Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3

Нажмите для полного просмотра!

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №2

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №3

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №4

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №5

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №6

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №7

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №8

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №9

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №10

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №11

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №12

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №13

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №14

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №15

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №16

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №17

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №18

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №19

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №20

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №21

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №22

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №23

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №24

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №25

Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3, слайд №26

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Управление центральным процессором и объединение ресурсов 3. Доклад-сообщение содержит 26 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Операционные системы Управление центральным процессором и объединение ресурсов

Слайд 2

Описание слайда:

Управление центральным процессором… Реализация многопоточности с использованием технологии OpenMP

Слайд 3

Описание слайда:

Стандарт OpenMP Стандарт OpenMP был разработан в 1997г. как API, ориентированный на написание портируемых многопоточных приложений. Сначала он был основан на языке Fortran, но позднее включил в себя и C/C++. Последняя версия OpenMP — 2.0; ее полностью поддерживает Visual C++ 2005.

Слайд 4

Описание слайда:

Активизация OpenMP Прежде чем заниматься кодом, вы должны знать, как активизировать реализованные в компиляторе средства OpenMP. Для этого служит появившийся в Visual C++ 2005 параметр компилятора /openmp. Встретив параметр /openmp, компилятор определяет символ _OPENMP, с помощью которого можно выяснить, включены ли средства OpenMP. Для этого достаточно написать #ifndef _OPENMP.

Слайд 5

Описание слайда:

Параллельная обработка в OpenMP Работа OpenMP-приложения начинается с единственного потока (основного). В приложении могут содержаться параллельные регионы, входя в которые, основной поток создает группы потоков (включающие основной поток). В конце параллельного региона группы потоков останавливаются, а выполнение основного потока продолжается. В параллельный регион могут быть вложены другие параллельные регионы, в которых каждый поток первоначального региона становится основным для своей группы потоков. Вложенные регионы могут в свою очередь включать регионы более глубокого уровня вложенности.

Слайд 6

Описание слайда:

Конструкции OpenMP OpenMP прост в использовании и включает лишь два базовых типа конструкций: директивы pragma и функции исполняющей среды OpenMP. Директивы pragma, как правило, указывают компилятору реализовать параллельное выполнение блоков кода. Все эти директивы начинаются с #pragma omp. Как и любые другие директивы pragma, они игнорируются компилятором, не поддерживающим конкретную технологию - в данном случае OpenMP.

Слайд 7

Описание слайда:

Конструкции OpenMP Функции OpenMP служат в основном для изменения и получения параметров среды. Кроме того, OpenMP включает API-функции для поддержки некоторых типов синхронизации. Чтобы задействовать эти функции библиотеки OpenMP периода выполнения (исполняющей среды), в программу нужно включить заголовочный файл omp.h. Если вы используете в приложении только OpenMP-директивы pragma, включать этот файл не требуется.

Слайд 8

Описание слайда:

Формат директивы pragma Для реализации параллельного выполнения блоков приложения нужно просто добавить в код директивы pragma и, если нужно, воспользоваться функциями библиотеки OpenMP периода выполнения. Директивы pragma имеют следующий формат: #pragma omp [раздел [ [,] раздел]...]

Слайд 9

Описание слайда:

Директивы pragma OpenMP поддерживает директивы parallel, for, parallel for, section, sections, single, master, critical, flush, ordered и atomic, которые определяют или механизмы разделения работы или конструкции синхронизации. Далее мы рассмотрим простейший пример с использованием директив parallel, for, parallel for.

Слайд 10

Описание слайда:

Реализация параллельной обработки Самая важная и распространенная директива - parallel. Она создает параллельный регион для следующего за ней структурированного блока, например: #pragma omp parallel [раздел[ [,] раздел]...] структурированный блок

Слайд 11

Описание слайда:

Реализация параллельной обработки Директива parallel сообщает компилятору, что структурированный блок кода должен быть выполнен параллельно, в нескольких потоках. Каждый поток будет выполнять один и тот же поток команд, но не один и тот же набор команд — все зависит от операторов, управляющих логикой программы, таких как if-else.

