpenMP库

   import omp
   

2. 在循环前添加OpenMP指令

   #pragma omp parallel for
   

3. 执行for循环

下面是一个使用OpenMP的示例程序，它计算一个数组中所有元素的平方和：

import numpy as np
import omp

arr = np.arange(10000)

sum = 0

# 使用OpenMP for循环
# 在循环前添加指令：#pragma omp parallel for
# 执行for循环
# 获得结果后汇总
# 在汇总前添加指令：#pragma omp parallel reduction(+:sum)
# 注意：reduction指定了一个sum变量，其初始值为0
# 在每个线程中对sum进行递增，并在结束时将其汇总为一个值
# 此例中，并行循环的结果只是与非并行循环相同
# 因此，没有必要使用OpenMP编写此代码
# 只是为了示例
# 建议使用更复杂的循环，以体现并行效率的提高
# 查看比较程序的运行时间的注释
start_time = omp.get_wtime()
# 开始计时
# 追踪程序的运行时间以比较串行和并行版本之间的性能差异
# 计时器的计算说明时间消耗十分微小，不应影响比较

# 开始OpenMP并行循环
# reduction标志：汇总
# 默认使用所有线程（omp_num_threads）
# 可以使用num_threads(n)设置
# 例如：#pragma omp parallel for num_threads(4) reduction(+:sum)
# 将使用4个线程
# 或使用环境变量来设置线程数：
# export OMP_NUM_THREADS=4 （在Linux上）
# 然后，使用默认设置（即仅指定reduction）：
# #pragma omp parallel for reduction(+:sum)
# 将使用4个线程
# 这将控制并发执行的线程数
# 但是，操作系统的调度操作可能意味着
# 它们无法全部在同一时间运行
# 这取决于系统上的可用核心数以及如何互相竞争
# 如果同时运行不止一个OpenMP程序，则会更加复杂
# 如果使用单个核心的虚拟机或容器，
# 减少线程数可能会产生更好的效果
for i in range(len(arr)):
    square = arr[i]**2
    sum += square
# 结束OpenMP并行循环

# 计算时间消耗
print("OpenMP square sum calculation time:", omp.get_wtime() - start_time)

# 标准（不使用OpenMP）的计算结果
start_time = omp.get_wtime()
# 开始计时

# 使用standard的方法计算
# 计算arr数组所有元素的平方的和
sum = np.sum(np.power(arr, 2))

# 计算时间消耗
print("Standard square sum calculation time:", omp.get_wtime() - start_time)

# 验证结果是否一致
assert sum == np.sum(np.power(arr, 2))

# 输出计算结果
print("Square sum of the array is", sum)

在上述示例程序中，OpenMP for循环结构被添加到for循环之前。它告诉Python使用多个线程并发执行循环体中的代码。reduction指令告诉Python如何汇总结果。在这种情况下，它告诉Python将每个线程的子和相加，并将结果赋给全局变量sum。

注意事项

请注意，多线程并不总是提高性能。它只有在存在可并行化的代码段时才能发挥作用。并行性会受到系统环境和可用内存的影响。在不同的计算机上运行该示例程序，可能会得到不同的结果。

另外，关于OpenMP和Python的说明文档可参考这里。