Question

科学计算中的大多数人在共享内存并行化方面使用OpenMP作为准标准。

在pthreads上使用OpenMP是否有任何原因（可读性除外）？后者似乎更基本，我怀疑它可以更快更容易优化。

Answer 1

它基本上归结为您希望对并行化的控制级别。如果您只想添加一些#pragma语句并快速拥有代码的并行版本，那么OpenMP非常棒。如果你想用MIMD编码或复杂的排队做一些非常有趣的事情，你仍然可以使用OpenMP完成所有这些工作，但在这种情况下使用线程可能要简单得多。 OpenMP在可移植性方面也有类似的优势，因为不同平台的许多编译器现在支持它，就像pthreads一样。

所以你绝对正确 - 如果你需要对并行化进行微调控制，请使用pthreads。如果要尽可能少地并行化，请使用OpenMP。

无论你决定去哪里，祝你好运！

Answer 2

另一个原因：OpenMP是基于任务的，Pthreads是基于线程的。这意味着OpenMP将分配与核心数相同数量的线程。因此，您将获得可扩展的解决方案。使用原始线程来完成它并不是一件容易的事。

第二种观点：OpenMP提供了缩减功能：当您需要在线程中计算部分结果并将它们组合在一起时。您可以使用单行代码实现它。但是使用原始线程你应该做更多工作。

只要考虑一下您的要求并尝试理解：OpenMP足够适合您吗？你会节省很多时间。

Answer 3

OpenMP需要一个支持它的编译器，并且使用pragma。这样做的好处是，在没有OpenMP支持的情况下进行编译时（例如，现在的PCC或Clang / LLVM），代码仍然可以编译。另外，请查看what Charles Leiserson wrote about DIY multithreading。

Pthreads是库的POSIX标准（IEEE POSIX 1003.1c），而OpenMP specifications将在编译器上实现;话虽如此，有各种pthread实现（例如OpenBSD rthreads，NPTL），以及许多支持OpenMP的编译器（例如带有-fopenmp标志的GCC，MSVC ++ 2008）。

Pthread仅在多个处理器可用时才有效并行，并且仅在代码针对可用处理器数量进行优化时才有效。因此，OpenMP代码更容易扩展。您可以将使用pthreads编译的代码与使用pthreads的代码混合在一起。

Answer 4

你的问题类似于“我应该编程C还是汇编”这个问题，C是OpenMP，汇编是pthreads。

使用pthreads，您可以做更好的并行化，更好的意义非常紧密地调整到您的算法和硬件。这将是很多工作。

使用pthreads，生成一个不良并行化的代码也容易得多。

Answer 5

在pthreads上使用OpenMP是否有任何原因（可读性除外）？

迈克有点触及这个：

OpenMP在可移植性方面也有类似的优势，因为不同平台的许多编译器现在都支持它，就像pthreads一样

Crypto++是跨平台的，意味着在Windows，Linux，OS X和BSD上运行。它使用OpenMP在操作成本高昂的地方提供线程支持，例如模幂运算和模乘（以及可以执行并发操作的地方）。

Windows不支持pthread，但现代Windows编译器确实支持OpenMP。因此，如果您想要移植到非* nix，那么OpenMP通常是一个不错的选择。

正如迈克也指出的那样：

如果您只想添加一些#pragma语句并快速拥有代码的并行版本，那么OpenMP非常棒。

下面是一个使用Bernstein在RSA signatures and Rabin-Williams signatures...描述的使用Tweaked Roots在Rabin-Williams签名中使用的一些值来加密Crypto ++的例子：

void InvertibleRWFunction::Precompute(unsigned int /*unused*/)
{
    ModularArithmetic modp(m_p), modq(m_q);

    #pragma omp parallel sections
    {
        #pragma omp section
            m_pre_2_9p = modp.Exponentiate(2, (9 * m_p - 11)/8);
        #pragma omp section
            m_pre_2_3q = modq.Exponentiate(2, (3 * m_q - 5)/8);
        #pragma omp section
            m_pre_q_p = modp.Exponentiate(m_q, m_p - 2);
    }
}

符合迈克的观察 - 不需要细粒度控制和同步。并行化用于加速执行，源代码中的同步是免费的。

如果OpenMP 不可用，则代码将缩减为：

m_pre_2_9p = modp.Exponentiate(2, (9 * m_p - 11)/8);
m_pre_2_3q = modq.Exponentiate(2, (3 * m_q - 5)/8);
m_pre_q_p = modp.Exponentiate(m_q, m_p - 2);

Answer 6

当您需要并行执行相同的任务（即多个数据）时，OpenMP是理想的选择，这是一种SIMD机器（单指令多数据）。

当你想并行执行（完全不同的）任务时需要Pthreads，例如，在一个线程中读取数据并在另一个线程中与用户交互。

参见本页：

http://berenger.eu/blog/c-cpp-openmp-vs-pthread-openmp-or-posix-thread/

并行化：pthreads还是OpenMP？

6 个答案: