API OpenMP (Introdução à Linguagem)

Autor: Ângelo Polotto – Aluno de Iniciação Científica

Professor orientador: Rafael Frigori Bertolini

Introdução:

O que é o OPENMP? O Openmp é uma Interface de Programação (API)

que permite de forma rápida, simples e padroniza a divisão de um programa em multiplos processos paralelos (threading) com memória compartilhada.

Por que usar o OPENMP? A possibilidade de dividir um processo qualquer

sem se preocupar com implementações matemáticas e numéricas são pontos chaves para a escolha do OPEMMP.

Diferenças entre o OPENMP e o MPI

No MPI temos as seguintes considerações para implementar um código:

Como ele será dividido? Qual a função de cada computador

dependendo da posição no ranking? Qual a forma mais eficiente de dividir o código Em qual parte o código se divide? Em qual parte o código se junta?

Já no Openmp, temos as seguintes preocupações possíveis para o mesmo problema:

Quais partes do código serão divididas? Em qual parte o código se divide? Em qual parte o código se junta?

O que o OPENMP é capaz?

Abaixo está uma lista das vantagens do OpenMP:

Padronização dos códigos Grande portabilidade entre compiladores Facilita o trabalho do programador por preservar o

uso de uma lógica sequêncial Despreocupação com a troca de menssagens entre

os processos

O que o OPENMP não é capaz?

Apesar de parecer, o OpenMp não é capaz de dividir os processos sozinho, além de não saber como administrar as variáveis entre os processos paralelos.

Plataformas

O OpenMp abrange uma grande variedade de plataformas, tando de 32 e 64 bits, além processadores com multiplos núcleos. Os principais sistemas em que o OpenMp roda são: Windows, Linux (Suse, RedHat, Ubuntu ...), Mac e IBM.

Compiladores

Os principais compiladores com suporte para OpenMP existentes no mercado são:

GNU - Compilador padrão dos sistemas linux (gcc para C, g++ para C++ e gfortran para Fortran)

IBM - Compilador para os sistemas linux e AIX (C, C++, Fortran)

Oracle - Compilador para os sistemas linux Solaris (C, C++, Fortran)

Intel - Compilador para os sistemas linux, windows e MacOSX (C, C++, Fortran)

Modelo de Funcionamento

O modelo de funcionamento do OpenMp é baseado no Fork-Join Model. Esse modelo consiste basicamente em selecionar um ponto, ou mais, onde o código se divide e outro, ou outros, onde ele de junta em um único processo. É importante ressaltar que quase sempre terá um processo, chamado de Master Thread, responsável por dividir e juntar os outros.

Um importante detalhe é a sincronização dos processsos, a qual é feita quando ocorre a junção dos mesmos em uma barreira implícita.

A divisão pode ser feita tanto manualmento, como no MPI, quanto "automaticamente" pelo compilador.

Cada processo terá um numero de identificação (ID) único, sendo que o de número 0 sempre será o Master-Thread.

O numero de ID pode ser usado para especificar funções para um único thread.

Estruturação de um programa

Basicamente temos um código desse tipo com os seguintes elementos:

Atenção, não podemos ter comentário na linha de diretiva do OpenMP.

Formato das Diretivas em Fortran

Todas as diretivas do OpenMp devem começar com:

!$OMP C$OMP *$OMP Sendo a primeira a mais usada.

Exemplo: !$OMP PARALLEL DEFAULT(SHARED) PRIVATE(BETA,PI)

No Fixed Form, os comando !$OMP deve começar na 1 coluna e as Diretivas na 6 coluna.

As diretivas sempre possuem o formato: !$OMP [directive] [clause …] !$OMP END [directive]

Regras Gerais

Os comentários não devem aparecer na mesma linha das diretivas.

Somente uma especificação de diretiva por diretiva.

