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openmp权威发布_openmpt中文版(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

openmp

𐟔僫+必备库，超好用！ 𐟓–⠦ ‡准模板库（STL）：C++的强大助手，提供容器、算法等，如vector、list、map，还有sort()等，轻松解决数据结构和算法问题。 𐟚€⠂oost库：C++的超级加强包，智能指针、多线程、正则表达式等高级功能一应俱全，让你的代码更健壮、高效。 𐟌⠧𝑧𛜥𚓯𜚦ƒ𓨮駨‹序联网？Boost.Asio和libcurl来帮忙，支持各种网络协议，轻松连接外界。 𐟎肠图形库：OpenGL，3D图形渲染神器，游戏、3D建模的好帮手，让你的程序视觉效果惊艳。 𐟒Ⴀ并发和并行计算库：多核处理器时代，Thread、OpenMP和MPI助你轻松实现多线程编程和并行计算，性能翻倍。 𐟒𞂠数据库库：SQLite轻量级数据库引擎，嵌入式使用更便捷，存储和查询数据就选它。 𐟓⠦—奿—库：记录日志，跟踪程序运行，发现潜在问题，好的日志库不可或缺。

C++代码优化：让你的程序飞起来！ 𐟚€ 还在为C++程序的蜗牛速度头疼吗？掌握这些代码优化技巧，让你的程序性能瞬间起飞！ 1⃣ 算法与数据结构，高效之选 𐟓Š 告别冒泡，拥抱快速排序！算法选对，效率翻倍。数据结构量身定制，哈希表查找快如闪电，向量访问流畅无阻。 2⃣ 精简函数调用，轻盈如风 𐟍ƒ inline关键词，小函数秒变代码块，减少开销无压力。拒绝循环内无谓调用，每一行代码都为性能加分。 3⃣ 循环优化，极致提速 𐟏ƒ‍♂ 循环展开，减少控制开销，计算量飙升。智避重复计算，让每一圈循环都充满价值。 4⃣ 内存管理，精打细算 𐟒𐊦‹’绝频繁分配释放，对象池、内存池来帮忙。数据对齐不可忘，访问速度再提升。 5⃣ 编译器优化，智能助力 𐟧 -O2、-O3开启，编译器变身性能魔术师。链接时优化（LTO），跨文件协作，性能更上一层楼。 6⃣ 多线程并行，多核齐飞 𐟌ˆ std::thread、TBB、OpenMP，多核处理器不再闲置。 SIMD向量化，数据并行处理，计算效率MAX！ 7⃣ IO优化，减少等待 ⏳ 合并IO，缓冲加持，减少调用次数。异步IO，让IO不再拖后腿，主线程自由飞翔。 8⃣ 细节决定成败 𐟔 慎用虚函数，避免不必要开销。数据类型精挑细选，存储布局合理布局，缓存利用率飙升。定期重构，让代码既快又美。

𐟔夽治亚理工学院ECE课程精选𐟓š 在22FALL学期，我选择了四门ECE课程，每一门都充满了挑战和乐趣： 1️⃣ ECE 6122 Advanced Programming Techniques：这门课深入探索了C++编程，建议提前掌握C++并积累代码经验。课程评分完全基于实验室作业，没有笔试和考试。你将学习到多线程、套接字、设计模式、OpenMP、OpenGL和OpenMPI等前沿技术。最有趣的项目包括开发吃豆人小游戏和自定义的最终项目。我和队友选择了一个简易版QQ作为最终项目，巩固了前端、套接字编程和多线程编程知识。 2️⃣ ECE 6607 Computer Communication Networks：这门课系统地介绍了自顶向下的教材内容，包括一些小项目、期中和期末考试。对于想要在国内求职的学生来说，这本书中的知识是非常重要的，因此推荐转码选手选择这门课。 3️⃣ ECE 6001 Technology Entrepreneur：这是ECE的必修课，其他专业也可以作为选修课。课程工作量小，通过率高，老师非常友好。授课方式为周三与其他两校区连线进行线下讲座，周四或周五进行小组讨论和项目展示。每周一次的展示是主要的评分标准，同时还有一些开卷的quiz和test。我们组最终选择了一个3D打印平台作为项目。 4️⃣ ECE 6100 Advanced Computer Architecture：这门课的老师讲解非常精彩，但由于个人水平有限，我选择退掉了这门课。尽管我在本科时学过计算机组成原理，但依旧难以完成这门课的实验室作业。听本科学芯片的同学和清华的同学说，这门课并不难，但工作量确实很大。建议想选这门课的同学提前学习C++和计算机组成原理。这些课程不仅让我在技术上有了很大的提升，还让我对未来充满了期待。每一门课都有其独特的魅力和挑战，期待在接下来的学期中继续探索更多有趣的课程！

