共享存储与消息传递并行编程：OpenMP与MPI简介

默认数据类型在并行程序设计中起着至关重要的作用。共享存储编程模型是此类程序的基础，其中大部分变量默认被设定为共享类型，以便所有参与并行计算的线程能够访问和修改。在Fortran中，这种共享可以通过COMMON块、SAVE变量和MODULE变量来实现；而在C语言中，全局变量（file scope variables）和静态变量（static）也是共享资源。 值得注意的是，尽管全局变量通常视为共享，但在特定上下文中，如在并行区内的子程序调用中，栈变量会被视为私有，因为它们仅限于各自线程的局部作用域。同样，在语句块中的自动变量（auto variables）也遵循私有原则，这意味着每个线程有自己的副本。 共享存储并行机模型的特点包括多台处理器通过网络连接共享同一内存空间，这使得数据的同步和通信相对直接，但同时也可能导致内存竞争，特别是在大规模并行计算中，这可能对性能产生负面影响，因此它更适合于处理中小规模的应用和事务处理任务。 另一方面，消息传递并行模型（如PVM和MPI）强调了进程间通信，通过消息传递进行数据交换，而非共享内存。这种模型的优势在于更好的可扩展性和避免内存竞争，但编排和同步操作通常更为复杂，适用于更大规模的分布式系统。 在并行程序设计中，OpenMP是一种常见的并行编程模型，它允许程序员利用指令集来控制程序的并行部分，提供了一种易于使用的接口。OpenMP程序的编译与运行涉及到特定的编译选项和环境设置，以确保并行区域的有效执行。 此外，参考资料提供了丰富的学习资源，涵盖了并行计算的技术、结构、算法、编程方法以及各种并行编程框架，如MPI和PVM，这些都是理解并行程序设计的重要组成部分。对于想要深入研究并行编程的开发者来说，这些书籍和教程提供了实用的知识和实践经验。 总结来说，共享存储编程和消息传递编程是并行计算的两种主要模式，它们各有优缺点，适用于不同的应用场景。理解和掌握这两种模型的关键在于了解其内部机制、如何正确地管理和同步共享数据，以及如何选择合适的工具和技术来编写高效的并行程序。