最近在看多核編程。簡單來說，由于現在電腦CPU一般都有兩個核，4核與8核的CPU也逐漸走入了尋常百姓家，傳統的單線程編程方式難以發(fā)揮多核CPU的強大功能，于是多核編程應運而生。按照我的理解，多核編程可以認為是對多線程編程做了一定程度的抽象，提供一些簡單的API，使得用戶不必花費太多精力來了解多線程的底層知識，從而提高編程效率。這兩天關注的多核編程的工具包括openMP和TBB。按照目前網上的討論，TBB風頭要蓋過openMP，比如openCV過去是使用openMP的，但從2.3版本開始拋棄openMP，轉向TBB。但我試下來，TBB還是比較復雜的，相比之下，openMP則非常容易上手。因為精力和時間有限，沒辦法花費太多時間去學習TBB，就在這里分享下這兩天學到的openMP的一點知識，和大家共同討論。

openMP支持的編程語言包括C語言、C++和Fortran，支持OpenMP的編譯器包括Sun Studio，Intel Compiler，Microsoft Visual Studio，GCC。我使用的是Microsoft Visual Studio 2008，CPU為Intel i5 四核，首先講一下在Microsoft Visual Studio 2008上openMP的配置。非常簡單，總共分2步：

(1) 新建一個工程。這個不再多講。

(2) 建立工程后，點擊 菜單欄->Project->Properties，彈出菜單里，點擊 Configuration Properties->C/C++->Language->OpenMP Support，在下拉菜單里選擇Yes。

至此配置結束。下面我們通過一個小例子來說明openMP的易用性。這個例子是 有一個簡單的test()函數，然后在main()里，用一個for循環(huán)把這個test()函數跑8遍。

1 #include <iostream>2 #include <time.h>3 void test()4 {5 int a = 0;6 for (int i=0;i<100000000;i++)7 a++;8 }9 int main() 10 { 11 clock_t t1 = clock(); 12 for (int i=0;i<8;i++) 13 test(); 14 clock_t t2 = clock(); 15 std::cout<<"time: "<<t2-t1<<std::endl; 16 }

編譯運行后，打印出來的耗時為：1.971秒。下面我們用一句話把上面代碼變成多核運行。

1 #include <iostream>2 #include <time.h>3 void test()4 {5 int a = 0;6 for (int i=0;i<100000000;i++)7 a++;8 }9 int main() 10 { 11 clock_t t1 = clock(); 12 #pragma omp parallel for 13 for (int i=0;i<8;i++) 14 test(); 15 clock_t t2 = clock(); 16 std::cout<<"time: "<<t2-t1<<std::endl; 17 }

編譯運行后，打印出來的耗時為：0.546秒，幾乎為上面時間的1/4。

由此我們可以看到openMP的簡單易用。在上面的代碼里，我們一沒有額外include頭文件，二沒有額外link庫文件，只是在for循環(huán)前加了一句#pragma omp parallel for。而且這段代碼在單核機器上，或者編譯器沒有將openMP設為Yes的機器上編譯也不會報錯，將自動忽略#pragma這行代碼，然后按照傳統單核串行的方式編譯運行！我們唯一要多做的一步，是從C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\redist\x86\Microsoft.VC90.OPENMP和C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\redist\Debug_NonRedist\x86\Microsoft.VC90.DebugOpenMP目錄下分別拷貝vcomp90d.dll和vcomp90.dll文件到工程文件當前目錄下。

對上面代碼按照我的理解做個簡單的剖析。

當編譯器發(fā)現#pragma omp parallel for后，自動將下面的for循環(huán)分成N份，(N為電腦CPU核數)，然后把每份指派給一個核去執(zhí)行，而且多核之間為并行執(zhí)行。下面的代碼驗證了這種分析。

1 #include <iostream> 2 int main() 3 { 4 #pragma omp parallel for 5 for (int i=0;i<10;i++) 6 std::cout<<i<<std::endl; 7 return 0; 8 }

會發(fā)現控制臺打印出了0 3 4 5 8 9 6 7 1 2。注意：因為每個核之間是并行執(zhí)行，所以每次執(zhí)行時打印出的順序可能都是不一樣的。

