OpenMP: 多线程文件操作_calvinpaean的博客

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OpenMP：多线程文件操作

简介
具体实现
1. OpenMP常用函数
2. 并行区域
3. for 循环并行化基本用法
4. 数据的共享和私有化
5. 互斥锁同步机制与事件同步机制
5.1 互斥锁同步
5.2 atomic 同步语法
5.3 critical 同步机制
5.4 线程同步之互斥锁函数
5.5 线程同步之事件同步机制
5.6 线程的调度优化
5.6.1 引言
5.6.2 调度策略
OpenMP 是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的，并已被广泛接受，用于共享内存并行系统的多处理器程序设计的一套指导性编译处理方案(Compiler Directive) 。OpenMP支持的编程语言包括C、C++和Fortran；而支持OpenMp的编译器包括Sun Compiler，GNU Compiler和Intel Compiler等。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加入专用的pragma来指明自己的意图，由此编译器可以自动将程序进行并行化，并在必要之处加入同步互斥以及通信。当选择忽略这些pragma，或者编译器不支持OpenMp时，程序又可退化为通常的程序(一般为串行)，代码仍然可以正常运作，只是不能利用多线程来加速程序执行。
OpenMP编译必须包含头文件<omp.h>.
通过预处理指示符 #pragma omp 来表示使用OpenMP. 例如通过 #pragma om parallel for 来指定下方的for循环采用多线程执行，此时编译器会根据CPU的个数来创建线程数。对于双核系统，编译器会默认创建两个线程执行并行区域的代码。
示例代码：
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <omp.h> // OpenMP编译需要包含的头文件
int main()
   #pragma omp parallel for
   for (int i = 0; i < 100; ++i)
      std::cout << i << std::endl;
   return 0;
1. OpenMP常用函数
 
函数原型 功能
int omp_get_num_procs(void) 返回当前可用的处理器个数
int omp_get_num_threads(void) 返回当前并行区域中活动线程的个数，如果在并行区域外部调用，返回1
int omp_get_thread_num(void) 返回当前的线程号（omp_get_thread_ID更好一些）
int omp_set_num_threads(void) 设置进入并行区域时，将要创建的线程个数 
2. 并行区域
 
#pragma omp parallel  //大括号内为并行区域
   //put parallel code here.
 库函数示例 
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
int main()  
 std::cout << "Processors Number: " << omp_get_num_procs() << std::endl;  
 std::cout << "Parallel area 1" << std::endl;  
 #pragma omp parallel   
    std::cout << "Threads number: " << omp_get_num_threads() << std::endl;  
    std::cout << "; this thread ID is " << omp_get_thread_num() << std::endl;  
 std::cout << "Parallel area 2" << std::endl;  
 #pragma omp parallel   
    std::cout << "Number of threads: " << omp_get_num_threads() << std::endl;  
    std::cout << "; this thread ID is " << omp_get_thread_num() << std::endl;  
 return 0;  
3. for 循环并行化基本用法
 
3.1 数据不相关性
 
利用 OpenMP 实现for循环的并行化，需满足数据的不相关性。
 在循环并行化时，多个线程同时执行循环，迭代的顺序是不确定的。如果数据是非相关的，那么可以采用基本的 #pragma omp parallel for 预处理指示符。
 如果语句S2与语句S1相关，那么必然存在以下两种情况之一：
 1. 语句S1在一次迭代中访问存储单元L，而S2在随后的一次迭代中访问同一存储单元，称之为循环迭代相关（loop carried dependence）；
 2. S1和S2在同一循环迭代中访问同一存储单元L，但S1的执行在S2之前，称之为非循环迭代相关（loop-independent dependence）。 
3.2 for循环并行化的几种声明形式
 
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
int main()  
   //声明形式一   
   #pragma omp parallel   
      #pragma omp for   
      for (int i = 0; i < 10; ++i)  
         std::cout << i << std::endl;  
   //声明形式二   
   #pragma omp parallel for   
   for (int i = 0; i < 10; ++i)  
      std::cout << i << std:: endl;  
   return 0;  
上面代码的两种声明形式是一样的，可见第二种形式更为简洁。不过，第一种形式有一个好处：可以在并行区域内、for循环以外插入其他并行代码。 
//声明形式一   
#pragma omp parallel   
   std::cout << "OK." << std::endl;  
   #pragma omp for   
   for(int i = 0; i < 10; ++i)  
      std::cout << i << std::endl;  
//声明形式二   
#pragma omp parallel for   
//std::cout << "OK." << std::endl;      // error!   
for(int i = 0; i < 10; ++i)  
   std::cout << i << std::endl;  
3.3 for 循环并行化的约束条件
 
