Министерство науки и высшего образования РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательно учреждение высшего образования

«Тульский государственный университет»
Институт прикладной математики и компьютерных наук

Кафедра прикладной математики и информатики
Параллельное программирование с использованием технологии OpenMP

Отчёт по лабораторной работе №1

по курсу «Вычислительные системы»

Выполнил:

студент гр. 221211 Евтушенко Дарья

Проверил:

Скобельцын Сергей Алексеевич


Тула 2023

Цель работы:

Получение навыков параллельного программирование с использованием технологии OpenMP средствами Microsoft Visual Studio C++.

Задание на работу

На языке программирования C++ с использованием технологии OpenMP разработать программу, которая находит число вхождений подстроки s в строку символов S.

Теоретические сведения

Программа должна содержать минимум 2 функции с одинаковым интерфейсом, одна из которых должна решать задачу в последовательной технологии, а другая – в параллельной технологии OpenMP. Должен быть реализован механизм сравнения результатов этих двух функций и времени их работы для одних и тех же данных и, по возможности, при одном запуске программы.

OpenMP (Open Multi-Processing) — технология программирования многопоточных приложений на многопроцессорных системах с общей памятью. В соответствии с классификацией архитектур ЭВМ по признакам наличия параллелизма в потоках команд и данных, предложенной Майклом Флинном в 1966 году, технологию OpenMP относят к средствам организации параллельных вычислений с одиночным потоком команд и множественным потоком данных — ОКМД (в оригинале – SIMD – Single Instruction, Multiple Data).

Предварительно в функции sum_P вызывается OpenMP-функция omp_set_num_threads(NUM_PROC); которая устанавливает число потоков, которые будут организованы в блоке после дерективы #pragma omp parallel. Заметим, что число потоков не обязательно должно совпадать с числом процессоров NUM_PROC в системе.

Для оценки и сравнения времени работы “последовательной” функции sum_S и “параллельной” функции sum_P до вызова каждой из функций и после ее завершения фиксируется время с помощью OpenMP-функции omp_get_wtime().

Переменная S введена в глобальном контексте функции sum_P с начальным значением 0. В начале параллельного блока (в директиве #pragma omp parallel) переменная S объявляется в опции verb!reduction(+:S)!.

Это организует использование переменная S в каждом потоке таким образом:

– в потоке создается локальная копия переменной S;

– её начальное значение устанавливается в 0;

– по завершении выполнения параллельного блока значения локальных переменных S прибавляются к глобальной переменной S.

При начальном значении 0 глобальной переменной S это обеспечивает “автоматическое” слияние в ней числа вхождений подстроки в строку. Остается передать ее значение в качестве возвращаемого из функции.

Ход работы

Создадим командный файл. Текст внутри файла cc.bat:

@SET MSVC=C:\MSVC\

@SET INCLUDE=%MSVC%\include;%MSVC%\sdk\v7.1A\Include

@SET PATH=%MSVC%\bin\;%MSVC%\sdk\v7.1A\Bin\

@SET LIB=%MSVC%\lib\;%MSVC%\sdk\v7.1A\Lib\

@SET LIBPATH=%MSVC%\lib\;%MSVC%\sdk\v7.1A\Lib\

cl.exe /nologo /c /EHsc /openmp %1

link.exe /NOLOGO /SUBSYSTEM:CONSOLE /MACHINE:X86 %

n1.obj msvcrt.lib kernel32.lib user32.lib gdi32.lib shell32.lib /NODEFAULTLIB:libcmt.lib

---

Листинг программы

#include

#include

using namespace std;

#include

#include

const int N=200000;

int NUM_PROC;

double sum_S()

{ string s1("dffffsg%sffgsrrddffffsg%sffgsrrddffffsg%sffgsrrddffffsg%sffgsrrddff%ffsgsffgsrrd"), s2("%");

size_t cnt = 0; int c;

string::size_type i;

for(i = 0; i < s1.length(); ++i)

{ if(s1[i] == s2[0]);

c=i;

if(s1.substr(c, s2.length()) == s2)

{

++cnt;

c+= s2.length() - 1;

}

}

return cnt;

} // sum_S

double sum_P()

{string s1("dffffsg%sffgsrrddffffsg%sffgsrrddffffsg%sffgsrrddffffsg%sffgsrrddff%ffsgsffgsrrd"), s2("%");

size_t cnt = 0; int c,a;

string::size_type i; a=i;

omp_set_num_threads(NUM_PROC);

#pragma omp parallel reduction(+:cnt)

{

#pragma omp for

for(a = 0; a < s1.length(); ++a)

{ if(s1[i] == s2[0]);

c=a;

if(s1.substr(c, s2.length()) == s2)

{

++cnt;

c+= s2.length() - 1;

}

}

}

return cnt;

} // sum_P

int main()

{ double time_1, time_2, S=0;

double otn, otn1, otn2;

NUM_PROC=omp_get_num_procs();

printf_s("Procs = %d _OPENMP=%d\n",NUM_PROC, _OPENMP);

time_1 = omp_get_wtime();

for (int b=0; b
time_2 = omp_get_wtime();

otn1=time_2-time_1;

printf_s("Time_s = %18.15f; Ss=%g (exact)\n",time_2-time_1,S);

time_1 = omp_get_wtime();

for (int b=0; b
time_2 = omp_get_wtime();

otn2=time_2-time_1;

printf_s("Time_p = %18.15f; Sp=%g\n",time_2-time_1,S);

otn= (otn1)/(otn2);

cout << "Vhogdeniy: " << S <<'\n' << "otnS>otnP v =" << otn << '\n';

return 0;

}

Результат работы программы



Увеличим число повторений N:



Загруженность процессора:

---

Смотрите также файлы

• Московский технический университет связи и информатики.docx

• Новые земли 5 потенциально обитаемых планет.pptx

• Ii ветвь тройничного нерва студент.pptx

• даулетбекет.docx

• 1. Понятие информационноправовых норм, их структура.docx