下面我們來了談談競態(tài)條件(race condition)的問題，這是所有多線程編程最棘手的問題。該問題可表述為，當多個線程并行執(zhí)行時，有可能多個線程同時對某變量進行了讀寫操作，從而導致不可預知的結果。比如下面的例子，對于包含10個整型元素的數組a，我們用for循環(huán)求它各元素之和，并將結果保存在變量sum里。

1 #include <iostream>2 int main()3 {4 int sum = 0;5 int a[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};6 #pragma omp parallel for7 for (int i=0;i<10;i++)8 sum = sum + a[i];9 std::cout<<"sum: "<<sum<<std::endl; 10 return 0; 11 }

如果我們注釋掉#pragma omp parallel for，讓程序先按照傳統串行的方式執(zhí)行，很明顯，sum = 55。但按照并行方式執(zhí)行后，sum則會變成其他值，比如在某次運行過程中，sum = 49。其原因是，當某線程A執(zhí)行sum = sum + a[i]的同時，另一線程B正好在更新sum，而此時A還在用舊的sum做累加，于是出現了錯誤。

那么用openMP怎么實現并行數組求和呢？下面我們先給出一個基本的解決方案。該方案的思想是，首先生成一個數組sumArray，其長度為并行執(zhí)行的線程的個數(默認情況下，該個數等于CPU的核數)，在for循環(huán)里，讓各個線程更新自己線程對應的sumArray里的元素，最后再將sumArray里的元素累加到sum里，代碼如下

1 #include <iostream>2 #include <omp.h>3 int main(){4 int sum = 0;5 int a[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};6 int coreNum = omp_get_num_procs();//獲得處理器個數7 int* sumArray = new int[coreNum];//對應處理器個數，先生成一個數組8 for (int i=0;i<coreNum;i++)//將數組各元素初始化為09 sumArray[i] = 0; 10 #pragma omp parallel for 11 for (int i=0;i<10;i++) 12 { 13 int k = omp_get_thread_num();//獲得每個線程的ID 14 sumArray[k] = sumArray[k]+a[i]; 15 } 16 for (int i = 0;i<coreNum;i++) 17 sum = sum + sumArray[i]; 18 std::cout<<"sum: "<<sum<<std::endl; 19 return 0; 20 }

需要注意的是，在上面代碼里，我們用omp_get_num_procs()函數來獲取處理器個數，用omp_get_thread_num()函數來獲得每個線程的ID，為了使用這兩個函數，我們需要include <omp.h>。

上面的代碼雖然達到了目的，但它產生了較多的額外操作，比如要先生成數組sumArray，最后還要用一個for循環(huán)將它的各元素累加起來，有沒有更簡便的方式呢？答案是有，openMP為我們提供了另一個工具，歸約(reduction)，見下面代碼：

1 #include <iostream>2 int main(){3 int sum = 0;4 int a[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};5 #pragma omp parallel for reduction(+:sum)6 for (int i=0;i<10;i++)7 sum = sum + a[i];8 std::cout<<"sum: "<<sum<<std::endl;9 return 0; 10 }

上面代碼里，我們在#pragma omp parallel for 后面加上了 reduction(+:sum)，它的意思是告訴編譯器：下面的for循環(huán)你要分成多個線程跑，但每個線程都要保存變量sum的拷貝，循環(huán)結束后，所有線程把自己的sum累加起來作為最后的輸出。

reduction雖然很方便，但它只支持一些基本操作，比如+,-,*,&,|,&&,||等。有些情況下，我們既要避免race condition，但涉及到的操作又超出了reduction的能力范圍，應該怎么辦呢？這就要用到openMP的另一個工具，critical。來看下面的例子，該例中我們求數組a的最大值，將結果保存在max里。

1 #include <iostream>2 int main(){3 int max = 0;4 int a[10] = {11,2,33,49,113,20,321,250,689,16};5 #pragma omp parallel for6 for (int i=0;i<10;i++)7 {8 int temp = a[i];9 #pragma omp critical 10 { 11 if (temp > max) 12 max = temp; 13 } 14 } 15 std::cout<<"max: "<<max<<std::endl; 16 return 0; 17 }

上例中，for循環(huán)還是被自動分成N份來并行執(zhí)行，但我們用#pragma omp critical將 if (temp > max) max = temp 括了起來，它的意思是：各個線程還是并行執(zhí)行for里面的語句，但當你們執(zhí)行到critical里面時，要注意有沒有其他線程正在里面執(zhí)行，如果有的話，要等其他線程執(zhí)行完再進去執(zhí)行。這樣就避免了race condition問題，但顯而易見，它的執(zhí)行速度會變低，因為可能存在線程等待的情況。
有了以上基本知識，對我來說做很多事情都足夠了。下面我們來看一個具體的應用例，從硬盤讀入兩幅圖像，對這兩幅圖像分別提取特征點，特征點匹配，最后將圖像與匹配特征點畫出來。理解該例子需要一些圖像處理的基本知識，我不在此詳細介紹。另外，編譯該例需要opencv，我用的版本是2.3.1，關于opencv的安裝與配置也不在此介紹。我們首先來看傳統串行編程的方式。

1 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"2 #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"3 #include <iostream>4 #include <omp.h>5 int main( ){6 cv::SurfFeatureDetector detector( 400 ); 7 cv::SurfDescriptorExtractor extractor;8 cv::BruteForceMatcher<cv::L2<float> > matcher;9 std::vector< cv::DMatch > matches; 10 cv::Mat im0,im1; 11 std::vector<cv::KeyPoint> keypoints0,keypoints1; 12 cv::Mat descriptors0, descriptors1; 13 double t1 = omp_get_wtime( ); 14 //先處理第一幅圖像 15 im0 = cv::imread("rgb0.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ); 16 detector.detect( im0, keypoints0); 17 extractor.compute( im0,keypoints0,descriptors0); 18 std::cout<<"find "<<keypoints0.size()<<"keypoints in im0"<<std::endl; 19 //再處理第二幅圖像 20 im1 = cv::imread("rgb1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ); 21 detector.detect( im1, keypoints1); 22 extractor.compute( im1,keypoints1,descriptors1); 23 std::cout<<"find "<<keypoints1.size()<<"keypoints in im1"<<std::endl; 24 double t2 = omp_get_wtime( ); 25 std::cout<<"time: "<<t2-t1<<std::endl; 26 matcher.match( descriptors0, descriptors1, matches ); 27 cv::Mat img_matches; 28 cv::drawMatches( im0, keypoints0, im1, keypoints1, matches, img_matches ); 29 cv::namedWindow("Matches",CV_WINDOW_AUTOSIZE); 30 cv::imshow( "Matches", img_matches ); 31 cv::waitKey(0); 32 return 1; 33 }

很明顯，讀入圖像，提取特征點與特征描述子這部分可以改為并行執(zhí)行，修改如下：

1 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"2 #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"3 #include <iostream>4 #include <vector>5 #include <omp.h>6 int main( ){7 int imNum = 2;8 std::vector<cv::Mat> imVec(imNum);9 std::vector<std::vector<cv::KeyPoint>>keypointVec(imNum); 10 std::vector<cv::Mat> descriptorsVec(imNum); 11 cv::SurfFeatureDetector detector( 400 ); cv::SurfDescriptorExtractor extractor; 12 cv::BruteForceMatcher<cv::L2<float> > matcher; 13 std::vector< cv::DMatch > matches; 14 char filename[100]; 15 double t1 = omp_get_wtime( ); 16 #pragma omp parallel for 17 for (int i=0;i<imNum;i++){ 18 sprintf(filename,"rgb%d.jpg",i); 19 imVec[i] = cv::imread( filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ); 20 detector.detect( imVec[i], keypointVec[i] ); 21 extractor.compute( imVec[i],keypointVec[i],descriptorsVec[i]); 22 std::cout<<"find "<<keypointVec[i].size()<<"keypoints in im"<<i<<std::endl; 23 } 24 double t2 = omp_get_wtime( ); 25 std::cout<<"time: "<<t2-t1<<std::endl; 26 matcher.match( descriptorsVec[0], descriptorsVec[1], matches ); 27 cv::Mat img_matches; 28 cv::drawMatches( imVec[0], keypointVec[0], imVec[1], keypointVec[1], matches, img_matches ); 29 cv::namedWindow("Matches",CV_WINDOW_AUTOSIZE); 30 cv::imshow( "Matches", img_matches ); 31 cv::waitKey(0); 32 return 1; 33 }

