OpenMPとは?
OpenMPのことをWikipediaさんで調べると...
OpenMPは、並列コンピューティング環境を利用するために用いられる標準化された基盤。OpenMPは主に共有メモリ型並列計算機で用いられる。OpenMP:Wikipedia
とかかれてますね...
なんのこっちゃい, というと,
並列計算するともっとはやくなるお!! 拙者を使えばメモリも共有して並列計算できるから便利だお
というわけです!!
対応言語としてはC/C++, fortranが対応しています!!
OpenMPを使う羽目になったきっかけ
実はPythonで並列化できるだろうと思っていたら, メモリ共有に関して自分で適宜したClassではむりそうだったからです...
ホントは全部Pythonで書いてJupyterにまとめようと思ったのですが僕の見通しが悪かったみたいです.
環境
- Windows
- Cygwinで確認できてます!!
- Mac
- 悪いこといわないからbrew install gccとかしてgccに切り替えよう(なぜかMacではgccがclangのエイリアスになってる...)
- Linux系統
- 確認中(たぶんいける)
すべての環境に関していえること
gccは4.2以降
というか, 新しいバージョンであれば大丈夫, という認識でOKです...
Step1 : OpenMPが動くか確認
今回, 実行についてC++, g++ 5,4,0でやっております...
Hello World with OpenMP
比較的どこのサイトでもやっているやつ
#include <iostream>
#include <omp.h> // OpenMPのヘッダをinclude
int main(){
//ここが並列処理される
#pragma omp parallel
{
std::cout << "Hello World!\n";
}
}
これを実行すると
Hello World!
Hello World!
Hello World!
Hello World!
と表示される. このままだと, 異なるスレッドに全く同じ処理を任せていることになる.
配列を操作してみる
#include <iostream>
#include <omp.h>
int main(){
int A[10];
#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < 10; i++){
A[i] = i;
}
for(int i = 0; i < 10; i++){
std::cout << A[i] << "\n";
}
}
上のようなプログラムがあったとすると,
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
と表示してくれる. もちろん, 並列化されている.
単純に並列化してみる
今から, 1,...1000を足してみる. 500500が答えだ.
普通に書くと
#include <iostream>
int main(){
int sum = 0;
for(int i = 0; i < 1001; i++){
sum += i;
}
std::cout << "sum = " << sum <<"\n";
}
とかくはずだ. もちろん, これは正しい. しかし, これを並列化する際に
#include <iostream>
#include <omp.h>
int main(){
int sum = 0;
#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < 1001; i++){
sum += i;
}
std::cout << "sum = " << sum <<"\n";
}
と書いてしまうと, 安定しない. 500500にならないときもある.
正しくは,
#include <iostream>
#include <omp.h>
int main(){
int sum = 0;
#pragma omp parallel for reduction(+:sum)
for(int i = 0; i < 1001; i++){
sum += i;
}
std::cout << "sum = " << sum <<"\n";
}
ひとつの変数に足しこむときはreductionでその変数を設定する必要がある.
もっと実用的っぽいコードを書いてみる...
ということで数値積分をやってみます...
eを求めてみましょう!!
e - 1 = \int_{0}^1 e^x dx
なので, これを元に求めてみます.
逐次計算だと...
#include <iostream>
#include <cmath>
#define N 10000
int main(){
double step = 1.0 / N;
double temp;
double ans;
for(int i = 0; i < N; i++){
temp = (i + 0.5) * step;
ans += exp(temp)/N;
}
std::cout << "ans = " << ans + 1 << "\n";
}
とかけます. 結果は
ans = 2.71828
です.
並列計算でやると...
いちばんやっちゃいけないやつ
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <omp.h>
#define N 10000
int main(){
double step = 1.0 / N;
double temp;
double ans;
#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < N; i++){
temp = (i + 0.5) * step;
ans += exp(temp)/N;
}
std::cout << "ans = " << ans + 1 << "\n";
}
動かすと
ans = 2.0528
もちろん, 間違ってます.
惜しい!!って感じの間違え
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <omp.h>
#define N 10000
int main(){
double step = 1.0 / N;
double temp;
double ans;
#pragma omp parallel for reduction(+:ans)
for(int i = 0; i < N; i++){
temp = (i + 0.5) * step;
ans += exp(temp)/N;
}
std::cout << "ans = " << ans + 1 << "\n";
}
まぁ, 動くには動くけど, お作法的にはお行儀がよくない. ちゃんと, Loop内で書き換えられる変数(用は使い捨ての変数とか)はちゃんとprivateしてあげたほうがいい. (@yohhoy 様の指摘ありましたので変更します. )
実は, このままだと変数tempはshared変数ではないため, 実行に際して動作の保証ができないようです. そのため, 以下のようにしましょう...
ベストアンサー
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <omp.h>
#define N 10000
int main(){
double step = 1.0 / N;
double temp;
double ans;
#pragma omp parallel for reduction(+:ans) private(temp)
for(int i = 0; i < N; i++){
temp = (i + 0.5) * step;
ans += exp(temp)/N;
}
std::cout << "ans = " << ans + 1 << "\n";
}
こう書いてあげたほうがいい. (パフォーマンスに響くんだとか)
最後に
ほんまにさわりだけやりました. たぶんこれより先の内容は別の記事にします!!