OpenMP并行编程指南

"该资源是一份关于OpenMP的并行编程技术资料，由Dieteran Mey撰写，介绍了OpenMP的基本概念、多处理器共享内存系统以及多线程与多处理的区别。" OpenMP（Open Multi-Processing）是一种广泛使用的并行编程模型，特别适合于共享内存的多处理器系统。在这样的系统中，多个处理器可以访问同一块内存，允许它们共享数据并协同工作，从而提高计算效率。OpenMP 提供了一种用户友好的接口，允许程序员通过添加特定的编译器指令或API调用来实现并行化，这些指令被称为“pragma”。 OpenMP 的核心特性包括： 1. **并行区域（Parallel Regions）**：使用`#pragma omp parallel`指令来标记代码段，表明这部分代码将在多个线程间并行执行。线程的数量可以通过`num_threads`子句指定，或者由OpenMP库自动决定。 2. **作业共享（Work Sharing constructs）**：如`for`和`parallel for`（也称为动态循环）用于将循环体的工作分发给不同线程。`sections`构造允许将代码划分为不同的部分，每个部分在一个单独的线程中执行。 3. **同步机制（Synchronization）**：`barrier`指令用于确保所有线程在继续执行之前都到达某个点。`mutex`（互斥锁）用于保护共享资源，防止竞态条件。 4. **数据亲和性（Data Affinity）**：通过`threadprivate`指令，可以声明变量为每个线程私有，避免了因共享数据导致的复杂性。 5. **任务（Tasks）**：OpenMP 3.0引入了任务的概念，允许创建异步执行的任务图，提高了并行性的灵活性。 与多进程模型相比，OpenMP 使用多线程模型，其优势在于线程的创建和销毁成本较低，且线程间的通信更为高效。多进程模型（如传统的UNIX进程模型）通常需要更复杂的进程间通信（IPC）技术，如共享内存、套接字、文件I/O和内存映射，而这些都会带来更高的开销。 在并行编程时，程序员需要考虑诸如负载平衡、数据依赖性和线程安全等问题。OpenMP提供了一些内置的机制来帮助解决这些问题，例如动态调度循环迭代和隐式同步，使得并行编程变得更加简洁和高效。然而，理解和正确使用OpenMP仍然需要对并行计算原理有深入的理解，以及对程序执行行为的细致控制。