并行编程入门：从串行到OpenMP

"该资源主要介绍了串行程序与并行程序的基本概念，特别是共享存储并行编程，包括OpenMP和消息传递并行编程中的PVM和MPI。文档中还提到了一些并行计算的经典参考书籍，并简述了共享存储并行机模型的特点和局限性。" 串行程序与并行程序是计算机科学中两种基本的程序执行模式。串行程序是指指令按顺序执行，一次只有一个任务在进行，而并行程序则是指多个任务同时执行，可以显著提升计算速度和效率。 共享存储并行程序是一种并行计算模型，其中多台处理机通过网络连接共享同一内存空间。这种模型允许处理器直接访问所有数据，通过单一内存地址进行协调。多线程程序是共享存储并行程序的一个常见实现，其中多个执行线程可以在同一内存空间中运行，共享数据。OpenMP是一个流行的标准，用于简化C、C++和Fortran等语言中的并行编程，它通过在源代码中添加特定的编译器指令来实现并行化。 然而，共享存储并行机模型存在一些限制。由于所有处理机共享同一内存，当它们同时访问共享全局变量时，可能会出现内存竞争，导致性能下降。这种模型通常适用于处理中等规模的问题，不适合大规模的并行计算。 消息传递并行程序（如使用PVM或MPI）则采用不同的策略。在这种模型中，每个处理机拥有独立的内存空间，并通过交换消息来进行通信和协调。PVM（Parallel Virtual Machine）是一种早期的并行计算框架，允许不同操作系统上的处理机进行通信。而MPI（Message Passing Interface）是更现代、更广泛使用的标准，它提供了一组函数来处理进程间的消息传递，支持高效的大规模并行计算。 对于并行计算的学习，文档中推荐了一些经典书籍，如黄铠、徐志伟的《可扩展并行计算技术》、陈国良的《并行计算—结构、算法、编程》以及李晓梅等人的《可扩展并行算法的设计与分析》等，这些都是深入理解并行计算领域的宝贵资源。 在实际操作中，开发并行程序需要了解如何编译和运行这些程序。OpenMP程序通常需要特定的编译器选项来启用并行化，而MPI程序则需要配置适当的MPI库和编译器。例如，使用MPI时，开发者可能需要通过mpicc这样的特殊编译器前端来编译源代码，然后使用mpiexec或mpirun等工具来启动并行运行。 串行程序与并行程序之间的选择取决于计算需求、可用资源和性能目标。并行计算提供了强大的计算能力，但同时也需要更复杂的编程和资源管理。通过理解和掌握如OpenMP和MPI这样的工具，开发者能够充分利用多核处理器和分布式系统，解决复杂和计算密集型的问题。