并行计算基础：运行库函数详解

"这篇讲义主要涵盖了并行计算的基础知识，包括并行计算机系统结构、并行算法设计、并行数值算法以及并行程序设计。其中详细列出了多个与并行计算相关的运行库函数，这些函数是进行并行编程的关键工具。 在并行计算领域，执行环境中的运行库函数扮演着至关重要的角色。例如，`OMP_SET_NUM_THREADS`函数用于设置OpenMP并行区域中使用的线程数，这对于控制并行度和优化性能至关重要。`OMP_GET_NUM_THREADS`则返回当前并行区域中活动线程的数量，这有助于理解和调试程序的并行行为。`OMP_GET_MAX_THREADS`返回系统能够支持的最大线程数，这对于预估并行计算的潜力非常有用。`OMP_GET_THREAD_NUM`函数提供当前线程的编号，这对于线程特定的数据管理或同步策略有帮助。`OMP_GET_NUM_PROCS`返回系统的处理器数量，这对于负载平衡和资源分配决策有指导意义。`OMP_IN_PARALLEL`函数检测程序是否在并行区域中运行，这对于有条件执行的并行代码段很有用。`OMP_SET_DYNAMIC`和`OMP_GET_DYNAMIC`分别用于设置和查询动态线程调整的启用状态，而`OMP_SET_NESTED`与`OMP_GET_NESTED`则涉及到嵌套并行性的开启和查询。 讲义还详细介绍了并行计算的四个主要部分：并行计算机系统及其结构模型，如SMP（对称多处理），MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群）；并行计算性能评测；并行算法设计，包括设计基础、一般设计方法、基本设计技术和设计过程；以及并行数值算法，如基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换。 在系统结构部分，讲解了并行计算与计算科学的关系，科学与工程问题的计算需求，以及各种类型的互连网络，包括静态互联、动态互联和标准互联。并行计算机结构模型的探讨则涵盖了并行计算机的访问模式和数据分布等关键概念。 此外，讲义还涵盖了并行程序设计的基础，包括并行程序设计模型（如共享存储和分布式存储系统编程）以及并行程序设计环境和工具，这些都是实现并行计算的必要技能。" 这份资源对于理解并行计算的理论基础和实践应用具有很高的价值，适合于计算机科学、高性能计算和相关领域的学习者或从业者。通过学习，读者可以深入掌握并行计算的原理，提高解决复杂计算问题的能力，并熟练运用相关运行库函数进行并行程序开发。