尽管OpenMP可以很方便地对for循环进行并行化，但并不是所有的for循环都可以并行化。下面几种情形的for循环便不可以：
 1. for循环的循环变量必须是有符号型。例如，for(unsigned int i = 0; i < 10; ++i){…}编译不通过。
 2. for循环的比较操作符必须是== <, <=, >, >= 。例如，for(int i = 0; i != 10; i++)编译不通过。
 3. for循环的增量必须是整数的加减，而且必须是一个循环不变量。例如，for(int i = 0; i < 10; i = i+1)编译不通过，感觉只能++i, i++, --i, i–。
 4. for循环的比较操作符如果是<, <=，那么循环变量只能增加。例如，for(int i = 0; i != 10; --i)编译不通过。
 5. 循环必须是单入口，单出口==。循环内部不允许能够达到循环以外的跳出语句，exit除外。异常的处理也不必须在循环体内部处理。例如，如循环体内的break或者goto语句，会导致编译不通过。 
基本 for 循环并行化示例 
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
int main()  
  int a[10] = {1};  
  int b[10] = {2};  
  int c[10] = {3};  
#pragma omp parallel   
  #pragma omp for   
  for(int i = 0; i < 10; ++i)  
     //c[i]只与a[i]和b[i]相关   
     c[i] = a[i] + b[i];  
  return 0;  
嵌套 for 循环 
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
int main()  
   #pragma omp parallel   
      #pragma omp for   
      for(int i = 0; i < 10; ++i)  
         for(int j = 0; j < 10; ++j)  
            c[i][j] = a[i][j] + b[i][j];  
   return 0;  
编译器会让第一个CPU完成




    
 
for(int i = 0; i < 5; ++i)  
    for(int j = 0; j < 5; ++j)  
       c[i][j] = a[i][j] + b[i][j];  
让第二个CPU完成 
for(int i = 5; i < 10; ++i)  
   for(int j = 5; j < 10; ++j)  
      c[i][j] = a[i][j] + b[i][j];  
4. 数据的共享和私有化
 
4.1 引言
 
在并行区域内，若多个线程共同访问同一个存储单元，并且至少会有一个线程更新数据单元中的内容时，会发生数据竞争。本节的数据共享和私有化对数据竞争做一个初步探讨，后续会涉及同步、互斥的内容。 
4.2 并行区域内的变量共享和私有
 
除了以下三种情况外，并行区域中的所有变量都是共享的：
 - 并行区域中定义的变量；
 - 多个线程用来完成循环的循环变量；
 - private、firstprivate、lastprivate、reduction修饰的变量； 
#include <iostream>  
#include <omp.h>  
int main()  
   int share_a = 0; // 共享变量  
    int share_to_private_b = 1;  
   #pragma omp parallel  
      int private_c = 2;  
   //通过private修饰后在并行区域内变为私有变量  
   #pragma omp for private(share_to_private_b)  
      for(int i = 0; i < 10; ++i)  
      {//该循环变量是私有的，若为两个线程，则一个执行0<=i<5,另一个执行5<=i<10  
         std::cout << i << std::endl;  
   return 0;  
4.3 共享与私有变量声明的方法
 
private(val1, val2, …) : 并行区域中变量val是私有的，即每个线程拥有该变量的一个copy
firstprivate(val1, val2, …) : 与private不同，每个线程在开始的时候都会对该变量进行一次初始化
lastprivate(val1, val2, …) : 与private不同，并发执行的最后一次循环的私有变量将会copy到val
shared(val1, val2, …) : 声明val是共享的 
4.4 private示例
 
如果使用private，无论该变量在并行区域外是否初始化，在进入并行区域后，该变量均不会初始化。
 在VS2010下，会因为private所导致的私有变量未初始化而出现错误。例如： 
#include <iostream>  
#include <omp.h>  
int main()  
   //通过private修饰该变量之后在并行区域内变为私有变量，进入并行  
    //区域后每个线程拥有该变量的拷贝，并且都不会初始化  
   int shared_to_private = 1;  
#pragma omp parallel for private(shared_to_private)  
   for(int i = 0; i < 10; ++i)  
      std::cout << shared_to_private << std::endl;  
   return 0;  
F5调试由于变量shared_to_rivate未初始化而崩掉。 
4.5 firstprivate 示例
 
#include <iostream>  
#include <omp.h>  
int main()  
   //通过firstprivate修饰该变量之后在并行区域内变为私有变量，  
    //进入并行区域后每个线程拥有该变量的拷贝，并且会初始化  
   int share_to_first_private = 1;  
#pragma omp parallel for firstprivate(share_to_first_private)  
   for(int i = 0; i < 10; ++i)  
      std::cout << ++share_to_first_private << std::endl;  
   return 0;  
运行程序，可以看到每个线程对应的私有变量share_to_first_private都初始化为1，并且每次循环各自增加1。 
4.6 lastprivate 示例
 
#include <iostream>  
#include <omp.h>  
int main()  
   //通过lastprivate修饰后在并行区域内变为私有变量，进入并行区域  
    //后变为私有变量，进入并行区域后每个线程拥有该变量的拷贝，并且会初始化  
    int share_to_last_private = 1;  
   std::cout << "Before: " << share_to_last_private << std::endl;  
#pragma omp parallel for lastprivate(share_to_last_private)firstprivate(share_to_last_private)  
   for(int i = 0; i < 11; ++i)  
      std::cout << ++share_to_last_private << std::endl;  
   std::cout << "After: " << share_to_last_private << std::endl;  
   return 0;  
同样，仍然需要通过firstprivate来初始化并行区域中的变量，否则运行会出错。
 在运行前后，share_to_last_private变量的值变了，其值最后变成最后一次循环的值，即多个线程最后一次修改的share_to_last_private(是share_to_last_private的copy)值会赋给share_to_last_private。 
4.7 shared 示例
 
