OpenMP在Fortran95中的并行计算指南
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更新于2024-07-20
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"使用OpenMP进行Fortran95并行计算"
OpenMP是一种并行编程模型,它允许程序员在共享内存多处理器系统上编写高效的并行代码。在Fortran95中,OpenMP提供了一组丰富的接口,这些接口是通过预处理指令(pragma)来实现的,使得Fortran程序员可以轻松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。
**第一章 OpenMP Fortran应用程序接口界面**
1.1 **简介**
OpenMP的历史可以追溯到1990年代,作为一种开放标准,旨在简化并行编程。它由一组库函数和编译器指令组成,适用于多种编程语言,包括Fortran。本文档旨在介绍如何在Fortran95中使用OpenMP进行并行计算。
1.1.1 **历史回顾**
OpenMP的发展是为了应对多处理器系统的需求,它提供了简单易用的接口,使得并行编程变得更加直观。
1.1.2 **参与者**
OpenMP的开发和维护涉及了多个硬件和软件供应商,以及学术界的贡献。
1.1.3 **关于本文档**
本文档是针对Fortran95程序员的,详细介绍了OpenMP的各种指令和使用方法。
**第二章 OpenMP构件**
2.1 **Work-sharing构件**
Work-sharing构件用于分配任务到并行区域中的线程,确保工作负载的均衡。
2.1.1 **!$OMPDO/!$OMPENDDO**
这是对do循环的并行化,允许循环体的每个迭代由不同的线程执行。
2.1.2 **!$OMPSECTIONS/!$OMPENDSECTIONS**
sections构造允许将一系列任务分派给线程,每个线程执行一个section。
2.1.3 **!$OMPSINGLE/!$OMPENDSINGLE**
single构造确保只有一个线程执行特定的代码段。
2.1.4 **!$OMPWORKSHARE/!$OMPENDWORKSHARE**
workshare用于并行执行一组语句,通常与块结构一起使用。
2.2 **Combined parallel work-sharing构件**
这些构造结合了并行和work-sharing,提高代码的灵活性。
2.2.1 **!$OMPPARALLELDO/!$OMPENDPARALLELDO**
在并行区域内并行化do循环。
2.2.2 **!$OMPPARALLELSECTIONS/!$OMPENDPARALLELSECTIONS**
并行执行sections。
2.2.3 **!$OMPPARALLELWORKSHARE/!$OMPENDPARALLELWORKSHARE**
在并行区域内并行化work-sharing块。
2.3 **Synchronization constructs(同步构件)**
这些构件确保线程之间的正确同步,避免数据竞争。
2.3.1 **!$OMPMASTER/!$OMPENDMASTER**
Master构造指定只由主线程执行的代码。
2.3.2 **!$OMPCRITICAL/!$OMPENDCRITICAL**
critical区保证同一时刻只有一个线程执行该段代码。
2.3.3 **!$OMPBARRIER**
barrier指令让所有线程在继续执行之前等待其他线程到达同一位置。
2.3.4 **!$OMPATOMIC**
原子操作确保对共享变量的更新是不可分割的。
2.3.5 **!$OMPFLUSH**
指令强制所有线程刷新其缓存,确保数据一致性。
2.3.6 **!$OMPORDERED/!$OMPENDORDERED**
有序构造允许在并行区域内的线程按顺序执行。
2.4 **Data environment constructs**
这些构件定义了数据的可见性和共享性。
2.4.1 **!$OMPTHREADPRIVATE(list)**
将变量声明为线程私有,每个线程有自己的副本。
**第三章 PRIVATE, SHARED & Co.**
3.1 **Data scope attribute clauses**
这些子句用于控制变量在并行区域内的行为。
3.1.1 **PRIVATE(list)**
私有变量列表,每个线程都有自己的独立副本。
3.1.2 **SHARED(list)**
共享变量列表,所有线程可以访问。
3.1.3 **DEFAULT(PRIVATE|SHARED|NONE)**
默认行为设置,决定未明确指定的变量的可见性。
通过熟练掌握这些OpenMP指令和构件,Fortran95程序员可以有效地利用多核处理器的并行能力,提高程序的运行效率,尤其是在科学计算和大数据处理等领域。然而,正确地管理和同步数据、避免竞态条件和死锁等问题,是并行编程中的关键挑战,需要仔细设计和调试。
2012-11-25 上传
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qijingzhao2010
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