Linux下使用OpenMP并行编程的安装方法 (linux openmp安装)
OpenMP是一种支持多线程共享内存的并行编程模型，它可以将遍布整个程序的计算任务分配给多个CPU核心，从而大幅提升程序的运行效率。如果您是一名Linux开发人员，想要通过OpenMP来加速您的程序运行，那么您需要知道如何在Linux系统上安装并且配置OpenMP。
下面，我们将为您介绍。
一、检查系统环境
在安装OpenMP之前，你需要首先查看自己的Linux发行版是否已经集成了该库。大部分的Linux发行版都已经内置了OpenMP库，您可以通过终端中输入以下命令，来确认您的系统是否已经配备了OpenMP：
“`
$gcc –version
“`
如果您已经安装了OpenMP，那么该命令会输出一条类似于如下的信息：
“`
gcc (GCC) 4.9.2 20230212 (Red Hat 4.9.2-6)
Copyright (C) 2023 Free Software Foundation, Inc.
This is free software; see the source for copying conditions. There is NO
warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
“`
您需要在输出信息中查找版本号信息中的“OpenMP”，如果版本号包含OpenMP字样，那么就表示您的系统已经支持了OpenMP。
如果您的系统没有内置OpenMP库，那么您需要自行进行安装。
二、安装OpenMP库
如果您的Linux发行版没有内置OpenMP库，您可以在终端窗口中使用以下命令来安装OpenMP：
“`
$sudo apt-get install libomp-dev
“`
该命令可以在Debian、Ubuntu以及其他基于Debian的Linux发行版中安装OpenMP。
如果您使用的是以Red Hat Enterprise Linux（RHEL）或Ubuntu为基础的发行版，则可以使用以下命令来安装OpenMP：
“`
$ sudo yum install openmpi openmpi-devel
or
$ sudo dnf install openmpi openmpi-devel
“`
安装完成后，您需要确认您已经安装了正确的版本的OpenMP，并且配置了环境变量。
三、配置环境变量
安装完成OpenMP之后，您需要将OpenMP库的路径添加到环境变量中，以便操作系统可以找到OpenMP库。
您可以使用以下命令打开编译器的环境变量文件：
“`
$nano ~/.bashrc
“`
在文件末尾添加以下内容：
“`
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
“`
保存并退出文件，然后输入以下命令以使修改生效：
“`
$source ~/.bashrc
“`
现在，您已经配置好了Linux系统中的OpenMP，并可以尝试使用它来并行化您的程序。
四、使用OpenMP库
要使用OpenMP库，您需要在程序中引用一个头文件，例如omp.h。然后使用OpenMP编译命令编译您的程序。以下是一个示例程序：
“`
#include
#include
int mn(int argc, char *argv[]) {
#pragma omp parallel
{
int ID = omp_get_thread_num();
printf(“thread %d says hello\n”, ID);
}
return 0;
“`
该程序将使用OpenMP自动运行子句将其并行化，它将输出：
“`
thread 0 says hello
thread 1 says hello
thread 2 says hello
thread 3 says hello
“`
请注意，这里设置了OpenMP的并行区域，用于运行在线程中运行的代码。在该区域中，您可以使用OpenMP指令并行化代码中的各个部分。
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为什么服务器linux下用openmp结果比单线程还要慢
inux的线程是用轻御拿宏量级进敏知程实现的，比Windows真正的镇册线程开销大， 特别是没有加装Native POSIX Thread Library的Linux Kernel上，差距更明显。 我想是不是该从这方面想想原因和解决办法。 你的Linux Kernel至少得是2.6以上
作者：lyyfer
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来源：知乎
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主要是两个问题，任务调度和oversubscription。
openmp默认使用的schedule是取决于编译器实现的。gcc默认使用schedule(dynamic,1)，也就是动态调度并且块大小是1。在你的程序里面，这种调度是及其低效的，看代码都能预期到，不太可能比单线程快。
动态调度的一种简单理解方式是，计算任务存在一个任务队列里面，你的for循环每一个i值对应一个计算任务。每个线程每次提取一批任务，斗含然后计算。“一批”是多少呢？就是前面说的块大小，在你的程序里面是1。提取任务需要什么操作呢？因为这个任务队列是多线程共享的，提取任务前必须加锁，读取一批，从队列中移除，然后解锁。说到这里，你应该已经知道原因了。
你的线程一次只提取一次计算任务，这个任务还完成得很快。然后所有的16个线程排着队，逐个去加锁，抢任务，然后解锁让其它线程继续抢。然后马上发现这个任务很快，又要重新去排队等任务，始终处于饥饿状态。注意排队的时候可能也是要占cpu的，因为使用了busy wait，所以可能你看来十六核满负荷，但是其实啥也没干。
我的建议就是，使用static schedule，或者增加dynamic schedule的块大小，比如1024，取决于你循环多少次。一般如果你知道每次循环的执行时间基本都是一样，并且是专用服务器设置好affinity，无其它负荷无oversubscription无空态numa问题的话，static schedule会是个比较好的选择。这样每斗销源个线程做哪些任务只需要进行一次分配，最小化了openmp本身的消耗。
还有一个非常重要的问题！数值计算不要使用cpu超线程！cpu的超线程对于数值计算基本是有害无益的，线程数不要大于实际核数，否则就是oversubscription。你这已经是非常严重的oversubscription了。数值计算专用的话，建议直接关闭服务器bios里面的超线程选项。
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