ソートの並列化 - デー
ソートが遅くて困っていたので、OpenMPを使ったBitonic Sortを書いたところ、std::sortよりも遅くてショックを受け、インターネットでいろいろ調べていたら、gccだとコンパイラのオプションだけで並列化できることを知りました。 Chapter 18. Parallel Mode g++のオプションに -D_GLIBCXX_PARALLEL -fopenmpをつけると、_GLIBCXX_PARALLELが定義されてstd::sortが__gnu_parallel::sortになり、OpenMPも有効になって並列化されます。コレで十分でした。 試す。 #include <algorithm> #include <vector> #include <iostream> #include <time.h> #include <sys/time.h> #include <assert
icc で openmp - pyopyopyo - Linuxとかプログラミングの覚え書き -
ポイント #pragma { } でブロックを指定する ブロック内が複数のスレッドで並列処理される プロセスは，マスタスレッドと複数のスレーブスレッドから構成される ブロックの出口で スレーブスレッド間で barrier 同期が掛る (nowaitを指定すると， barrier同期を行わないブロックも作れる) スレッド間では メモリ領域は共有される 各スレッドは，独立したスタックを持つ スレッド場の変数の属性を指定できる private スレッド上のスレッドローカルな変数．初期値は不定 firstprivate private と同じだが，スレッド起動時にマスタから値をコピーする lastprivate private と同じだが，スレッド終了時にマスタへ値をコピーする reduction リダクション演算用の属性を与える．lastprivateと同じだがスレッド終了時にある演算を適用する
OpenMPの使い方：tech.ckme.co.jp
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
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http://www.super-computing.org/~ysd/tips/omp.html
学術関係/OpenMP - PukiWiki
http://phase.hpcc.jp/Omni/htdocs.ja/OMP-C-API-1.html