兩種執(zhí)行方式做比較，時間為：2.343秒v.s. 1.2441秒

在上面代碼中，為了改成適合#pragma omp parallel for執(zhí)行的方式，我們用了STL的vector來分別存放兩幅圖像、特征點與特征描述子，但在某些情況下，變量可能不適合放在vector里，此時應該怎么辦呢？這就要用到openMP的另一個工具，section，代碼如下：

1 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"2 #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"3 #include <iostream>4 #include <omp.h>5 int main( ){6 cv::SurfFeatureDetector detector( 400 ); cv::SurfDescriptorExtractor extractor;7 cv::BruteForceMatcher<cv::L2<float> > matcher;8 std::vector< cv::DMatch > matches;9 cv::Mat im0,im1; 10 std::vector<cv::KeyPoint> keypoints0,keypoints1; 11 cv::Mat descriptors0, descriptors1; 12 double t1 = omp_get_wtime( ); 13 #pragma omp parallel sections 14 { 15 #pragma omp section 16 { 17 std::cout<<"processing im0"<<std::endl; 18 im0 = cv::imread("rgb0.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ); 19 detector.detect( im0, keypoints0); 20 extractor.compute( im0,keypoints0,descriptors0); 21 std::cout<<"find "<<keypoints0.size()<<"keypoints in im0"<<std::endl; 22 } 23 #pragma omp section 24 { 25 std::cout<<"processing im1"<<std::endl; 26 im1 = cv::imread("rgb1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ); 27 detector.detect( im1, keypoints1); 28 extractor.compute( im1,keypoints1,descriptors1); 29 std::cout<<"find "<<keypoints1.size()<<"keypoints in im1"<<std::endl; 30 } 31 } 32 double t2 = omp_get_wtime( ); 33 std::cout<<"time: "<<t2-t1<<std::endl; 34 matcher.match( descriptors0, descriptors1, matches ); 35 cv::Mat img_matches; 36 cv::drawMatches( im0, keypoints0, im1, keypoints1, matches, img_matches ); 37 cv::namedWindow("Matches",CV_WINDOW_AUTOSIZE); 38 cv::imshow( "Matches", img_matches ); 39 cv::waitKey(0); 40 return 1; 41 }

上面代碼中，我們首先用#pragma omp parallel sections將要并行執(zhí)行的內容括起來，在它里面，用了兩個#pragma omp section，每個里面執(zhí)行了圖像讀取、特征點與特征描述子提取。將其簡化為偽代碼形式即為：

1 #pragma omp parallel sections2 {3 #pragma omp section4 {5 function1();6 }7 　　#pragma omp section8 {9 function2(); 10 } 11 }

意思是：parallel sections里面的內容要并行執(zhí)行，具體分工上，每個線程執(zhí)行其中的一個section，如果section數大于線程數，那么就等某線程執(zhí)行完它的section后，再繼續(xù)執(zhí)行剩下的section。在時間上，這種方式與人為用vector構造for循環(huán)的方式差不多，但無疑該種方式更方便，而且在單核機器上或沒有開啟openMP的編譯器上，該種方式不需任何改動即可正確編譯，并按照單核串行方式執(zhí)行。

以上分享了這兩天關于openMP的一點學習體會，其中難免有錯誤，歡迎指正。另外的一點疑問是，看到各種openMP教程里經常用到private,shared等來修飾變量，這些修飾符的意義和作用我大致明白，但在我上面所有例子中，不加這些修飾符似乎并不影響運行結果，不知道這里面有哪些講究。

在寫上文的過程中，參考了包括以下兩個網址在內的多個地方的資源，不再一 一列出，在此一并表示感謝。

http://blog.csdn.net/drzhouweiming/article/details/4093624
http://software.intel.com/zh-cn/articles/more-work-sharing-with-openmp

總結

以上是生活随笔為你收集整理的openmp使用经验的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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