OpenMP在Fortran95中的并行计算实践指南

"该资源是基于Fortran95并使用OpenMP进行并行计算的中文教程，涵盖了OpenMP的应用程序接口、主要构件、同步机制以及数据环境构建等内容，旨在帮助程序员理解和实现高效的并行计算程序。" 在并行计算领域，OpenMP（Open Multi-Processing）是一个广泛应用的API标准，它提供了一种方便的方式来实现共享内存并行计算。Fortran95是一种广泛用于科学计算的语言，结合OpenMP可以极大地提高计算密集型任务的执行效率。本教程以《Parallel Programming in Fortran95 using OpenMP》为蓝本，用中文详细解释了如何在Fortran95中利用OpenMP进行并行编程。 第一章介绍了OpenMP的基础知识，包括OpenMP的历史、参与者以及文档的目的。OpenMP自1998年成立以来，已经成为并行编程的事实标准，被多个编译器支持。文档的目的是让读者了解OpenMP的基本概念和使用方法。 第二章详细阐述了OpenMP的各种构件，这些构件是构建并行程序的核心。工作共享构件（如DO循环、SECTIONS和WORKSHARE）用于分配任务给不同的线程。例如，`!$OMPDO`和`!$OMPENDDO`用于控制并行循环，`!$OMPSECTIONS`和`!$OMPENDSECTIONS`用于并行执行多个代码段。此外，还有组合的并行工作共享构件，如`!$OMPPARALLELDO`和`!$OMPPARALLELWORKSHARE`，它们结合了并行和工作共享，使得代码结构更加灵活。 同步构件是确保并行程序正确执行的关键，如`!$OMPMASTER`和`!$OMPENDMASTER`用于指定主线程的任务，`!$OMPCRITICAL`和`!$OMPENDCRITICAL`用于保护临界区，避免并发访问同一数据。`!$OMPBARRIER`是一个同步点，所有线程必须在此处会合。`!$OMPATOMIC`用于原子操作，保证对共享变量的更新不会被其他线程打断。`!$OMPORDERED`和`!$OMPENDORDERED`则用于在并行区域中保持数据的顺序。 第三章讨论了数据环境，特别是数据的作用域属性子句，如`PRIVATE`和`SHARED`。`PRIVATE(list)`将变量列表声明为每个线程的私有副本，而`SHARED(list)`则表示变量是所有线程共享的。`DEFAULT(PRIVATE|SHARED|NONE)`决定了未显式声明的数据默认的共享方式。 通过这个中文教程，读者能够学习到如何使用Fortran95和OpenMP进行并行编程，掌握并行区域的创建、工作负载的分配、同步控制以及数据管理，从而编写出高效、可扩展的并行计算程序。这对于处理大规模科学计算、数值模拟等需要大量计算资源的任务尤其重要。