로봇 소프트웨어처럼 멀티 쓰레드 프로그래밍이 반드시 필요한 부분에서 항상 문제가 쓰레드간 동기화와 멀티코어 환경에서의 프로그램 수행속도같은 문제가 항상 걸렸다. 그것을 간편하게 OpenMP라는 것을 사용하면 해결가능 하지 않을까 하면 찾아보던중 관련글을 올려보기로 한다. 본인도 OpenMP를 처음 들어본거라 잘 모른다. 이제 한번 살펴보고난뒤에 한번 나의 연구에 적용을 해보려고 한다.
아래글은 www.gisdeveloper.co.kr 에서 퍼온 글입니다.
OpenMP에 대한 더 자세한 내용을 보시려면 http://openmp.org/wp/ 을 방문해 보십시오.
Visual Studio 2008에서의 OpenMP사용은 http://msdn.microsoft.com/en-us/library/tt15eb9t.aspx
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필자가 OpenMP이라는 단어를 처음 들었을때는, 보다 안정적인 멀티 스레드 프로그래밍에 대한 갈증이 한창일 때였습니다. XGE 개발 초기에 데이터 요청과 데이터 가시화를 별도의 스레드로 두고, 다시 데이터 요청을 레이어 단위로 나누어 다시 레이어를 별도의 스레드로 분리시켜야할 필요성에서였는데요. 그러다가 찾은 것이 OpenMP 이였습니다. 처음 접하는 기술인지라... 실제 프로젝트에 적용하지 않고 일단 머리속에 북마크만 해 두었지요.
위의 3 단계를 자세히 살펴보면, 3단계는 1단계와 2단계가 반드시 이뤄져야 하지만, 1단계와 2단계는 완전히 서로 독립적이라는 점입니다. 바로 여기서 1단계와 2단계를 2개의 스레드로 분리해 성능을 높일 수 있다는 것일 알 수 있습니다. 2개의 스레드로 분리하는 방법은 직접 개발자가 스레드 API를 사용해서 분리시킬 수 있는 방법과 OpenMP를 사용해서 그 분리 작업을 맡기는 방법이 있습니다. 여기서는 물론~ OpenMP를 사용해 두개의 스레드로 분리해 보겠습니다. 먼저 살펴 볼 것이 #pragma omp parallel sections num_threads(2)인데, 이 #pragma는 2개의 스레드(num_threads(2))로 실행 구역(section)을 나누겠다는 의미입니다. 그 실행 구역이라는 것이 다름 아닌 e와 phi를 구하는 것인데, 이 실행 구역, 즉 section을 정하는 코드가 바로 다음 코드에 2번 나오는 #pragma section 블럭입니다. 이 블럭은 정확히 e와 phi를 구하는 코드입니다. 여기서 중요한 것은 동기화인데, e와 phi를 계산해서 합하는 것이 최종적인 목표이므로 e의 계산과 phi의 계산이 완전이 완료되어야만 e와 phi를 합할 수가 있다. OpenMP는 #pragma omp parallel sections num_threads를 통해 이 전처리가 규정한 블럭의 코드를 자동으로 동기화 시켜줍니다!! ^^ 와우~ 여기서 눈치가 빠른 사람이라면, 위의 코드에서 OpenMP와 관련된 코드를 제거해도 동일한 결과를 낸다는 것입니다. 물론, 싱글 스레드로 돌아가므로 수행 속도는 저하되겠지만 말입니다. 즉, 이를 다시 역으로 생각해보면, 기존에 전혀 멀티 프로세싱을 고려하지 않고 개발된 코드에 대해서 OpenMP를 적절하게 적용하면 큰 코드의 변경 없이도 멀티 프로세싱의 잇점을 추가할 수 있다는 점이겠지요. 필자의 추측으로 OpenMP라는 기술은 아마도... 기존의 싱글 스레드로 작동하는 소프트웨어에 대해서, 멀티코어 CPU의 등장으로 그 하드웨어의 성능을 최대한 끌어내기 위해 등장한 기술로 보입니다. 간단하게 예를 들어 OpenMP를 살펴보았습니다. 이글은 OpenMP의 많은 기능 중에 매우 간단하고 기본적인 예를 든 것입니다. 추후 기회가 된다면 더 많은 OpenMP의 정보를 제공할 수 있도록 하겠습니다. 그때까지 참지 못하겠다면, http://www.kallipolis.com/openmp/index.html 를 참고하길 바랍니다. 이 글이 도움이 되셨다면, 짧은 댓글이라도 달아주시길, 큰~ 힘이 됩니다. ^^* |
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