并行计算入门：OpenMP详解与应用

"OpenMP是并行计算的一种实现方式，它通过一组编译制导语句和运行时库函数，将并行性引入到基础编程语言中。OpenMP支持SPMD结构，工作共享构造，同步构造以及数据环境构造，提供执行环境例行程序，锁机制，并在FORTRAN中管理环境变量。并行计算涉及并行计算机系统结构，算法设计和程序编写，涵盖SMP、MPP和Cluster等并行计算系统，还包括性能评测、基本通信操作、数值算法如稠密矩阵运算和线性方程组求解等内容。" OpenMP是一种广泛应用的多线程编程接口，旨在简化共享内存并行计算。它允许开发者在C、C++、FORTRAN等编程语言中添加并行性，通过在源代码中嵌入特定的编译指示符(pragma)和使用OpenMP库函数。这些编译指示符包括SPMD结构，允许单个程序在多个数据上并行执行；工作共享构造，如for循环的并行化；同步构造，用于控制线程间的同步，如barrier和critical；数据环境构造，处理数据的共享和私有化。 并行计算的结构是其核心组成部分，包括单处理器多数据(SMP)、大规模并行处理(MPP)和集群(Cluster)等不同架构。SMP系统中，所有处理器共享同一内存空间；MPP系统由多个独立的处理器通过高速网络连接，各自拥有本地内存；而Cluster是由大量廉价计算机通过网络连接组成的大规模计算平台。 在并行计算中，性能评测是关键，包括计算效率、速度up和负载平衡等指标。并行算法设计则涉及到如何有效地将任务分解，利用多处理器资源，这包括并行算法设计基础，一般设计方法，如数据划分、任务调度，以及基本设计技术，如分布式数组和消息传递。 并行数值算法是并行计算的重要应用领域，涵盖了基本通信操作，如发送和接收消息，以及特定的数值计算任务，如稠密矩阵运算和线性方程组的求解。快速傅里叶变换(FFT)是另一个常见并行化算法，广泛应用于信号处理等领域。 并行程序设计不仅涉及编程模型，如共享存储系统编程和分布存储系统编程，还包括编程环境和工具，帮助开发者调试、优化并行程序，提高其并行效率和可扩展性。OpenMP作为并行程序设计的一个实用工具，为开发者提供了高效且易于使用的并行编程手段。