C++ 中 std::thread 和 OpenMP 的区别

在本文中，我们将讨论 C++ 中 std::thread 和 OpenMP 之间的区别。在深入探讨差异之前，让我们先详细了解每个术语及其特性。

C++ 中的 std::thread 是什么？

std::thread 是程序的最小执行单元。当你运行一个顺序设计的应用程序或按顺序开发一个应用程序时，程序的不同部分可以同时运行。C++ 提供了名为 std::thread 的标准库，它还介绍了多线程及其工作原理。简单来说，C++ 线程允许程序的各个部分同时运行。

std::thread 的主要特性

C++ 中 std::thread 函数的几个主要特性如下：

• 线程创建： Std::thread 在 C++11 中提供了一个官方类，它使得创建线程更加容易。这是通过一种可执行格式完成的，你只需要定义一个 'std::thread' 实体。
• 线程join： 为了让一个线程执行其他线程，其他线程首先需要与该线程join。在进行多线程编程时，线程的join和leave是两项艰巨的任务。
• 线程分离： 分离操作将组中的所有线程分离出来，并将它们声明为独立线程，这意味着对于这些独立线程，不会返回到组，并且这些线程的运行速度可能比工作共享线程快得多，前提是没有依赖关系阻碍它们的执行。
• 顺序用例： 当将任务分成更大的块时，同时执行这些任务可以提高生产力。

OpenMP 是什么？

OpenMP 是跨平台共享内存多处理编程最广泛使用的模型之一，支持 C、C++ 和 Fortran。它试图通过一组更高级别的抽象的强大构造来处理并行编程的复杂性，从而更容易编写运行速度更快、并能提高资源密集型计算任务性能的代码。

OpenMP 的基本理解

OpenMP 基于编译器主导的形式。它使用 #pragma 指令告知编译器其对各种不可变代码段的行为，将这些代码段视为定义明确。它通过并行块、for 循环和节等构造来跨越并行性。它主要在共享内存系统上工作，其中所有线程共享一个全局内存空间。

功能概念

• 共享内存模型： OpenMP 适用于共享内存架构，即所有处理器共享相同的内存空间，这使得线程可以通过共享 变量进行通信。
• 并行区域： 这是将由多个线程并发执行的代码区域。该并行区域由 #pragma omp parallel 指令指示。
• 并行区域： OpenMP 是一个并行编程接口，其中包含一组编译器指令和 pragmas。这些指令使用 #pragma omp 包含在 C++ 代码中。

OpenMP 在 C++ 中的优势

OpenMP 在 C++ 中的几个优势如下：

• 简单性： 它相对容易使用；OpenMP 通过其 #pragma 指令，只需对原始代码进行最少的修改即可实现并行化，而不会对原始代码的结构产生剧烈改变。
• 自动线程管理： OpenMP 自动管理线程的创建、管理和同步，因此开发人员不必为此烦恼。管理这些线程对应于 C++ 中的 std::thread。
• 可伸缩性： OpenMP 通常能在共享内存多核和多处理器系统上很好地扩展，并能利用应用程序中存在的可用核心。
• 灵活性： 它有多种调度选项，包括静态、动态和引导式，有助于实现负载平衡，因此使 OpenMP 在各种工作负载下都非常灵活。
• 对并行构造的支持： OpenMP 涵盖了从任务并行（task 指令）到循环并行（parallel for）和数据并行。因此，它足够广泛，能够满足许多并行编程需求。

OpenMP 在 C++ 中的劣势

OpenMP 在 C++ 中的几个劣势如下：

• 仅限于共享内存系统： OpenMP 无法在分布式系统（如集群）上提供性能加速，而 MPI 等工具通常用于分布式内存系统。
• 可伸缩性： 随着核心数量的增加（即高性能计算），同步和数据共享的开销将成为 OpenMP 性能的瓶颈。
• 小任务开销大： 与小型计算作业相比，管理许多线程和同步它们的开销非常大。因此，并行化可能适得其反，你将承受与性能提升相等或更大的开销，并最终失败。
• 调试困难： 并行代码的调试更加复杂，OpenMP 没有提供特殊的调试器。这类并行操作的一个问题是，它们很难发现竞态条件和死锁。

C++ 中 std::thread 和 OpenMP 的主要区别

C++ 中 std::thread 和 OpenMP 之间有几个主要区别。一些主要区别如下：

结论

总而言之，std::thread 和 OpenMP 都是 C++ 世界中多线程和并行编程的重要组成部分。虽然 std::thread 提供了足够详细的线程管理控制，但后者更适合需要这种细致监控和自定义线程逻辑的应用程序，例如实时系统和异步编程。另一方面，OpenMP 是一种基于指令的简化方法，用于并行化程序的各个部分，使开发人员能够通过少量代码更改来并行化代码段，并且非常适合在共享内存系统上运行的计算密集型应用程序。虽然两者都可以在共享和分布式内存环境中使用，但 OpenMP 特别适用于共享内存架构。性能考量也有所不同，例如 std::thread 的开销可能较低，这可能有利于中等耗时的任务，而 OpenMP 承受着开销，使其在小型计算中显得笨拙。