#include <iostream>  
#include <omp.h>  
int main()  
   int sum = 0;  
   std::cout << "Before: " << sum << std::endl;  
#pragma omp parallel for shared(sum)  
   for(int i = 0; i < 10; ++i)  
      sum += i;  
      std::cout << sum << std::endl;  
   std::cout << "After: " << sum << std::endl;  
   return 0;  
上面的代码中，sum本身就是共享的，这里的shared的声明作为演示用。上面的代码因为sum是共享的，多个线程对sum的操作会引起数据竞争，后续在做介绍。




    
 
4.8 reduction 的用法
 
#include <iostream>  
#include <omp.h>  
int main()  
   int sum = 0;  
   std::cout << "Before: " << sum << std::endl;  
#pragma omp parallel for reduction(+:sum)  
   for(int i = 0; i < 10; ++i)  
      sum = sum + i;  
      std::cout << sum << std::endl;  
   std::cout << "After: " << sum << std::endl;  
   return 0;  
其中sum是共享的，采用reduction之后，每个线程根据reduction(+:sum)的声明算出自己的sum，然后再将每个线程的sum加起来。
 运行程序，发现第一个线程sum的值依次为0、1、3、6、10；第二个线程sum的值依次为5、11、18、26、35；最后10+35=45。 
计算步骤如下：
 第一个线程sum=0,第二个线程sum=5
 第一个线程sum=2+12=14；第二个线程sum=7+14=21
 第一个线程sum=3+21=24；第二个线程sum=8+24=32
 第一个线程sum=4+32=36；第二个线程sum=9+36=45
 尽管结果是对的，但是两个线程对共享的sum的操作时不确定的，会引发数据竞争，例如计算步骤可能如下：
 第一个线程sum=0,第二个线程sum=5
 第一个线程sum=1+5=6；第二个线程sum=6+6=12
 第一个线程sum=2+12=14；第二个线程sum=7+14=21
 第一个线程sum=3+21=24；第二个线程sum=8+21=29 //在第一个线程没有将sum更改为24时，第二个线程读取了sum的值
 第一个线程sum=4+29=33；第二个线程sum=9+33=42 //导致结果错误。 
  reduction 声明可以看作: 
  保证了对sum的原则操作
多个线程的执行结果通过reduction中声明的操作符进行计算，以加法操作符为例：
 假设sum的初始化为10，reduction(+:sum)声明的并行区域中每个线程的sum初始化为0（规定），并行处理结束之后，会将sum的初始化值10以及每个线程所计算的sum值相加。
 
  reduction 声明形式:
 其具体如下：
 reduction(operator: val1, val2, …)
 
  其中operator以及约定变量的初始值如下：
  
运算符 数据类型 默认初始值
+ 整数，浮点 0
- 整数，浮点 0
* 整数，浮点 1
& 整数 所有位均为1
| 整数 0
^ 整数 0
&& 整数 1
|| 整数 0 
5. 互斥锁同步机制与事件同步机制
 
5.1 互斥锁同步
 
互斥锁同步的概念类似于Windows中的临界区（Critical Section）以及Windows和Linux中的Mutex以及VxWorks中的SemTake和SemGive（初始化时信号量为满），即对某一块代码操作进行保护，以保证同时只能有一个线程执行该段代码。 
5.2 atomic 同步语法
 
#pragma omp atomic
x < + or * or - or * or / or & or | or << or >> >=expt
(例如，x<<=1; or x*=2;)
#prgma omp atomic
x++ or x-- or --x or ++x
可以看到atomic的操作仅适用于两种情况： 
1. 自加减操作；
2. x<上述列出的操作符>=expr;
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
int main()  
   int sum = 0;  
   std::cout << "Before: " << sum << std::endl;  
#pragma omp parallel for   
   for(int i = 0; i < 2000; ++i)  
   #pragma omp atomic   
      sum++;  
   std::cout << "After: " << sum << std::endl;  
   return 0;  
输出2000，如果将#pragma omp atomic声明去掉，则结果不确定。 
5.3 critical 同步机制
 
本节介绍互斥锁机制的使用方法，类似于windows下的Critical Section。 
Critical Section 声明方法： 
 #pragma omp critical [(name)] //[]表示名字可选
           //并行程序块，同时只能有一个线程能访问该并行程序块
    #pragma omp critial (tst)
    a = b + c;
critical section 与 atomic 区别：临界区critical可以对某个并行程度块进行保护，atomic所能保护的仅为一句代码。 
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
int main()  
   int sum = 0;  
   std::cout << "Before: " << sum << std::endl;  
#pragma omp parallel for   
   for(int i = 0; i < 10; ++i)  
   #pragma omp critial (a)   
       sum = sum + i;  
       sum = sum + i*2;  
   std::cout << "After: " << sum << std::endl;  
   return 0;  
5.4 线程同步之互斥锁函数
 
