OpenMP入门教程：并行编程实践

"Using OpenMP" 是一本关于并行编程领域的教材，特别关注于OpenMP（Open Multi-Processing）技术的应用。OpenMP是一种广泛使用的应用级并行编程接口，它允许在共享内存系统上利用多核处理器进行任务并行化，无需对底层硬件或操作系统有深入理解。这本书籍汇集了多个重要的科学与工程计算领域中的研究成果和实践案例，展示了如何有效地将OpenMP应用于诸如数值模拟（如 Computational Fluid Dynamics）、大规模并行计算（例如PVM: Parallel Virtual Machine）以及高性能Fortran编程等场景。 1. 数据并行编程：《Data-Parallel Programming on MIMD Computers》一书介绍了数据并行计算在多指令流、多数据流（MIMD）计算机上的原理和技术，这为OpenMP提供了理论基础，强调了数据的独立性和负载均衡的重要性。 2. 非结构化科学计算：《Unstructured Scientific Computation on Scalable Multiprocessors》探讨了如何通过OpenMP在可扩展多处理器上实现并行处理，特别是在解决复杂几何和动态问题时，OpenMP并行化的优势得以体现。 3. 并行计算实践：《Parallel Computational Fluid Dynamics: Implementation and Results》展示了OpenMP在实际计算流体动力学中的应用，包括代码优化和性能调优策略，对于理解OpenMP在大型科学计算中的具体应用非常有价值。 4. 企业集成建模：虽然不是直接关于OpenMP，但《Enterprise Integration Modeling》中的并行处理章节可能包含了OpenMP在企业级系统集成中的潜在应用，尤其是在处理大规模数据处理和分布式计算时。 5. 高性能编程工具：《The High Performance Fortran Handbook》中详细介绍了OpenMP如何与Fortran语言结合，提升程序的性能，是学习Fortran开发者使用OpenMP的宝贵资源。 6. 并行计算框架：《PVM: Parallel Virtual Machine》作为一本用户指南，展示了OpenMP之外的另一种并行计算模型，对比两种方法有助于理解和选择适合特定应用场景的并行策略。 7. 实践教程：《Practical Parallel Programming》提供了一手的实践指导，包括OpenMP的编写技巧和常见问题解决，非常适合初学者和进阶者。 8. PetaFlops时代的科技趋势：《Enabling Technologies for PetaFlops Computing》讨论了OpenMP和其他技术在推动极端计算能力发展中的作用，预示着OpenMP在未来高性能计算中的持续重要性。 9. 科学计算入门：《An Introduction to High-Performance Scientific Computing》可能是本书中关于OpenMP介绍的基础部分，介绍了如何通过OpenMP进行高效的数值模拟和科学计算。 "Using OpenMP" 是一本涵盖了OpenMP在并行计算领域的广泛应用、理论背景和实战技巧的综合性教材，对于学习和掌握现代高性能计算技术的工程师和科学家来说是一本不可或缺的参考书。