利用OpenMP进行科学与工程计算

"Using OpenMP 是一本专注于科学与工程计算领域的书籍，由 William Gropp 和 Ewing Lusk 编辑，Janusz Kowalik 是创刊编辑。这本书详细介绍了在多指令多数据（MIMD）计算机上进行数据并行编程的方法，特别是在使用 OpenMP 库时的实践指南。书中包含了一系列相关的研究和应用成果，如 Philip J. Hatcher 和 Michael J. Quinn 的 Data-Parallel Programming on MIMD Computers，以及由 Horst D. Simon 主编的 Parallel Computational Fluid Dynamics: Implementation and Results 等。此外，还有关于企业集成建模、高性能 Fortran 语言、PVM 并行虚拟机的用户指南和教程、实用并行编程技术、以及面向 Petaflops 计算的使能技术等内容。这些资料涵盖了从基础的并行计算概念到高级的高性能科学计算的多个方面，对理解和掌握 OpenMP 技术有极大的帮助。" OpenMP（Open Multi-Processing）是一种流行的应用程序接口（API），用于在共享内存系统上实现并行编程。这个标准允许程序员使用简单的注解来指示编译器如何将任务分解并分配给多个处理器核心，从而提高程序执行效率。OpenMP 支持 C、C++ 和 Fortran 等编程语言，使得科学家和工程师能够在处理大规模数据和复杂计算问题时充分利用现代多核处理器的能力。 在 "Using OpenMP" 中，读者可以学习到以下关键知识点： 1. **并行编程模型**：理解 OpenMP 的基本原理，包括并行区域（parallel regions）、线程管理和调度策略。 2. **同步与通信**：探索屏障同步（barriers）、锁（locks）、原子操作（atomic operations）以及并行循环中的动态调度。 3. **数据并行性**：学习如何使用并行化循环（parallel for）、数据并行构造（data parallel constructs）和工作共享（work-sharing）来并行处理数组和其他数据结构。 4. **任务并行性**：了解如何利用 OpenMP 的任务（task）功能来实现更灵活的并行执行流。 5. **环境变量和库函数**：熟悉影响 OpenMP 行为的环境变量以及可以用来查询和控制并行执行的库函数。 6. **性能优化**：学习如何分析并优化 OpenMP 程序，包括负载均衡、减少同步开销和缓存效率的提升。 7. **跨平台兼容性**：了解 OpenMP 的移植性和不同编译器及操作系统下的行为差异。 通过阅读 "Using OpenMP"，无论是初学者还是经验丰富的开发人员，都能深入理解并行计算的原理，并掌握 OpenMP 在实际应用中的最佳实践。这本书对于那些需要在高性能计算领域工作的科学家、工程师和软件开发者来说是一本不可多得的参考资料。