OpenMP共享内存并行编程与竞态条件避免

本文档主要探讨了线程间在共享存储模型下的交互方法，特别是针对并行程序开发中的关键概念和技术。文章首先介绍了OpenMP（Open Multi-Processing）并行编程模型，它利用共享内存作为基础，允许线程通过共享变量进行通信。然而，这种通信方式可能导致竞态条件（race condition），即多个线程同时访问和修改同一数据时，如果没有适当的同步机制，结果可能会变得不可预测。 为了防止竞态条件，文档强调了同步对象的重要性，这些对象被用来保护数据，确保线程之间的协作有序进行，避免数据冲突。这包括使用锁（mutexes）、信号量（semaphores）或其他同步原语来控制对共享资源的访问，从而维护数据一致性。 文中提到，共享存储并行机模型的特点是多处理机通过网络共享统一的内存空间，每个处理机都能直接访问全部数据，这使得编程相对简单，但随着处理机数量的增加，内存竞争问题会变得突出，特别对于大规模应用或需要高效性能的场景，共享存储模型可能不适用。 相比之下，另一种并行编程模型——消息传递模型，如PVM（Parallel Virtual Machine）和MPI（Message Passing Interface），更适用于分布式系统和大规模计算。这些模型通过在处理机之间发送和接收消息来实现通信，减少了对共享内存的依赖，因此在数据安全性及可扩展性上更为优越。 文档引用了多本专业书籍，如《可扩展并行计算技术》、《并行计算—结构、算法、编程》等，这些书籍提供了深入的理论知识和实践指导，涵盖了并行编程的各个方面，包括并行程序的结构、算法设计、编译与运行技巧，以及不同模型的优缺点和适用场景。 总结来说，本文重点讨论了线程间在共享存储并行环境中的交互，以及如何通过OpenMP和同步机制来避免竞态条件，同时也提到了消息传递模型如PVM和MPI的替代作用。这对于理解和设计高效的并行程序至关重要，尤其是在处理小到中规模问题和追求高效率的场景下。