[C++ 성능 최적화 및 고급 테크닉] Day 20: OpenMP를 이용한 병렬 프로그래밍

OpenMP란?

OpenMP는 다중 프로세서 시스템에서 병렬 프로그래밍을 쉽게 할 수 있도록 도와주는 API입니다. OpenMP는 C, C++, Fortran에서 사용할 수 있으며, 병렬화할 코드 블록에 지시문을 추가하는 방식으로 사용됩니다.

OpenMP의 기본 구조

OpenMP 지시문은 #pragma를 사용하여 작성됩니다. 가장 기본적인 지시문은 #pragma omp parallel입니다.

기본 예제

#include <iostream>
#include <omp.h>

int main() {
    #pragma omp parallel
    {
        std::cout << "Hello, World!" << std::endl;
    }
    return 0;
}

이 예제에서는 #pragma omp parallel 지시문을 사용하여 병렬 영역을 정의하고, 여러 스레드에서 "Hello, World!" 메시지를 출력합니다.

OpenMP 지시문

1. #pragma omp parallel

병렬 영역을 정의합니다. 이 지시문 아래의 코드 블록은 병렬로 실행됩니다.

#include <iostream>
#include <omp.h>

int main() {
    #pragma omp parallel
    {
        std::cout << "Thread ID: " << omp_get_thread_num() << std::endl;
    }
    return 0;
}

2. #pragma omp for

반복문을 병렬로 실행합니다. #pragma omp parallel과 함께 사용됩니다.

#include <iostream>
#include <omp.h>

int main() {
    int sum = 0;
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        #pragma omp atomic
        sum += i;
    }
    std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;
    return 0;
}

3. #pragma omp critical

코드 블록을 한 번에 하나의 스레드만 실행하도록 합니다.

#include <iostream>
#include <omp.h>

int main() {
    int sum = 0;
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        #pragma omp critical
        {
            sum += i;
        }
    }
    std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;
    return 0;
}

4. #pragma omp atomic

단일 연산을 원자적으로 수행하도록 합니다.

#include <iostream>
#include <omp.h>

int main() {
    int sum = 0;
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        #pragma omp atomic
        sum += i;
    }
    std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;
    return 0;
}

OpenMP 환경 변수

OpenMP는 환경 변수를 통해 실행 설정을 조정할 수 있습니다.

OMP_NUM_THREADS: 사용할 스레드의 수를 설정합니다.

export OMP_NUM_THREADS=4

실습 문제

문제 1: OpenMP를 사용하여 벡터의 합 계산하기

다음 코드에서 OpenMP를 사용하여 벡터의 합을 병렬로 계산하세요.

main.cpp

#include <iostream>
#include <vector>

int main() {
    std::vector<int> vec(100, 1);
    int sum = 0;

    // OpenMP를 사용하여 벡터의 합을 계산하세요.
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < vec.size(); ++i) {
        #pragma omp atomic
        sum += vec[i];
    }

    std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;
    return 0;
}

해답:

main.cpp (OpenMP 적용)

#include <iostream>
#include <vector>
#include <omp.h>

int main() {
    std::vector<int> vec(100, 1);
    int sum = 0;

    // OpenMP를 사용하여 벡터의 합을 계산하세요.
    #pragma omp parallel for reduction(+:sum)
    for (int i = 0; i < vec.size(); ++i) {
        sum += vec[i];
    }

    std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;
    return 0;
}

문제 2: OpenMP를 사용하여 행렬의 곱 계산하기

다음 코드에서 OpenMP를 사용하여 두 행렬의 곱을 병렬로 계산하세요.