前文介绍了互斥锁同步的两种方法：atomic和critical，本章介绍OpenMP提供的互斥锁函数。互斥锁函数类似于Windows、Linux下的mutex。 
互斥锁函数： 
函数声明 功能
void omp_init_lock(omp_lock*) 初始化互斥器
void omp_destroy_lock(omp_lock*) 销毁互斥器
void omp_set_lock(omp_lock*) 获得互斥器
void omp_unset_lock(omp_lock*) 释放互斥器
void omp_test_lock(omp_lock*) 试图获得互斥器，如果获得成功则返回true，否则返回false 
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
static omp_lock_t lock;  
int main()  
   omp_init_lock(&lock); //初始化互斥锁   
#pragma omp parallel for   
   for(int i = 0; i < 5; ++i)  
      omp_set_lock(&lock);   //获得互斥器   
       std::cout << omp_get_thread_num() << "+" << std::endl;  
      std::cout << omp_get_thread_num() << "-" << std::endl;  
      omp_unset_lock(&lock); //释放互斥器   
   omp_destroy_lock(&lock);  //销毁互斥器   
    return 0;  
上边的示例对for循环中的所有内容进行加锁保护，同时只能有一个线程执行for循环中的内容。 
线程1或线程2在执行for循环内部代码时不会被打断。如果删除代码中的获得锁释放锁的代码，则相当于没有互斥锁。 
互斥锁函数中只有omp_test_lock函数是带有返回值的，该函数可以看作是omp_set_lock的非阻塞版本。 
5.5 线程同步之事件同步机制
 
5.5.1 引言
 
前边已经提到，线程的同步机制包括互斥锁同步和事件同步。互斥锁同步包括atomic、critical、mutex函数，其机制与普通多线程同步的机制类似。而事件同步则通过nowait、sections、single、master等预处理指示符声明来完成。 
5.5.2 隐式栅障
 
在开始之前，先介绍一下并行区域中的隐式栅障。
 栅障（Barrier）是OpenMP用于线程同步的一种方法。线程遇到栅障时必须等待，直到并行的所有线程都到达同一点。
 注意：
 在任务分配for循环和任务分配section结构中隐含了栅障，在parallel, for, sections, single结构的最后，也会有一个隐式的栅障。
 隐式的栅障。
 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，再继续执行后续工作。可以使用nowait去掉这个隐式的栅障。 
5.5.3 nowait事件同步
 
nowait用来取消栅障，其用法如下： 
#pragma omp for nowait  //不能使用#pragma omp parallel for nowait
#pragma omp single nowait
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
int main()  
    #pragma omp parallel   
      #pragma omp for nowait   
      for(int i = 0; i < 1000; ++i)  
         std::cout << i << "+" << std::endl;  
      #pragma omp for   
      for(int j = 0; j < 10; ++j)  
         std::cout << j << "-" << std::endl;  
   return 0;  
运行程序，可以看到第一个for循环的两个线程中的一个执行完之后，继续向下执行，因此同时打印了第一个循环的+和第二个循环的-。 
如果去掉第一个for循环的nowait声明，则第一个for循环的两个线程都执行完之后，才开始同时执行第二个for循环。也就是说，通过#pragma omp for声明的for循环结束时有一个默认的隐式栅障。 
5.5.4 显示同步栅障 #pragma omp barrier
 
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
int main()  
    #pragma omp parallel   
        for(int i = 0; i < 100; ++i)  
            std::cout << i << "+" << std::endl;  
        #pragma om barrier   
        for(int j = 0; j < 10; ++j)  
            std::cout << j << "-" << std::endl;  
    return 0;  
运行程序，可以看出两个线程执行了第一个for循环，当两个线程同时执行完第一个for循环之后，在barrier处进行了同步，然后执行后边的for循环。 
5.5.5 master事件同步
 
通过#pragma om master来声明对应的并行程序块只有主线程完成。 
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
int main()  
#pragma omp parallel   
   #pragma omp master   
      for(int j = 0; j < 10; ++j)  
         std::cout << j << "-" << std::endl;  
   std::cout << "This will printed twice." << std::endl;  
   return 0;  
运行程序，可以看到，进入parallel声明的并行区域之后，创建了两个线程。主线程执行了for循环，而另一个线程没有执行for循环，而直接进入了for循环之后的打印语句，然后执行for循环的线程随后还会再执行一次后边的打印语句。 
5.5.6 sections 指定不同的线程执行不同的部分
 
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
int main()  
//声明该并行区域分为若干个section，section之间的运行顺序为并行   
//的关系   
#pragma omp parallel sections   
   for(int i = 0; i < 5; ++i)  
       std::cout << i << "+" << std::endl;  
#pragma omp section   //第一个section，由某个线程单独完成   
    for(int j = 0; j < 5; ++j)  
       std::cout << j << "-" << std::endl;  
   return 0;  
可以看到，并行区域中有两个线程，所以两个section同时执行。 
5.6 线程的调度优化
 
5.6.1 引言
 
通过前边的介绍，知道了并行区域，默认情况下会自动生成与CPU个数相等的线程，然后并行执行并行区域中的代码。对于并行区域中的for循环有特殊的声明方式，这样不同的线程可以分别运行for循环变量的不同部分。通过锁同步（atomic、critical、mutex函数）或事件同步（nowait、single、section、master）来实现并行区域的同步控制。 
那么系统是如何对线程进行调度的呢？具体的调度策略均有底层完成，本节介绍几种for可以在上层对for循环进行控制的调度策略。 
5.6.2 调度策略
 
