在开发基于OpenMP 4.0和MPI的高性能计算程序时，如何利用Intel Cluster Studio XE 2013 SP1进行性能分析和优化？请提供具体的步骤和策略。

要在基于OpenMP 4.0和MPI的高性能计算程序中进行性能分析和优化，你可以利用Intel Cluster Studio XE 2013 SP1提供的工具集来实现。首先，确保你的开发环境已经安装了这个工具套件，并且配置好了所需的编译器和库。接下来，可以按照以下步骤进行：

参考资源链接：[Intel并行计算与MPI通信优化](https://wenku.csdn.net/doc/5a6f4z8roh?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 编译并行程序时，使用Intel C++编译器（icc/icpc）来编译你的源代码，并且开启适当的编译优化选项，例如`-O3`和`-ipo`（如果需要跨源优化）。对于OpenMP程序，添加`-qopenmp`标志启用OpenMP支持。

2. 使用Intel MPI Library来编译和链接MPI程序，确保使用正确的编译选项，如`-lmpi`，以便链接到MPI库。

3. 运行程序之前，使用`mpirun`或`mpiexec`命令来启动你的程序，并考虑使用`-genv I_MPI_FABRICS shm:dapl`或类似的环境变量来优化通信设置。

4. 启动并行程序后，利用Intel Trace Analyzer and Collector（ITAC）来收集性能数据。ITAC可以提供详细的通信分析，帮助你识别性能瓶颈。

5. 使用Intel VTune Amplifier XE来分析程序中CPU的使用情况，尤其是在多线程和并行区域的性能表现。VTune可以提供热点分析、线程协作和内存访问效率等信息。

6. 根据分析结果，优化你的代码。可能需要调整OpenMP的并行区域划分、线程数和数据划分策略；对于MPI程序，优化通信模式、减少不必要的数据传输和提高数据传输效率。

7. 重复运行、分析和优化的步骤，直到达到所需的性能目标。

通过以上步骤，你可以利用Intel Cluster Studio XE 2013 SP1进行有效的性能分析和优化。《Intel并行计算与MPI通信优化》这本书将为你提供更多的背景知识和实例，帮助你更深入地理解和掌握这些工具和优化策略。

参考资源链接：[Intel并行计算与MPI通信优化](https://wenku.csdn.net/doc/5a6f4z8roh?spm=1055.2569.3001.10343)