OpenMP并行计算实践：用例解析

"本资料是关于并行计算的中科大讲义，主要涵盖并行计算的基础、算法设计、数值算法以及并行程序设计等方面。通过学习，可以掌握并行计算机系统结构模型、并行算法设计基础和技术、并行数值计算方法以及如何在不同存储系统上进行并行编程。" 在并行计算领域，OpenMP是一种广泛使用的API，用于在共享内存多处理器系统上编写并行程序。这个实例很可能展示了如何利用OpenMP库来计算圆周率π，以展示并行计算的优势和方法。 并行计算的基础部分涵盖了并行计算的定义、它在计算科学中的重要性以及当代科学与工程问题对计算能力的需求。这部分内容可能讨论了并行计算如何解决复杂问题的计算瓶颈，提高计算效率。 接着，讲义深入到并行计算机系统结构，包括系统互连的不同类型，如静态互联网络、动态互连网络和标准互联网络（如PCI-E、InfiniBand等）。这些网络是并行系统中处理单元间通信的关键，对于理解并行性能至关重要。 并行计算机结构模型部分可能介绍了各种模型，如SIMD（单指令多数据）和MIMD（多指令多数据）架构，以及SPMD（单指令多数据流）模式，这些模型是并行计算体系结构的基础。 并行算法设计部分包括设计基础、一般设计方法、基本设计技术和设计过程。这可能涉及如何将串行算法转化为并行算法，例如使用分治法、MapReduce模型或数据并行、任务并行策略。 并行数值算法部分讨论了基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换（FFT），这些都是科学计算中的核心问题，常需要并行化处理以提升效率。 最后，讲义探讨了并行程序设计，包括基础概念、共享存储系统编程（如使用OpenMP）和分布式存储系统编程（如MPI）。并行程序设计环境和工具的介绍可能涵盖了调试器、性能分析器和其他辅助工具，帮助开发者优化并行代码。 通过这个讲义，学习者不仅可以理解并行计算的基本原理，还能掌握实际编写并行代码的技能，特别是在OpenMP框架下计算π的例子，有助于将理论知识应用于实践中。