调度策略 功能 适用场合
static 循环变量区域分为n等份，每个线程平分n份任务 各个cpu性能差异不大
dynamic 循环变量区域分为n等份，某个线程执行完1份之后执行其他需要执行的那份任务 cpu之间运行能力差异很大
guided 循环变量区域由大到小分为不等的n份，运行方法类似dynamic 由于任务比dynamic不同， 所以可以减少调度开销
runtime 在运行时来适用上述三种调度策略中的一种，默认使用static  
static 
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
int main()  
//static调度策略，for循环每两次迭代分为一个任务   
#pragma omp parallel for schedule(static, 2)   
    for(int i = 0; i < 10; ++i)  
    //被分为5个任务，其中循环0~1,4~5， 8~9分配给了第一个线程，   
     //其余的分配给第二个线程   
         std::cout << "thread id: " << omp_get_thread_num() << " value: " << i << std::endl;  
    return 0;  
dynamic 
#include <iostream>   
#include <omp.h>   
int main()  
    //dynamic调度策略，for循环每两次迭代分为一个任务   
    #pragma om parallel for schedule(dnamic, 2)   
    for(int i = 0; i < 10; ++i)  
    //分为5个任务，只要有任务并且线程空闲，那么该线程会执行该任务   
         std::cout << "thread id: " << omp_get_thread_num() << " value: " << i << std::endl;  
    return 0;  
guided
 guided调度策略与dynamic区别在于，所分的任务块是从大到小排列的。具体分块算法为：每块的任务大小为：【迭代次数/线程个数的二倍】。其中每个任务的最小迭代次数由guided声明设定，默认为1。 
#pragma omp for schedule [guided, 80]   
for(int i = 0; i < 800; ++i)  
    // .....   
两个cpu，那么任务分配如下： 
第一个任务： [800/(2*2)] = 200 
第二个任务：第一个任务分了200，还有600，那么[600/(2*2)] = 150 
第三个任务：第二个任务分了150，还有450，那么[450/2*2)] = 113 
第四个人任务：第三个任务分了113，还有337，那么[337/(2*2)] = 85 
第五个任务：第四个任务分了85，还有252，那么[252/(2*2)] = 63, 小于声明的80，那么这里为80 
第六个任务：第五个任务分了80，还有172，根据声明，这里为80（因为会小于80） 
第七个任务：第六个任务分了80，还有92，根据声明，这里为80（因为会小于80） 
第八个任务：第七个任务分了80，还有12，根据声明，这里为12（因为不够80）
                    OpenMP：多线程文件操作简介具体实现1. OpenMP常用函数2. 并行区域3. for 循环并行化基本用法3.1 数据不相关性3.2 for循环并行化的几种声明形式3.3 for 循环并行化的约束条件4. 数据的共享和私有化4.1 引言4.2 并行区域内的变量共享和私有4.3 共享与私有变量声明的方法4.4 private示例4.5 firstprivate 示例4.6 lastprivat...
				Intel.Thread.Profiler.英特尔_.线程档案器7<br><br><br>因为文件很大～ 所以分开压缩了  解压后是镜像<br><br>概述<br><br>立刻采用多线程技术，释放多核处理器（包括最新的 64 位四核处理器）系统的卓越性能。<br><br>英特尔® 线程档案器 3.1 Windows* 版有助于您调整并提高多线程应用程序的运行速度，从而使代码在英特尔® 多核处理器上的性能得到优化。<br><br>英特尔® 线程档案器可作为独立产品获得。更加完整的性能调试解决方案随 VTune™ 性能分析器 Windows 版提供。<br><br>特性<br><br>虚拟化线程应用程序行为：<br><br>●时间轴视图可帮助理解线程正在执行的操作以及线程之间的交互。<br>●在调用堆栈和源代码中准确定位引发性能问题的确切位置，从而对分析发挥辅助作用。<br>●测量应用有效利用的内核数量，确定实际的并行处理性能<br><br>英特尔® 线程档案器 3.1 Windows 版同时显示并发视图和时间轴视图，这有助于查看哪部分代码适合并行处理以及应用性能问题源于何处。在图 1 中，对源代码进行了两次修复，每次修复后性能持续提高，通过应用运行时间缩短可以看出这一点。通过英特尔® 线程档案器，开发人员能够在应用中充分利用多核技术。<br><br>通过双击时间轴视图上的转换进入源代码视图，从而准确查看线程在源代码中进行转换工作的位置<br><br>发现并行性能问题：<br><br>●发现影响性能的线程和同步对象<br>●查看线程任务分配，准确定位负载失衡<br><br>高级线程性能分析功能：<br><br>●通过 OpenMP* 分析，可以快速确定原型，并估计不同设计的性能潜力<br>●使用关键路径分析有助于将精力集中于比较重要的性能问题上<br><br>Microsoft Visual Studio* 2005 支持：<br><br>●支持 Microsoft Visual Studio* 2005 中使用 Microsoft Windows 编译器开发的 C++ 应用程序<br><br>本版本新增内容<br><br>支持最新多核处理器：<br><br>●优化新的英特尔® 酷睿™2 双核处理器以及英特尔® 酷睿™2 四核处理器上的多线程应用程序的性能<br><br>在 Microsoft Windows Vista* 上安装并运行：<br><br>●分析在 Microsoft Windows Vista* 上运行的已编译 32 和 64 位应用程序<br><br>兼容性<br><br>英特尔线程档案器 3.0 Windows 版兼容现今的行业标准开发工具：<br><br>Microsoft Visual Studio* 2005<br>Microsoft Visual C++* 编译器 2005、2003、2002 版或 Visual C++ 6.0<br>Microsoft Visual Studio 2005 Express Edition C++ 编译器<br>英特尔® VTune™ 性能分析器 8.0 或更高版本<br>英特尔® Fortran 和 C++ 编译器<br>Windows 线程和 POSIX* 线程<br>英特尔® 线程构建模块<br>支持英特尔® OpenMP*<br>




