OpenMP
# OpenMP

OpenMP (Open Multi-Processing) ist eine seit 1997 gemeinschaftlich von mehreren Hardware- und Compilerherstellern entwickelte Programmierschnittstelle (API) für die Shared-Memory-Programmierung in C++, C und Fortran auf Multiprozessor-Computern.

OpenMP parallelisiert Programme auf der Ebene von Schleifen, die in Threads ausgeführt werden, und unterscheidet sich dadurch von anderen Ansätzen (z. B. MPI), bei denen ganze Prozesse parallel laufen und durch Nachrichtenaustausch zusammenwirken.

Der OpenMP-Standard definiert dazu spezielle Compiler-Direktiven, die diesen dann anweisen z. B. die Abarbeitung einer for-Schleife auf mehrere Threads oder Prozessoren zu verteilen. Alternativ gibt es Bibliotheksfunktionen und Umgebungsvariablen für die OpenMP-Programmierung.

OpenMP ist zum Einsatz auf Systemen mit gemeinsamem Hauptspeicher („Shared-Memory“-Maschinen) gedacht (sogenannte UMA- und NUMA-Systeme), während andere Ansätze wie Message Passing Interface, PVM eher auf Multicomputern („Distributed-Memory“-Maschinen) aufsetzen. Bei modernen Supercomputern werden OpenMP und MPI (Message Passing Interface) oftmals zusammen eingesetzt. Dabei laufen auf einzelnen Shared-Memory-Clients OpenMP-Prozesse, die sich mittels MPI austauschen.

Eine Eigenschaft von OpenMP ist, dass (bis auf Ausnahmen) die Programme auch korrekt laufen, wenn der Compiler die OpenMP-Anweisungen (siehe unten im Beispiel) nicht kennt und als Kommentar bewertet (also ignoriert). Der Grund dafür ist, dass eine mit OpenMP für mehrere Threads aufgeteilte for-Schleife auch mit einem einzelnen Thread sequentiell abgearbeitet werden kann.

## Hauptbestandteile

Die Hauptbestandteile von OpenMP sind Konstrukte zur Thread-Erzeugung, Lastverteilung auf mehrere Threads, Verwaltung des Gültigkeitsbereiches von Daten, Synchronisation, Laufzeitroutinen und Umgebungsvariablen. Die Thread-Erzeugung: omp parallel teilt das Programm (den Originalthread) in mehrere Threads auf, sodass der vom Konstrukt eingeschlossene Programmteil parallel abgearbeitet wird. Der Original-Thread wird als „Master Thread“ bezeichnet und trägt die ID „0“.

Beispiel: Gibt „Hallo, Welt!“ mehrmals mittels mehrerer Threads aus (jeder Thread erzeugt eine Ausgabe).

Die Konstrukte zur Lastverteilung bestimmen, wie nebenläufige, unabhängige Arbeitslast auf parallele Threads verteilt wird. Omp for und omp do teilen hierbei Schleifendurchläufe (möglichst) gleichmäßig auf alle Threads auf (Gebietsaufteilung, "data partitioning"). Sections verteilt aufeinander folgende, aber unabhängige Programmteile auf mehrere Threads (Funktionsaufteilung, "function partitioning") auf.

Beispiel: Initialisiert eine große Tabelle ("array") parallel, wobei jeder Thread einen Teil initialisiert (Gebietsaufteilung).

Die Verwaltung eines Gültigkeitsbereich bei Daten lässt sich mit unterschiedlichen Programmierungen beeinflussen. Bei Shared-Memory-Programmierung sind zunächst die meisten Daten in allen Threads sichtbar. Einige Programme benötigen private, also nur für einen Thread sichtbare, Daten, und den expliziten Austausch von Werten zwischen sequentiellen und parallelen Abschnitten. Dafür dienen in OpenMP die sogenannten Data Clauses. Der Typ shared beschreibt, dass Daten für alle Threads sichtbar und änderbar sind. Sie liegen für alle Threads an derselben Speicherstelle. Ohne weitere Angaben sind Daten gemeinsame Daten. Die einzige Ausnahme davon sind Schleifenvariablen. Bei private verfügt jeder Thread über eigene Kopien dieser Daten, welche nicht initialisiert werden. Die Werte werden nicht außerhalb des parallelen Abschnitts bewahrt. Der Typ private lässt sich nochmal in firstprivate und lastprivate unterteilen, welche sich auch kombinieren lassen. Bei ersterem sind die Daten private Daten, mit dem Unterschied, dass sie mit dem letzten Wert vor dem parallelen Abschnitt initialisiert werden. Lastprivate unterscheidet sich darin, dass der Thread, welcher die letzte Iteration ausführt, anschließend den Wert aus dem parallelen Abschnitt herauskopiert.

