OpenMP并行计算教程:Fortran实现
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更新于2024-08-02
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"这份资源是一份关于OpenMP并行计算的文档,专注于使用Fortran语言。作者Miguel Hermanns是西班牙马德里理工大学航空航天工程学院的成员。文档介绍了OpenMP Fortran应用编程接口的基础知识,包括各种并行结构、工作共享构造和同步构造,旨在帮助读者理解和实现共享内存环境下的并行计算。"
OpenMP是一种开放源代码的API,用于在C、C++和Fortran等编译型语言中进行并行编程,特别适合于共享内存的多处理器系统。它通过提供一系列的编译器指令(预处理宏)和库函数,使得程序员能够相对容易地将串行代码转换为并行代码,从而利用多核处理器的计算能力。
1. **OpenMP Fortran应用编程接口**
- **历史背景**: OpenMP最初是在1998年由几家主要的硬件和软件供应商发起的,旨在提供一个跨平台的并行编程标准。
- **参与者**: 开发者、研究人员、教育工作者以及工业界都在OpenMP的发展中扮演了角色。
- **文档目标**: 该文档的目的是向Fortran程序员介绍如何利用OpenMP实现并行化,以提高程序性能。
2. **基本概念**
- **OpenMP指令和条件编译**: 使用`!$OMP`前缀的预处理指令来开启和结束OpenMP区域,编译器根据是否存在这些指令来决定是否执行并行化。
- **并行区域**: 通过`!$OMP PARALLEL`和`!$OMP END PARALLEL`定义,这是并行计算的核心,创建一个线程团队来执行任务。
3. **OpenMP构造**
- **工作共享构造**: 用于将大任务分解为小块,分配给线程执行。
- `!$OMPDO/!$OMP END DO`: 并行化循环,每个线程处理一部分迭代。
- `!$OMP SECTIONS/!$OMP END SECTIONS`: 将代码段分为多个部分,线程独立执行。
- `!$OMP SINGLE/!$OMP END SINGLE`: 只有一个线程执行的代码段。
- `!$OMP WORKSHARE/!$OMP END WORKSHARE`: 工作共享,所有线程同时执行同一段代码。
- **组合并行工作共享构造**: 将并行和工作共享结合,以更灵活的方式并行化代码。
- `!$OMPPARALLEL DO/!$OMPEND PARALLEL DO`: 并行化循环,并允许线程团队内的工作共享。
- `!$OMPPARALLEL SECTIONS/!$OMPEND PARALLEL SECTIONS`: 并行执行多个代码段。
- `!$OMPPARALLEL WORKSHARE/!$OMPEND PARALLEL WORKSHARE`: 并行化工作共享,所有线程同时执行所有工作共享的代码。
4. **同步构造**
- **主区(Master Region)**: `!$OMP MASTER/!$OMPEND MASTER`指示只有主线程(通常为第一个线程)执行的代码。
- **同步点(Barrier)**: `!$OMP BARRIER`确保所有线程到达此点后才会继续执行,用于保持数据一致性。
- **临界区(Critical Region)**: `!$OMP CRITICAL`确保同一时间只有一个线程可以执行特定代码,用于保护共享资源。
- **单例(Singleton)**: `!$OMP SINGLE`和`NOWAIT`选项可以创建一个仅在第一次遇到时执行的区域,常用于初始化。
5. **其他高级特性**
- **动态调整线程数**: 使用`omp_set_num_threads()`函数在运行时改变线程数。
- **队列管理**: 通过`!$OMP TASK`和`!$OMP TASKWAIT`可以创建和管理任务队列,实现更复杂的并行控制。
- **并行区域中的数据共享和私有化**: `SHARED`、`PRIVATE`、`FIRSTPRIVATE`、`LASTPRIVATE`和`REDUCTION`等关键字控制数据的可见性和副本。
学习OpenMP并行计算Fortran,不仅可以提升代码的执行效率,还可以帮助开发人员适应不断增长的多核心计算环境。通过理解并熟练运用OpenMP的各种构造和同步机制,可以编写出高效且易于维护的并行程序。
2012-11-25 上传
2020-06-08 上传
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