    

				Intel.Thread.Profiler.英特尔_.线程档案器6<br><br><br>因为文件很大～ 所以分开压缩了  解压后是镜像<br><br>概述<br><br>立刻采用多线程技术，释放多核处理器（包括最新的 64 位四核处理器）系统的卓越性能。<br><br>英特尔® 线程档案器 3.1 Windows* 版有助于您调整并提高多线程应用程序的运行速度，从而使代码在英特尔® 多核处理器上的性能得到优化。<br><br>英特尔® 线程档案器可作为独立产品获得。更加完整的性能调试解决方案随 VTune™ 性能分析器 Windows 版提供。<br><br>特性<br><br>虚拟化线程应用程序行为：<br><br>●时间轴视图可帮助理解线程正在执行的操作以及线程之间的交互。<br>●在调用堆栈和源代码中准确定位引发性能问题的确切位置，从而对分析发挥辅助作用。<br>●测量应用有效利用的内核数量，确定实际的并行处理性能<br><br>英特尔® 线程档案器 3.1 Windows 版同时显示并发视图和时间轴视图，这有助于查看哪部分代码适合并行处理以及应用性能问题源于何处。在图 1 中，对源代码进行了两次修复，每次修复后性能持续提高，通过应用运行时间缩短可以看出这一点。通过英特尔® 线程档案器，开发人员能够在应用中充分利用多核技术。<br><br>通过双击时间轴视图上的转换进入源代码视图，从而准确查看线程在源代码中进行转换工作的位置<br><br>发现并行性能问题：<br><br>●发现影响性能的线程和同步对象<br>●查看线程任务分配，准确定位负载失衡<br><br>高级线程性能分析功能：<br><br>●通过 OpenMP* 分析，可以快速确定原型，并估计不同设计的性能潜力<br>●使用关键路径分析有助于将精力集中于比较重要的性能问题上<br><br>Microsoft Visual Studio* 2005 支持：<br><br>●支持 Microsoft Visual Studio* 2005 中使用 Microsoft Windows 编译器开发的 C++ 应用程序<br><br>本版本新增内容<br><br>支持最新多核处理器：<br><br>●优化新的英特尔® 酷睿™2 双核处理器以及英特尔® 酷睿™2 四核处理器上的多线程应用程序的性能<br><br>在 Microsoft Windows Vista* 上安装并运行：<br><br>●分析在 Microsoft Windows Vista* 上运行的已编译 32 和 64 位应用程序<br><br>兼容性<br><br>英特尔线程档案器 3.0 Windows 版兼容现今的行业标准开发工具：<br><br>Microsoft Visual Studio* 2005<br>Microsoft Visual C++* 编译器 2005、2003、2002 版或 Visual C++ 6.0<br>Microsoft Visual Studio 2005 Express Edition C++ 编译器<br>英特尔® VTune™ 性能分析器 8.0 或更高版本<br>英特尔® Fortran 和 C++ 编译器<br>Windows 线程和 POSIX* 线程<br>英特尔® 线程构建模块<br>支持英特尔® OpenMP*<br>
				Intel.Thread.Profiler.英特尔_.线程档案器10<br><br><br>因为文件很大～ 所以分开压缩了  解压后是镜像<br><br>概述<br><br>立刻采用多线程技术，释放多核处理器（包括最新的 64 位四核处理器）系统的卓越性能。<br><br>英特尔® 线程档案器 3.1 Windows* 版有助于您调整并提高多线程应用程序的运行速度，从而使代码在英特尔® 多核处理器上的性能得到优化。<br><br>英特尔® 线程档案器可作为独立产品获得。更加完整的性能调试解决方案随 VTune™ 性能分析器 Windows 版提供。<br><br>特性<br><br>虚拟化线程应用程序行为：<br><br>●时间轴视图可帮助理解线程正在执行的操作以及线程之间的交互。<br>●在调用堆栈和源代码中准确定位引发性能问题的确切位置，从而对分析发挥辅助作用。<br>●测量应用有效利用的内核数量，确定实际的并行处理性能<br><br>英特尔® 线程档案器 3.1 Windows 版同时显示并发视图和时间轴视图，这有助于查看哪部分代码适合并行处理以及应用性能问题源于何处。在图 1 中，对源代码进行了两次修复，每次修复后性能持续提高，通过应用运行时间缩短可以看出这一点。通过英特尔® 线程档案器，开发人员能够在应用中充分利用多核技术。