As diretivas devem sempre vir em pares, um para o inicio e outro para o final, o end é opcional mas recomendado para legibilidade:

Tipos de Deretivas

Região de Construção Paralela (PARALLEL) É o bloco onde o código será executado em

multiplos cabeçalhos:

Os principais parametros ”Clause” podem ser: private (list):

as variáveis da lista ficam privadas a cada processo do Grupo de processos. Não são inicializadas automaticamente com um valor.

firstprivate(list): permite que as variáveis privadas sejam inicializadas.

shared (list): as variáveis são compartilhadas por todos os outros processos.

O código abaixo é um exemplo do uso de Parallel, ele apresenta na tela o ID do processo que está executando o programa e faz com que o cabeçalho de ID igual a 0 apresente o número de processos.

Construtores Work-Sharing: São construtores onde é definido como será

compartilhado. Podem ser:

DO / for: compartilham os processos iterativos, representam o ”data parallelim”.

SECTIONS: compartilha um processos dentro de somente alguns threads, representa: ”functional parallelism”.

SINGLE: realiza um processo dentro de somente um thread.

Representação gráfica: DO/FOR:

SECTIONS:

SINGLE:

DO/FOR: Especifica que o próximo loop deverá ser dividido entre os times de thread. Assume que o comando ”PARALLEL” foi chamado, caso contrário, ele não será dividido.

Estrutura do comando:

Clauses: SCHEDULE: Informa como as iterações do loop

serão divididas entre os threads. É possivel deixar a devinição padrão.

STATIC: O Loop é dividido em um numero de pedaços definido pela variável chunk, caso não especificada, as iterações são divididas, se possivel, continuamente entre todos os processos.

DYNAMIC: O loop é dividido entre os processos só que de forma dinâmica, ou seja, quando thread fica livre é automaticamente é encaminhado a fazer outro processo. O valor padrão de chunk é 1.

GUIDED: Semelhante ao DYNAMIC, com a diferença de que a iteração é dividida em blocos de forma de forma que eles possam ser subdivididos em outros sub-blocos. Portanto seu tamanho é reduzido quando termina cada iteração. O tamanho inicial dos blocos é proporcional a:

number_of_iterations / number_of_threads: Conseguentemente: number_of_iterations_remaining /

number_of_threads: A variável chunk define o numero mínimo de cada bloco, o padrão é 1.

RUNTIME: O SCHEDULING é adiado até a execução da variável OMP_SCHEDULE. Não pode especificar a variável chunk.

AUTO: O scheduling é decidido pelo compilar e pelo sistema.

NO WAIT / nowait: Se especificado, os threads não sincronizarão até o fim do loop paralelo.

ORDERED: Diz ao compilador executar as iterações do loop como se elas estivessem em um programa não paralelizado.

COLLAPSE: Especifica em quantos loops um loop deve ser desmontado em um grande processo iterativo, de acordo com a cláusula SCHEDULE. A sequencia das iterações nos loops determina a ordem do processo de desmontamento no espaço iterativo.

Compilando usando o GCC Para compilar o código omp_hello (anexo à

apresentação) em fortram usando o GCC presisamos instalar o gfortran dando o seguinte comando no terminal:

$ sudo apt-get install gfortran Após isso, basta compilar o código usando os

comandos: $ gfortran -o omp_hellof -fopenmp omp_hello.f

Antes de executar, precisamos definir o número de threads:

$ export OMP_NUM_THREADS=4

Agora basta executar: $ ./omp_hellof

Resultado para o nosso código é: Hello World from thread = 2 Hello World from thread = 1 Hello World from thread = 3 Hello World from thread = 0 Number of threads = 4

O simbolo $ foi usado para indicar que o comando é dado no terminal, mas ele não é para ser digitado.

Referências

https://computing.llnl.gov/tutorials/openMP/ - OpenMP, Blaise Barney, Lawrence Livermore National Laboratory - acesso em 15/04/2012.

http://www.dcc.fc.up.pt/~fds/aulas/PPD/0708/intro_openmp-1x2.pdf – Introdução ao OpenMP, Fernando Silva, DCC - FCUP - acesso em 15/04/2012.

http://www.dartmouth.edu/~rc/classes/intro_openmp/compile_run.html - How to Compile and Run an OpenMP Program, - acesso em 15/04/2012.