并行编程：OpenMP示例与共享存储并行机比较

本文档主要探讨了基于for结构的并行化代码实现，以计算圆周率π为例，通过OpenMP并行编程技术在共享存储环境下进行程序设计。OpenMP是一种针对共享内存系统的并行编程模型，它通过指令集让单线程程序能够利用多核处理器的并行能力。在这个示例中，程序首先读取命令行参数n，然后根据公式`sum = sum + 4.0/(1.0+x*x)`，并用`#pragma omp for reduction(+:sum)`来并行化数组循环，将累加操作（reduction）分解到多个线程上，从而加速计算。 与传统的Pthreads（Posix Threads）相比，OpenMP更加易于使用，因为它提供了高级别的并行控制原语，如`omp parallel`和`omp for`，无需程序员手动管理线程同步和数据依赖。相比之下，Pthreads更底层，需要开发者自己处理线程创建、销毁、同步等问题，适合对性能有更高要求的程序员。 文档还提到了并行程序的一些基础知识，如共享存储并行机模型的特点，这种模型的处理机之间共享统一内存空间，每个处理机都能直接访问全局数据，但大规模并行应用时可能会遇到内存竞争问题。此外，文档列举了一些相关的参考书籍，涵盖了并行计算、并行编程技术、可扩展并行算法设计等多个方面，为读者深入学习并行编程提供了丰富的理论支持。 在实际编程中，选择OpenMP还是其他并行编程模型（如PVM、MPI）取决于具体的应用场景和需求。OpenMP适用于对编程复杂度有较高容忍度，且目标平台支持的情况；而MPI（Message Passing Interface）更适合于需要在分布式系统中进行大量数据交换的大规模并行计算。 总结来说，本文提供了一个使用OpenMP实现简单并行计算任务的实例，并强调了与Pthreads的区别，以及共享存储并行编程模型的特性。对于想要入门并行编程或进一步理解并行计算原理的读者，这是一个很好的学习资料。