<br><br>通过双击时间轴视图上的转换进入源代码视图，从而准确查看线程在源代码中进行转换工作的位置<br><br>发现并行性能问题：<br><br>●发现影响性能的线程和同步对象<br>●查看线程任务分配，准确定位负载失衡<br><br>高级线程性能分析功能：<br><br>●通过 OpenMP* 分析，可以快速确定原型，并估计不同设计的性能潜力<br>●使用关键路径分析有助于将精力集中于比较重要的性能问题上<br><br>Microsoft Visual Studio* 2005 支持：<br><br>●支持 Microsoft Visual Studio* 2005 中使用 Microsoft Windows 编译器开发的 C++ 应用程序<br><br>本版本新增内容<br><br>支持最新多核处理器：<br><br>●优化新的英特尔® 酷睿™2 双核处理器以及英特尔® 酷睿™2 四核处理器上的多线程应用程序的性能<br><br>在 Microsoft Windows Vista* 上安装并运行：<br><br>●分析在 Microsoft Windows Vista* 上运行的已编译 32 和 64 位应用程序<br><br>兼容性<br><br>英特尔线程档案器 3.0 Windows 版兼容现今的行业标准开发工具：<br><br>Microsoft Visual Studio* 2005<br>Microsoft Visual C++* 编译器 2005、2003、2002 版或 Visual C++ 6.0<br>Microsoft Visual Studio 2005 Express Edition C++ 编译器<br>英特尔® VTune™ 性能分析器 8.0 或更高版本<br>英特尔® Fortran 和 C++ 编译器<br>Windows 线程和 POSIX* 线程<br>英特尔® 线程构建模块<br>支持英特尔® OpenMP*<br>
				因为文件很大～ 所以分开压缩了  解压后是镜像<br><br>概述<br><br>立刻采用多线程技术，释放多核处理器（包括最新的 64 位四核处理器）系统的卓越性能。<br><br>英特尔® 线程档案器 3.1 Windows* 版有助于您调整并提高多线程应用程序的运行速度，从而使代码在英特尔® 多核处理器上的性能得到优化。<br><br>英特尔® 线程档案器可作为独立产品获得。更加完整的性能调试解决方案随 VTune™ 性能分析器 Windows 版提供。<br><br>特性<br><br>虚拟化线程应用程序行为：<br><br>●时间轴视图可帮助理解线程正在执行的操作以及线程之间的交互。<br>●在调用堆栈和源代码中准确定位引发性能问题的确切位置，从而对分析发挥辅助作用。<br>●测量应用有效利用的内核数量，确定实际的并行处理性能<br><br>英特尔® 线程档案器 3.1 Windows 版同时显示并发视图和时间轴视图，这有助于查看哪部分代码适合并行处理以及应用性能问题源于何处。在图 1 中，对源代码进行了两次修复，每次修复后性能持续提高，通过应用运行时间缩短可以看出这一点。通过英特尔® 线程档案器，开发人员能够在应用中充分利用多核技术。<br><br>通过双击时间轴视图上的转换进入源代码视图，从而准确查看线程在源代码中进行转换工作的位置<br><br>发现并行性能问题：<br><br>●发现影响性能的线程和同步对象<br>●查看线程任务分配，准确定位负载失衡<br><br>高级线程性能分析功能：<br><br>●通过 OpenMP* 分析，可以快速确定原型，并估计不同设计的性能潜力<br>●使用关键路径分析有助于将精力集中于比较重要的性能问题上<br><br>Microsoft Visual Studio* 2005 支持：<br><br>●支持 Microsoft Visual Studio* 2005 中使用 Microsoft Windows 编译器开发的 C++ 应用程序<br><br>本版本新增内容<br><br>支持最新多核处理器：<br><br>●优化新的英特尔® 酷睿™2 双核处理器以及英特尔® 酷睿™2 四核处理器上的多线程应用程序的性能<br><br>在 Microsoft Windows Vista* 上安装并运行：<br><br>●分析在 Microsoft Windows Vista* 上运行的已编译 32 和 64 位应用程序<br><br>兼容性<br><br>英特尔线程档案器 3.0 Windows 版兼容现今的行业标准开发工具：<br><br>Microsoft Visual Studio* 2005<br>Microsoft Visual C++* 编译器 2005、2003、2002 版或 Visual C++ 6.0<br>Microsoft Visual Studio 2005 Express Edition C++ 编译器<br>英特尔® VTune™ 性能分析器 8.0 或更高版本<br>英特尔® Fortran 和 C++ 编译器<br>Windows 线程和 POSIX* 线程<br>英特尔® 线程构建模块<br>支持英特尔® OpenMP*<br>
				part 4<br>因为文件很大～ 所以分开压缩了  解压后是镜像<br><br>概述<br><br>立刻采用多线程技术，释放多核处理器（包括最新的 64 位四核处理器）系统的卓越性能。<br><br>英特尔® 线程档案器 3.1 Windows* 版有助于您调整并提高多线程应用程序的运行速度，从而使代码在英特尔® 多核处理器上的性能得到优化。<br><br>英特尔® 线程档案器可作为独立产品获得。更加完整的性能调试解决方案随 VTune™ 性能分析器 Windows 版提供。<br><br>特性<br><br>虚拟化线程应用程序行为：<br><br>●时间轴视图可帮助理解线程正在执行的操作以及线程之间的交互。<br>●在调用堆栈和源代码中准确定位引发性能问题的确切位置，从而对分析发挥辅助作用。