并行编程：OpenMP与多线程并行结构结合应用

"这篇资源是关于并行程序设计的介绍，特别是关注于在共享存储环境下的编程，主要涉及OpenMP的使用。文章作者是马少杰，来自曙光信息产业有限公司，内容涵盖了并行程序的基本概念、OpenMP的使用、以及消息传递并行编程如PVM和MPI的简介。此外，还讨论了共享存储并行机模型的特点和限制。" 本文重点讲述了并行编程中的一个重要概念——绑定（Binding）并行结构的联合使用，这是提高程序性能的有效手段。并行结构如`#pragma omp parallel for`和`#pragma omp parallel`是OpenMP库提供的指令，用于指导编译器如何将任务分配到多个处理器上。在提供的代码示例中，可以看到两种并行结构的联合使用，它们用于遍历一个范围（如`for (I=0;I<N;I++)`）并执行`NEAT_STUFF(I)`这个函数或操作。 `#pragma omp parallel for`是一个并行循环指令，它会将循环体分解为多个独立的任务，这些任务可以在不同的线程上并行执行。`#pragma omp parallel`则创建一个并行区域，在此区域内可以进一步指定并行任务。当这两个指令结合使用时，可以先创建一组线程，然后在线程组内进行循环的并行化，这样可以更灵活地控制并行度和线程间的任务分配。 文章提到了共享存储编程，这是并行计算的一种常见模式，其中所有处理器都可以访问同一块内存。这种方式的优点在于通信简单，因为数据可以直接在共享内存中读写。然而，这也带来了挑战，如内存竞争条件，即多个处理器试图同时修改同一数据，可能导致未定义的行为或错误结果。因此，有效的同步机制，如OpenMP的锁和屏障，是必不可少的。 此外，文章还列举了一些关于并行计算的重要参考书籍，涵盖了从基础理论到具体编程技术的广泛内容。这些书籍可以帮助读者深入理解并行计算的各个方面，包括并行结构、算法设计、编程技术以及特定并行库如MPI的使用。 最后，文章提到了共享存储并行机模型的特点，包括多台处理机共享同一内存空间、处理机间的通信通过共享内存实现，以及这种模型在处理中小规模应用时的效率。然而，由于内存访问冲突的问题，它的可扩展性相对较差。 这篇文章提供了并行编程的入门知识，特别是对于OpenMP的实践应用，对于想要进入并行计算领域的开发者来说是一份宝贵的资源。通过学习和理解这些基本概念和技术，开发者能够有效地编写出能在多核或集群系统上高效运行的并行程序。