使用OpenMP进行并行编程

"using_openmp_portable_shared_memory_parallel_programming.pdf" OpenMP（Open Multi-Processing）是一种并行编程模型，特别适用于共享内存体系结构，它允许程序员在多个处理器核心上并行执行任务，从而提高计算性能。OpenMP 的设计目标是提供一种可移植性，使得同一段代码可以在多种不同的操作系统和硬件平台上运行，无需大幅度修改。 本书《Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming》可能是由William Gropp和Ewing Lusk编辑的一本关于OpenMP的详细指南。书中的内容可能涵盖了OpenMP的各个方面，包括基本概念、编程接口、并行算法设计、性能优化以及实际应用案例。 数据并行编程是OpenMP的一个关键特性，它允许程序员通过并行处理大型数据集来加速计算。在MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）计算机上，OpenMP可以有效地利用多核处理器的并发能力。书中可能详细解释了如何在MIMD架构下进行数据并行处理。 此外，书中可能还讨论了如何在不规则科学计算（如无结构网格计算）中应用OpenMP，这通常涉及到复杂的计算流体动力学问题。OpenMP的并行性可以帮助解决这些问题，提高计算效率。 在高性能科学计算领域，OpenMP与Fortran的结合是一个常见的话题。《The High Performance Fortran Handbook》可能也提到了如何在HPF（High Performance Fortran）中使用OpenMP扩展来实现更高效的并行化。 PVM（Parallel Virtual Machine）系统是早期的并行计算框架，OpenMP可以视为PVM的一种替代，提供了更简洁的编程模型。书中可能有对PVM的简短介绍，以及如何从PVM过渡到OpenMP的策略。 实用并行编程是OpenMP的另一个重要主题，Gregory V. Wilson的《Practical Parallel Programming》可能与之相关，强调了OpenMP在实际项目中的应用和技巧。 最后，书中可能探讨了如何在极端并行计算环境中，如Petaflops级别（每秒千万亿次浮点运算）的系统中，有效利用OpenMP。这可能涉及到集群计算、大规模并行处理以及相关的性能挑战。 《Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming》是一本全面的OpenMP指南，它涵盖了OpenMP的基础知识、高级用法，以及在不同科学计算和工程领域的应用。对于希望提升程序并行性能的开发者来说，这本书是一个宝贵的资源。