OpenMP并行编程模型详解

"Parallel Programming in OpenMP 是一本详细介绍OpenMP并行编程模型的书籍，由Rohit Chandra、Leonardo Dagum、Dave Kohr和Dror Maydan等作者撰写，他们在并行计算和编译器领域有深厚的经验。本书讨论了如何在共享内存和分布式共享内存多处理器上使用OpenMP进行并行编程。OpenMP由SGI发起，并与其他主要计算机制造商合作开发，现已成为并行化应用的事实标准。OpenMP组织得到了包括Compaq、Hewlett-Packard、Intel、IBM、Kuck & Associates、SGI、Sun和美国能源部ASCI项目在内的多家大公司的支持，以及超过15家软件供应商和应用开发者的广泛认可。" OpenMP是一种开放源代码的并行编程框架，旨在简化多处理器系统上的编程工作。它提供了一种基于编译器指令的接口，允许程序员在C、C++和Fortran等语言中添加并行性，无需深入理解底层并行机制。OpenMP的关键特性包括： 1. **共享内存模型**：OpenMP支持共享内存并行性，这意味着所有线程可以看到相同的全局内存空间，从而简化了数据管理。通过使用`omp parallel`、`omp for`等构造，可以将串行代码转换为并行代码。 2. **动态调度**：OpenMP允许动态分配任务和循环到线程，这使得程序能够适应运行时条件的变化，例如处理负载不均衡或硬件变化。 3. **同步机制**：包括`critical`、`mutex`和`barrier`，用于控制线程间的同步，防止数据竞争和确保正确执行顺序。 4. **并行区域**：通过`#pragma omp parallel`，可以标记代码块以并行执行。并行区域内的线程是独立创建的，可以执行相同的操作，但可能以不同的顺序。 5. **循环并行化**：`#pragma omp for`指令可以自动将循环并行化，将循环迭代分派给多个线程，提高执行效率。 6. **线程亲和性**：可以指定线程与特定的处理器核心绑定，优化性能。 7. **工作共享构造**：如`omp sections`和`omp task`，用于更复杂的并行结构，允许多个任务并行执行。 8. **环境变量**：OpenMP提供了多种环境变量，如`OMP_NUM_THREADS`，允许程序员在运行时调整并行度。 OpenMP的广泛应用和行业支持表明，它是并行编程的重要工具，特别是在科学计算、大数据分析和高性能计算领域。理解并掌握OpenMP，能够帮助开发者充分利用多核处理器的计算能力，提高应用程序的运行效率。