Außerdem gibt es noch den Typ threadprivate für globale Daten, die im parallelen Programmabschnitt jedoch als privat behandelt werden. Der globale Wert wird über den parallelen Abschnitt hinweg bewahrt. Copyin ist analog zu firstprivate für private Daten, allerdings für threadprivate Daten, welche nicht initialisiert werden. Mit Copyin wird der globale Wert explizit an die privaten Daten übertragen. Ein Copyout ist nicht notwendig, da der globale Wert bewahrt wird. Bei dem Typ reduction sind die Daten privat, werden jedoch am Ende auf einen globalen Wert zusammengefasst (reduziert). So lässt sich zum Beispiel die Summe aller Elemente eines Arrays parallel bestimmen (Beispiel in Fortran):

Es werden verschiedene Konstrukte zur Synchronisation der Threads verwendet, wie z. B. Critical Section, wobei der eingeschlossene Programmabschnitt von allen Threads ausgeführt wird, allerdings niemals gleichzeitig oder Barrier welcher eine Barriere markiert, wo jeder Thread wartet, bis alle anderen Threads der Gruppe ebenfalls die Barriere erreicht haben. Der Befehl atomic ist analog zu critical section, jedoch mit dem Hinweis an den Compiler, spezielle Hardwarefunktionen zu benutzen. Der Compiler ist an diesen Hinweis nicht gebunden, er kann ihn ignorieren. Sinnvoll ist die Verwendung von atomic für das exklusive Aktualisieren von Daten. Flush markiert einen Synchronisationpunkt, an dem ein konsistentes Speicherabbild hergestellt werden muss. Private Daten werden in den Arbeitsspeicher zurückgeschrieben. Single bedeutet, dass der umschlossene Programmteil nur von dem Thread ausgeführt wird, welcher ihn zuerst erreicht, dies impliziert eine Barriere am Ende des Blocks und ist somit äquivalent mit Barrier an einer bestimmten Stelle. Master ist Analog zu single mit dem Unterschied, dass der umschlossene Programmteil vom Master Thread ausgeführt wird und am Ende des Blocks keine Barriere impliziert ist.

Bei diesen Prozessen werden Laufzeitroutinen benutzt, um zum Beispiel die Thread-Anzahl während der Laufzeit zu bestimmen und zu ermitteln, ob sich das Programm gerade im parallelen oder sequentiellen Zustand befindet.

Umgebungsvariablen liefern in diesem Zusammenhang, Informationen wie zum Beispiel die Thread-ID. Durch gezieltes Verändern bestimmter Umgebungsvariablen lässt sich die Ausführung von OpenMP-Programmen verändern. So kann beispielsweise die Anzahl von Threads und die Schleifenparallelisierung zur Laufzeit beeinflusst werden.

## Beispiel-Code

Der folgende Code veranschaulicht die parallele Ausführung einer for-Schleife mittels OpenMP. Je nach Anzahl der beteiligten Threads wird die Schleife in kleine Abschnitte unterteilt, die je einem Thread zugeordnet werden. Damit wird erreicht, dass alle Threads gleichzeitig rechnen.

Beim Übersetzen muss man dem Compiler sagen, dass er die Pragma-Anweisungen beachten und notwendige Bibliotheken für die omp-Funktionen einbinden soll. Dies funktioniert bei gcc oder clang über die Option -fopenmp.

Statt die Anzahl der Threads im Programm festzulegen, kann man dies auch zur Laufzeit bestimmen. Dazu setzt man die Umgebungsvariable OMP_NUM_THREADS auf den gewünschten Wert.

## Implementation

OpenMP ist in den meisten Compilern integriert.

* Microsoft Visual C++ 2005, 2008 und 2010 (Professional, Team System, Premium und Ultimate Edition),
* Intel Parallel Studio für verschiedene Prozessoren (OpenMP 3.1 ab Version 13),
* GCC ab Version 4.2 (OpenMP 4.0 ab Version 5.0),
* Clang/LLVM (OpenMP 3.1 ab Version 3.6.1),
* Oracle Solaris Studio Compiler und Tools für Solaris OS (UltraSPARC und x86/x64) und Linux,
* Fortran, C und C++ Compiler der Portland Group (OpenMP 2.5),
* Gfortran,
* IBM XL C/C++ compiler,
* Nanos Compiler
* Pelles C (OpenMP 3.1 ab Version 8)