Слайд 12

Описание слайда:

Пример параллельной обработки В качестве примера рассмотрим классическую программу «Hello World»: #pragma omp parallel { printf("Hello World\n"); }

Слайд 13

Описание слайда:

Пример параллельной обработки В двухпроцессорной системе вы, конечно же, рассчитывали бы получить следующее: Hello World Hello World Тем не менее, результат мог быть другим: HellHell oo WorWlodrl d Второй вариант возможен из-за того, что два выполняемых параллельно потока могут попытаться вывести строку одновременно.

Слайд 14

Описание слайда:

Директива #pragma omp for Директива #pragma omp for сообщает, что при выполнении цикла for в параллельном регионе итерации цикла должны быть распределены между потоками группы. Следует отметить, что в конце параллельного региона выполняется барьерная синхронизация (barrier synchronization). Иначе говоря, достигнув конца региона, все потоки блокируются до тех пор, пока последний поток не завершит свою работу.

Слайд 15

Описание слайда:

Пример параллельной обработки #pragma omp parallel { #pragma omp for for(int i = 1; i < size; ++i) x[i] = (y[i-1] + y[i+1])/2; }

Слайд 16

Описание слайда:

Директива #pragma omp parallel for Так как циклы являются самыми распространенными конструкциями, где выполнение кода можно распараллелить, OpenMP поддерживает сокращенный способ записи комбинации директив #pragma omp parallel и #pragma omp for: #pragma omp parallel for.

Слайд 17

Описание слайда:

Пример параллельной обработки #pragma omp parallel for for(int i = 1; i < size; ++i) x[i] = (y[i-1] + y[i+1])/2;

Слайд 18

Описание слайда:

Задание числа потоков Чтобы узнать или задать число потоков в группе, используйте функции omp_get_num_threads и omp_set_num_threads. Первая возвращает число потоков, входящих в текущую группу потоков. Если вызывающий поток выполняется не в параллельном регионе, эта функция возвращает 1. Метод omp_set_num_thread задает число потоков для выполнения следующего параллельного региона, который встретится текущему выполняемому потоку (статическое планирование).

Слайд 19

Описание слайда:

Алгоритмы планирования По умолчанию в OpenMP для планирования параллельного выполнения циклов for применяется алгоритм, называемый статическим планированием. Это означает, что все потоки из группы выполняют одинаковое число итераций цикла. Если n - число итераций цикла, а T - число потоков в группе, каждый поток выполнит n/T итераций.

Слайд 20

Описание слайда:

Алгоритмы планирования Однако OpenMP поддерживает и другие механизмы планирования, оптимальные в разных ситуациях: динамическое планирование (dynamic scheduling); планирование в период выполнения (runtime scheduling); управляемое планирование (guided scheduling).

Слайд 21

Описание слайда:

Алгоритмы планирования Чтобы задать один из этих механизмов планирования, используйте раздел schedule в директиве #pragma omp for или #pragma omp parallel for. Формат этого раздела выглядит так: schedule(алгоритм планирования[, число итераций])

Слайд 22

Описание слайда:

Динамическое планирование При динамическом планировании каждый поток выполняет указанное число итераций (по умолчанию равно 1). После того как поток завершит выполнение заданных итераций, он переходит к следующему набору итераций. Так продолжается, пока не будут пройдены все итерации. Последний набор итераций может быть меньше, чем изначально заданный.

Слайд 23

Описание слайда:

Управляемое планирование При управляемом планировании число итераций, выполняемых каждым потоком, определяется по следующей формуле: число_выполняемых_потоком_итераций = max(число_нераспределенных_итераций/ omp_get_num_threads(), число итераций)

Слайд 24

Описание слайда:

Примеры задания алгоритмов планирования #pragma omp parallel for schedule(dynamic, 15) for(int i = 0; i < 100; ++i) ... #pragma omp parallel #pragma omp for schedule(guided)

Слайд 25

Описание слайда:

Планирование в период выполнения Планирование в период выполнения - это скорее даже не алгоритм планирования, а способ динамического выбора одного из трех описанных алгоритмов. Если в разделе schedule указан параметр runtime, исполняющая среда OpenMP использует алгоритм планирования, заданный для конкретного цикла for при помощи переменной OMP_SCHEDULE.

Слайд 26

Описание слайда:

Планирование в период выполнения Переменная OMP_SCHEDULE имеет формат «тип[,число итераций]», например: set OMP_SCHEDULE=dynamic,8 Планирование в период выполнения дает определенную гибкость в выборе типа планирования, при этом по умолчанию применяется статическое планирование.