并行程序入门：共享存储与消息传递

"该PPT主要介绍了并行程序的基础知识，特别是针对集群环境下的并行程序设计，适合初学者学习。内容涵盖了共享存储编程的概念，包括多线程和OpenMP，以及消息传递并行程序，如PVM和MPI。此外，还提到了并行机模型的体系结构特点和并行程序的编译与运行方法。" 在并行计算领域，共享存储编程是一种常见的并行计算模型。在这种模型中，多台处理机通过网络连接共享同一内存空间，它们可以通过单一的内存地址来协调工作。这种架构允许处理机之间直接访问所有数据，但同时也可能导致内存竞争问题，尤其是在处理大规模并发访问共享变量时，这可能严重影响程序的性能和效率。因此，共享存储并行程序通常适用于解决中小规模的问题。 OpenMP是一种并行编程的API，它提供了在共享内存系统中进行多线程编程的简便方式。OpenMP支持C、C++和Fortran等编程语言，通过在源代码中添加特定的编译器指令（即pragma），程序员可以指示编译器自动并行化循环和其他可并行的代码段。OpenMP的使用简化了并行编程，使得开发者能够更容易地编写出高效的并行程序。 消息传递并行编程模型，如PVM（Parallel Virtual Machine）和MPI（Message Passing Interface），则是另一种常见的并行编程方法。PVM是一个早期的并行计算框架，允许不同操作系统上的进程相互通信，形成一个虚拟的并行计算机。而MPI已经成为现代并行计算的标准接口，支持多种编程语言，提供了丰富的通信原语，如send、recv、broadcast、reduce等，用于处理进程间的数据交换。 在PVM和MPI中，每个处理机都有自己的私有内存，它们通过发送和接收消息来进行通信。这种方式增强了可扩展性，因为并行任务的划分和数据管理更加灵活，但也增加了编程的复杂性。了解如何编译和运行这些并行程序是至关重要的，因为编译器选项和运行时环境设置都会影响程序的执行效果。 在学习并行程序设计时，推荐参考的书籍包括黄铠、徐志伟等人的著作，以及陈国良、Barry Wilkinson和Michael Allen、李晓梅等人编写的教材，它们都深入探讨了并行计算的结构、算法和编程实践，为初学者提供了丰富的理论基础和实践经验。 这个PPT是理解并行计算入门的好资源，涵盖了从基本概念到具体实现的多个方面，对于想要进入这个领域的学习者来说非常有价值。