OpenMP用户手册(中文).docx

摘要：本教程涵盖了OpenMP 3.1的大多数主要功能，包括其用于指定并行区域，工作共享，同步和数据环境的各种结构和指令。还涵盖了运行时库函数和环境变量。本教程包括C和Fortran示例代码以及实验室练习。 本教程对于不熟悉OpenMP并行编程的人来说是理想的。需要对C或Fortran中的并行编程有基本的了解。对于通常不熟悉并行编程的用户，EC3500：并行计算简介中介绍的材料 将有所帮助。 OpenMP（Open Multi-Processing）是一种应用程序接口，用于在共享内存体系结构的并行编程中提供可移植性和可扩展性。这个API支持C/C++和Fortran编程语言，旨在简化多线程编程，使得开发者能够通过一系列的编译器指令、运行时库函数和环境变量来指定并行区域、工作共享、同步和数据管理。 OpenMP编程模型的核心概念包括： 1. **并行区域（Parallel Regions）**：通过`#pragma omp parallel`指令定义，指示编译器将后续代码块转化为并行执行的代码。并行区域可以包含工作共享结构，如循环或任务。 2. **工作共享（Work Sharing）**：包括`for`、`parallel for`（C/C++）、`do`（Fortran）等循环指令，这些指令让编译器并行化循环迭代。此外，还有`single`指令，用于在一个并行区域中只由一个线程执行的代码。 3. **同步（Synchronization）**：`barrier`指令确保所有线程在继续执行之前到达一个同步点。`critical`指令用于保护临界区，一次只有一个线程能进入。`taskwait`等待所有之前启动的任务完成。原子操作（`atomic`）和内存屏障（`flush`）用于控制并发访问和内存一致性。 4. **任务（Tasks）**：`task`指令引入了异步任务执行，允许在执行过程中动态创建和调度任务，增加了灵活性。 5. **数据环境（Data Environment）**：通过`private`、`shared`、`default`、`firstprivate`、`lastprivate`、`copyin`、`copyprivate`和`reduce`等数据范围属性子句，可以控制变量在线程间的可见性和复制行为。 6. **运行时库例程**：例如`omp_get_thread_num()`用于获取当前线程ID，`omp_set_num_threads()`用于设置线程数，`omp_in_parallel()`检查是否处于并行区域等，这些函数提供了更细粒度的控制。 7. **环境变量**：如`OMP_NUM_THREADS`用于设定默认线程数，`OMP_SCHEDULE`控制循环调度策略，以及其他变量影响OpenMP的行为。 学习OpenMP需要对C或Fortran中的并行编程有一定的基础，特别是对并行概念的理解，如数据一致性、线程同步和资源管理。对于不熟悉并行计算的用户，建议先学习基础的并行计算理论。 OpenMP的目标在于标准化并行编程，提供跨多个共享内存架构的兼容性，同时也注重易用性和可移植性。自1997年以来，OpenMP经历了多个版本的演进，不断添加新的特性以适应不断发展的硬件和软件需求。 在实际应用中，开发者可以通过OpenMP实现从简单到复杂的并行策略，从粗粒度的循环并行化到细粒度的任务并行。通过使用OpenMP，开发者可以逐步并行化现有的串行程序，提升程序性能，而不必完全重构代码。同时，OpenMP也支持与消息传递库（如MPI）的混合使用，以适应不同场景的需求。