HPC 高性能并行计算集群，各种调度系统安装，各种编译器、函数库安装。 GNU C，C++（C++11），GNU F77，F90编译器、调试器；java编译器，MPICH并行环境（支持IB网络），OpenMPI，OPENMP，Intel C++，Intel Fortran，Intel MPI，Intel MKL，BLAS，Lapack，ScaLAPACK库，LINPACK库，FFTW等。

串行与并行计算的区别详解 𐟔 在传统的编程世界中，串行计算是主导范式。这意味着所有的计算必须按照计算机的指令顺序（execution order）逐一执行，同一时刻只能进行一项操作。 𐟓– 大多数编程语言，如C/C++、Python和Java，都遵循串行计算的原理。 𐟚€ 然而，并行计算彻底改变了这一现状。通过并行计算，计算机可以同时处理多个相似的任务，从而显著提升运算速度！ 𐟛 ️ 英伟达（nVidia）开发的CUDA是目前最成熟的并行编程语言之一，也是我研究的主要方向。 𐟔砩™䦭䤹‹外，OpenMP和MPI也是并行计算的常用方法，尽管我对这些方法不太熟悉。 𐟌 串行与并行计算的对比，不仅揭示了计算机科学的基本原理，也为我们提供了优化计算性能的新思路。

Gatech HPC课全解析 𐟎“ CSE6220 高性能计算（High Performance Computing） 𐟧ꠥꌥ𝜤𘚯𜚥…𑴦졯𜌦𖵧›–C语言编程，占总成绩的10%-20%。期中考试占15%，期末考试占20%，还有一个额外的实验室作业占10%。 𐟓š 在OMSCS中，有两门与高性能计算相关的课程：CS6290高性能计算架构（HPCA）和CSE6220高性能计算。HPCA更侧重于架构，可以看作是操作系统的一个扩展，而CSE6220则更多地介绍算法相关的概念和知识，并培养学生在多核并行环境下构建算法的思维。 𐟓Š 评价算法的标准：除了算法的具体工作量（Work），还会考虑算法的跨度（Span）或并行能力。这包括算法在不同存储空间移动数据的优化程度，以及算法的速度提升（speedup）和效率（efficiency）。这些因素能帮助我们更好地评价不同算法在并行环境下的优劣。 𐟒ᠥŸ𚧡€算法的理解：这门课强调对基础算法的理解和实现，如归约（reduction）、前缀和（prefix）、双调排序（bitonic sort）、并行For循环、并行快速排序、链表排序（list ranking）、MPI集体通信（collectives）、桶排序以及图的分隔等。这既是为了打好基础，以便了解更复杂的算法，也是为了从这些基本算法中提炼核心技巧。 𐟒𛠧𜖧苨ﭨ耥’Œ工具：虽然这门课是高性能计算的入门课程，但难度较大。实验室作业使用C语言实现基本算法，并会用到MPI/openMP/CUDA。算法需要提交到Gatech自己的高性能计算集群进行性能测试。因此，学生需要根据所给材料和自学对这些工具有入门级认识。实验室作业的分数不仅与正确率相关，还与算法的运行速度相关（尤其是实验室作业3的性能部分，分数基于与其他同学的比较）。 𐟓 考试形式：期中和期末考试没有选择题和填空题，而是开卷考试，共4道大题。主要考察设计算法的能力以及复杂度的计算。 𐟓 小贴士：这门课有一些平时的作业，虽然不提交不记分，但对准备考试非常有帮助。建议至少复习一遍。 𐟓Š 给分情况：最后的给分会比较慷慨。期中和期末考试会调分，且cutoff较低（例如A是83.5，B是74）。只要实验室作业认真做，期中和期末考试不考得太差，拿到A的可能性还是很大的。