<br>●测量应用有效利用的内核数量，确定实际的并行处理性能<br><br>英特尔® 线程档案器 3.1 Windows 版同时显示并发视图和时间轴视图，这有助于查看哪部分代码适合并行处理以及应用性能问题源于何处。在图 1 中，对源代码进行了两次修复，每次修复后性能持续提高，通过应用运行时间缩短可以看出这一点。通过英特尔® 线程档案器，开发人员能够在应用中充分利用多核技术。<br><br>通过双击时间轴视图上的转换进入源代码视图，从而准确查看线程在源代码中进行转换工作的位置<br><br>发现并行性能问题：<br><br>●发现影响性能的线程和同步对象<br>●查看线程任务分配，准确定位负载失衡<br><br>高级线程性能分析功能：<br><br>●通过 OpenMP* 分析，可以快速确定原型，并估计不同设计的性能潜力<br>●使用关键路径分析有助于将精力集中于比较重要的性能问题上<br><br>Microsoft Visual Studio* 2005 支持：<br><br>●支持 Microsoft Visual Studio* 2005 中使用 Microsoft Windows 编译器开发的 C++ 应用程序<br><br>本版本新增内容<br><br>支持最新多核处理器：<br><br>●优化新的英特尔® 酷睿™2 双核处理器以及英特尔® 酷睿™2 四核处理器上的多线程应用程序的性能<br><br>在 Microsoft Windows Vista* 上安装并运行：<br><br>●分析在 Microsoft Windows Vista* 上运行的已编译 32 和 64 位应用程序<br><br>兼容性<br><br>英特尔线程档案器 3.0 Windows 版兼容现今的行业标准开发工具：<br><br>Microsoft Visual Studio* 2005<br>Microsoft Visual C++* 编译器 2005、2003、2002 版或 Visual C++ 6.0<br>Microsoft Visual Studio 2005 Express Edition C++ 编译器<br>英特尔® VTune™ 性能分析器 8.0 或更高版本<br>英特尔® Fortran 和 C++ 编译器<br>Windows 线程和 POSIX* 线程<br>英特尔® 线程构建模块<br>支持英特尔® OpenMP*<br>
				计算中需要读取几十GB的文件（文件大概有100个），顺序读取太慢，想用并行试试。6核读取时间将近缩短了5倍，效果极其满意。
python读取文件夹下所有同一类文件名name，将这些文件名写入多个文件file下，fortran循环读取file下name，依据name变量读取文件夹下所有同一类文件内容。将多个文件file记为循环变量i，采用openmp 设定线程数=i，从而并行读取文件。
服务器硬盘采用RAID 5，理论上可获得极好的读写效率。
fortan并行读取
vscode openmp测试
task.j
				两个程序同时操作一个文件的读和写。一个程序持续写入数据到文件中，另一个程序持续的读文件。处理过程中不能判断文件是否完整，即读文件操作可能需要等待写文件操作。
处理过程中，按行读取，计算每一行的偏移量。读取一行时，设置偏移量，在读取。
读文件操作执行到文件末尾时，关闭文件，然后重新打开文件，判断文件流状态是否可用。
当文件有60秒时长没有写入文件时，就退出读写操作。
    ifstream m_ifHandler;
    string   m_runFilePath;
函数原型	功能
int omp_get_num_procs(void)	返回当前可用的处理器个数
int omp_get_num_threads(void)	返回当前并行区域中活动线程的个数，如果在并行区域外部调用，返回1
int omp_get_thread_num(void)	返回当前的线程号（omp_get_thread_ID更好一些）
int omp_set_num_threads(void)	设置进入并行区域时，将要创建的线程个数
运算符	数据类型	默认初始值
+	整数，浮点	0
-	整数，浮点	0
*	整数，浮点	1
&	整数	所有位均为1
\|	整数	0
^	整数	0
&&	整数	1
\|\|	整数	0
函数声明	功能
void omp_init_lock(omp_lock*)	初始化互斥器
void omp_destroy_lock(omp_lock*)	销毁互斥器
void omp_set_lock(omp_lock*)	获得互斥器
void omp_unset_lock(omp_lock*)	释放互斥器
void omp_test_lock(omp_lock*)	试图获得互斥器，如果获得成功则返回true，否则返回false
调度策略	功能	适用场合
static	循环变量区域分为n等份，每个线程平分n份任务	各个cpu性能差异不大
dynamic	循环变量区域分为n等份，某个线程执行完1份之后执行其他需要执行的那份任务	cpu之间运行能力差异很大
guided	循环变量区域由大到小分为不等的n份，运行方法类似dynamic	由于任务比dynamic不同，所以可以减少调度开销
runtime	在运行时来适用上述三种调度策略中的一种，默认使用static