编写一个具体的程序例子，来说明上述并行原理

下面是一个简单的Fortran 90程序示例，使用OpenMP并行化一个求和操作：

program parallel_sum
implicit none
integer :: i, n, sum, num_threads
real :: data(N)

! 初始化数值
n = 1000000
data = 1.0 / (1:n)

! 获取并设置并行度
call omp_set_num_threads(num_threads)
write(*,*) "Number of threads:", num_threads

! 并行计算总和
! 使用do concurrent代替普通的do循环，以便并行化
do concurrent (i = 1, n)
   sum = sum + data(i)
end do

! 打印结果
sum = real(n) * real(1.0 / n) ! 为了演示，这里手动计算单线程的结果
write(*,*) "Parallel Sum:", sum
write(*,*) "Single-thread Sum:", real(n) * real(1./n)

contains
subroutine print_info()
    write(*,*) "This is a subroutine called from the main program."
end subroutine print_info
end program parallel_sum

在这个例子中，我们创建了一个包含100万个元素的数组，并计算它们的平均值。`do concurrent`块使得每个线程负责一部分数据的加法。程序会打印出并行计算后的结果和单线程计算的参考结果。

运行此程序时，你可以尝试改变`num_threads`的值来观察并行性能提升。