并行计算编程：OpenMP、MPI、CUDA与混合编程实战

"本书《Programming on Parallel Machines》由Norm Matloff教授编写，涵盖了OpenMP、MPI和CUDA等并行编程技术，并讨论了如何在不同环境下（如GPU、多核、集群）进行混合并行编程。书中包含丰富的实例，旨在帮助读者理解和应用这些技术。此外，该书遵循Creative Commons许可协议，可在作者的个人网站上获取最新版。CUDA是NVIDIA的注册商标，作者尽力减少错误，但不保证内容完全准确。" 详细知识点： 1. **并行编程**：并行编程是指同时在多个处理器或计算单元上执行任务，以提高计算速度和效率。这是现代高性能计算和大数据处理的关键技术。 2. **OpenMP（Open Multi-Processing）**：OpenMP是一种应用广泛的共享内存并行编程模型，主要针对C、C++和Fortran语言。它提供了一组库函数和编译器指令，使程序员可以方便地编写并行程序，实现多线程并行计算。 3. **MPI（Message Passing Interface）**：MPI是用于分布式内存系统的一个标准接口，允许在多个处理器之间通过消息传递进行通信。它是并行计算的重要工具，尤其适用于大规模并行环境，如超级计算机中的节点间通信。 4. **CUDA（Compute Unified Device Architecture）**：CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，主要用于利用图形处理器（GPU）进行通用计算。CUDA允许开发者直接访问GPU的计算核心，以实现高效的并行计算，特别适合于处理大规模数据集和计算密集型任务。 5. **GPU编程**：GPU最初设计用于图形渲染，但随着其计算能力的增强，已经成为并行计算的重要平台。通过CUDA等工具，开发者可以利用GPU的并行性执行科学计算、机器学习和数据分析等任务。 6. **多核编程**：多核编程是指在具有两个或更多个处理器核心的单个芯片上进行并行处理。通过合理调度任务，多核编程可以显著提高计算性能，降低功耗。 7. **集群并行**：集群并行是将多台计算机连接成一个网络，通过高速通信链路协同工作，形成一个计算资源池。MPI是集群并行编程中的常见工具，允许程序在多个计算节点之间高效地交换信息。 8. **混合并行编程**：混合并行编程结合了共享内存（如OpenMP）和分布式内存（如MPI）的特性，可以在同一程序中利用多核CPU和GPU的并行能力，优化计算效率。 9. **Norm Matloff**：本书的作者Norm Matloff是加州大学戴维斯分校的计算机科学教授，他在统计学和数据库软件开发方面有着丰富的经验，对并行处理有兴趣的研究者可以从他的著作中受益。 10. **Creative Commons许可**：本书采用Creative Commons许可，意味着公众可以自由访问、复制、分发和修改内容，但需遵守一定的使用条件，如署名和非商业用途。 通过学习这本书，读者将能够掌握并行计算的基本概念，了解OpenMP、MPI和CUDA的使用方法，以及如何在不同的硬件平台上进行并行编程，提升代码的运行效率。