高性能计算笔记：CPU篇（2/3）嘿，大家好！今天我们来聊聊如何在CPU上实现高性能计算。主要会介绍OpenMP和MPI这两个工具。 OpenMP：单机的并行魔法 𐟧™‍♂️ OpenMP 是一个在 C/C++ 层面让你轻松实现多线程和共享内存的工具。它的使用非常灵活且简单，只需要在原本顺序执行的代码块前加上一句类似注释的东西，就可以告诉编译器让下面的逻辑并行执行。OpenMP 提供三个级别的并行：Loop level、High level 和 MPI plus level。今天我们主要聊聊 Loop level 的使用。 Loop level 的 OpenMP 在 Loop level 的 OpenMP 中，最常见的用法是在 for 循环前加上 #pragma omp parallel for 这样的语句。这样编译器就会知道这个循环可以并行执行，并且会尽量优化。例如： ```c #pragma omp parallel for reduction(+:sum) for(int i=0; i 这个库，然后通过库中的 MPI_Init() 等函数调用来初始化 MPI 环境。MPI 程序通过阻塞的 MPI_SEND 和 MPI_RECV 来在多个进程中交换数据，通过进程的 rank 标识来知道当前程序是哪一个进程。如果需要非阻塞的传输，可以使用 MPI_Irecv 和 MPI_Isend 方法。集体通信函数相比于直接使用底层的 send 和 recv 方法，一般情况下，MPI 程序会使用一些封装好的集体通信函数（collective communication function）来编程。比如： MPI_Bcast：让一个进程去读取文件，并把文件内容 broadcast 到所有其他进程中，避免重复开销。 MPI_Reduce：计算不同进程中某些数据的统计值，比如最大值、最小值、平均值等。 MPI_Scatterv + MPI_Gatherv：通过 scatter-gather 模式把数据和工作量分配到不同的进程中计算，再在主进程里集合结果，这应该是并行计算最常用的模式。小结今天我们主要介绍了 OpenMP 和 MPI 这两个工具在 CPU 高性能计算中的应用。OpenMP 主要适用于单机环境，而 MPI 则适用于集群环境。希望这些信息对你有所帮助！如果你有任何问题或者需要更多资源，欢迎随时联系我！𐟓犊--- 希望这篇笔记对你有帮助！如果你有任何问题或者需要更多资源，欢迎随时联系我！𐟓瀀

C++程序员必备的7大经典库作为一个C++程序员，掌握一些常用的库可以让你的开发工作变得更加高效和便捷。以下是一些值得推荐的C++库，赶紧收藏吧！标准模板库（STL）𐟓š STL是C++标准库的一部分，提供了大量的容器（如vector、list、map等）和算法（如sort、find等）。它使得数据结构和算法的实现变得简单高效。 Boost𐟚€ Boost是一个广泛使用的C++库集合，提供了许多高级功能，如智能指针（如shared_ptr、unique_ptr等）、多线程（thread、mutex等）、正则表达式等。经过广泛测试，质量高，是许多大型项目的依赖。 QT𐟖寸 Qt是一个跨平台（支持Windows、Linux、macOs等多个操作系统）的C++图形用户界面应用程序开发框架。它提供了丰富的控件、布局管理和信号槽机制，使得开发图形界面应用程序变得简单。 OpenCV𐟓𘊏penCV是一个开源的计算机视觉和机器学习库，包含大量图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于人脸识别、运动跟踪等领域。 Poco𐟌 Poco是一个跨平台的C++库，提供了丰富的功能，包括网络、XML、数据库、加密等。它模块化、易于扩展和跨平台，适用于各种网络应用程序和服务器。 Eigen𐟔犅igen是一个高级C++库，专注于线性代数、矩阵和向量操作、数值分析和相关算法。它易于使用、高效、可移植和开源，广泛应用于科学计算和机器学习领域。其他常用库𐟔犩™䤺†以上几个库，还有一些其他的常用库，如： libcurl：一个用于发送HTTP请求的开源库，支持多种协议和认证方式。 Boost.Asio：提供跨平台的异步I/O操作，支持TCP、UDP、串口通信等。 Intel Threading Building Blocks (TBB)：一个用于C++的并行编程库，提供任务并行化、数据并行化等功能。 OpenMP：一个支持多平台共享内存并行编程的API，可以简化并行代码的开发。 SQLite：一个轻量级的关系型数据库引擎，可以作为嵌入式数据库使用。 MySQL Connector/C++：MySQL数据库的C++连接器和驱动程序。 nlohmann/json：一个流行的C++ JSON库，提供方便的JSON序列化和反序列化功能。掌握这些库可以让你的C++开发工作更加得心应手！

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