OpenMP并行编程指南：科学与工程计算中的应用

"本书《并行编程-Using OpenMP Portable Shared Memory Parallel Programming》深入探讨了OpenMP这种便携式共享内存并行编程接口，并通过科学和工程计算的视角，介绍了如何利用OpenMP进行数据并行处理。书中包含了多个年代的并行计算相关著作，展示了并行计算的发展历程和技术演进。" OpenMP是开放多处理（Open Multi-Processing）的缩写，它是一种应用程序编程接口（API），旨在支持跨平台的共享内存并行编程。OpenMP被设计用来简化多处理器系统上的程序开发，尤其适用于那些具有多个处理核心的现代计算机架构。通过OpenMP，开发者可以利用编译器指令和库函数来指定哪些代码段可以在多个处理器核心上并行执行，从而提升程序的执行效率。 在科学和工程计算领域，OpenMP的应用广泛，因为这些计算通常涉及大量数据和复杂的算法，非常适合并行化处理。例如，流体力学、气象预报、分子动力学等领域的计算任务，通过OpenMP可以将单个计算任务分解成多个子任务，分配给不同的处理器核心，大大提高了计算速度。 书中提到的其他著作涵盖了不同类型的并行计算方法，如MIMD（Multiple Instruction Multiple Data）计算机上的数据并行编程、无结构科学计算在可扩展多处理器上的实现、并行计算流体动力学的实现和结果，以及企业集成建模等，这些都是并行计算领域的基础和关键研究。这些书籍反映了并行计算技术从早期发展到成熟的过程，为OpenMP的使用提供了丰富的背景知识。 《PVM：Parallel Virtual Machine》和《Practical Parallel Programming》等书籍则关注于网络并行计算和实用的并行编程技巧，它们为OpenMP之外的并行计算框架提供了理解，帮助开发者更好地选择和集成不同的并行计算工具。 《Enabling Technologies for Petaflops Computing》讨论了向千万亿次（Petaflops）级别计算迈进所需的技术，这与OpenMP的目标是一致的，即优化高性能计算，提高计算能力。随着计算机硬件的进步，OpenMP等并行编程工具对于实现更高效能计算至关重要。 《并行编程-Using OpenMP Portable Shared Memory Parallel Programming》不仅介绍了OpenMP的使用，还提供了一个全面的并行计算知识框架，是学习和实践并行编程的宝贵资源。通过阅读这本书，读者不仅可以掌握OpenMP的基本用法，还能了解到并行计算的历史、现状和未来趋势，为开发高性能的科学计算应用打下坚实基础。