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Por: Mario Felaco Mercedes Martinez Sistemas Operativos III Ene-Mar 2007

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Por:Mario Felaco

Mercedes Martinez

Sistemas Operativos IIIEne-Mar 2007

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Es un API (Application Program Interface) que se puede utilizar para poner explícitamente directivas de manejo de multi-hilos y paralelismo de memoria compartida

También es un poderoso modelo de programación, que aunque ligero, es el estándar para la programación de memoria compartida

Soporta Fortran y C/C++

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Memoria Compartida en Base a Threads.

Los threads pueden accesar las variables compartidas, las variables privadas sólo las pueden accesar sus dueños

Paralelismo Explicito. Sincronización principalmente

implícita Modelo Fork-Join

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OpenMP Team := Master + Workers Una Región Paralela es un bloque de

código que ejecutan todos los hilos simultáneamente El hilo principal siempre tiene ID 0 Una cláusula if se puede usar para guardar la

región paralela; en caso de que la condición sea falsa, el código se ejecuta de manera secuencial

Terminología

Page 5: Por: Mario Felaco Mercedes Martinez Sistemas Operativos III Ene-Mar 2007

Algunas cláusulas if (expresión)

Ejecuta en paralelo sólo si la expresión es true De lo contrario ejecuta secuencialmente

private (lista) No tiene asociación de almacenamiento con el objeto

original Todas las referencias son para el objeto local Las variables son no definidas al entrar y al salir

Excepción: firstprivate y lastprivate shared (lista)

Datos accesibles a todos los threads del equipo Todos los threads accesan el mismo espacio físico

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Algunas cláusulas nowait reduction (operador | lista)

Genera código que evita una condición de carrera La variable tiene una copia local en cada hilo Los valores se “reducen” a una variable local,

de acuerdo al operador

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Algunas directivas omp for omp do omp workshare (sólo Fortran)

En cada una de las directivas se puede hacer balanceo de carga para los casos en donde el trabajo no sea uniforme. De manera predeterminada se reparten las iteraciones en partes iguales.

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Ejemplo del uso de OpenMP

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Un ejemplo más elaborado

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Desempeño

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¿Cuándo usar OpenMP? El compilador puede no ser capaz de

paralelizar como quieres: Un ciclo no es paralelizado

El análisis de dependencias no es capaz de determinar si es seguro paralelizar o no

La granularidad no es suficientemente alta El compilador no tiene suficiente información

Se desea que el programa sea escrito de manera tal que la versión secuencial todavía sea posible