具体描述
内容简介
《多核并行高性能计算 OpenMP》主要介绍了共享内存并行编程0penMP的基本原理，采用实例方式讲解在Fortran语言环境中0penMP并行程序的编写和运行，并综合评述了高性能计算编程中遇到的常见问题和解决方案。《多核并行高性能计算 OpenMP》面向实际应用，简洁易学，使读者能够亲身感受到并行计算的魅力。
《多核并行高性能计算 OpenMP》为计算机专业本科教材、高性能计算领域的理工科高年级本科生和研究生的并行计算课程教材，也可以作为从事并行计算研究、设计和开发的教师和工程师的专业参考书。
目录
1 并行计算概论1．1 多核CPU
1．2 并行计算与分布式计算
1．3 并行计算机的种类
1．3．1 CPU与存储器的连接方式
1．3．2 数据的通信方式
1．3．3 指令和数据之间的工作方式
1．4 并行编程模式
1．4．1 共享内存模式
1．4．2 消息传递模式
1．4．3 数据并行模式
1．5 OpenMP和MPI的特点
1．6 并行计算中常用概念
1．6．1 程序、线程、进程和超线程
1．6．2 单核编程和多核编程
1．6．3 多线程编程和多进程编程
1．6．4 并行算法评价
1．7 OpenMP多核编程
1．7．1 OpenMP的历史
1．7．2 OpenMP的特点
1．8 科学计算领域语言的选取
1．9 Fortran发展历史
1．9．1 Windows系统
1．9．2 Iinux系统
1．9．3 Fortran程序的编译和执行
1．1 0小结
练习题
2 OpenMP编程简介
2．1 编译指导语句
2．2 并行执行模式
2．2．1 编译指导语句格式
2．2．2 主要指令
2．2．3 主要子句
2．2．4 指令和子句的配套使用
2．3 头文件
2．4 常用库函数
2．5 最简单的并行程序
2．6 小结
练习题
3 数据环境
3．1 PRIVATE子句、SHARED子句和DEFAULT子句
3．2 FIRSIPRIVATE子句和LASFPRIVATE子句
3．3 THREAIPRIVATE子句
3．4 COPYIN子句和COPYPRIVATE子句
3．5 REDUTION子句
3．6 伪共享
3．7 小结
练习题
4 并行控制
4．1 PARALIJEL指令
4．2 设定线程数量
4．3 默认模式
4．4 静态模式
4．5 动态模式
4．6 嵌套模式与NuMJHREADS子句
4．7 IF子句（条件并行）
4．8 小结
练习题
5 并行构造
5．1 负载平衡
5．1．1 静态负载平衡
5．1．2 动态负载平衡
5．2 D0指令
5．2．1 循环依赖
5．2．2 单重循环
5．2．3 嵌套循环
5．2．4 循环工作量的划分与调度
5．3 SEClIONS指令
5．4 WORKSHARE指令
5．5 SINGLE指令
5．6 小结
练习题
6 线程同步
6．1 互斥锁机制
6．2 事件同步机制
6．3 BARRIER指令
6．4 NOWAIT指令
6．5 MASTER指令
6．6 CRITICAL指令
6．7 ATOMIC指令
6．8 ORDERED指令
6．9 FIUSH指令
6．10 小结
练习题
7 运行环境
7．1 环境变量
7．1．1 OMP—DYNAMIC
7．1．2 OMP—SCHEDtILE
7．1．3 OMF一NUMTHREADS
7．1．4 OMP—NESTED
7．1．5 OMP—STACKSIZE
7．1．6 环境变量的设置方法
7．2 库函数
7．2．1 运行环境操作函数
7．2．2 OpenMP时间函数
7．2．3 Fortran常用时间函数
7．2．4 锁函数
7．3 小结
练习题
8 OpenMP3．O新特征
8．1 任务
8．1．1 任务结构
8．1．2 任务特征
8．1．3 任务类别
8．1．4 任务同步
8．1．5 DO指令、SECTIONS指令和TASK指令
8．1．6 TASK指令与递归算法
8．2 COLLAPSE子句
8．3 锁拥有者的变迁
8．4 小结
练习题
9 应用实例
9．1 循环的并行
9．1．1 单重循环
9．1．2 多维数组和嵌套循环
9．2 粗粒度的设置
9．2．1 IF子句
9．2．2 if语句
9．2．3 方案总结
9．3 全局变量和局部变量
9．3．1 common定义
9．3．2 module定义
9．3．3 全局变量和局部变量、共享变量和私有变量
9．3．4 私有变量和段错误
9．4 小结
练习题
10 高性能计算程序的实现途径
10．1 硬件条件和操作系统
10．2 科学问题算法的优化
10．2．1 数学模型
10．2．2 求解方法
10．3 串行程序的编写
10．4 常见的调试器
10．5 高性能程序的优化步骤
10．6 串行程序的正确性调试
10．6．1 程序的错误类型
10．6．2 计算程序中常见错误
10．6．3 静态安全检查
10．6．4 动态安全检查
10．6．5 IDBC串行调试
10．7 程序热点的确定
10．7．1 编译器热点分析报告
10．7．2 手动热点分析报告
10．8 串行程序的优化
10．8．1 循环变换
10．8．2 向量化
10．8．3 IntelFortran常用优化策略
10．9 并行程序的优化
10．9．1 性能提升的预估
10．9．2 并行优化步骤
10．9．3 向导自动并行化（GAP）
10．9．4 优化技术
10．9．5 自动并行化
10．9．6 并行调试策略
10．9．7 IDBC并行调试
10．10 小结
练习题
附录
附录1 常用的L，inux命令
附录2 Linux下的文本编辑器vi
附录2．1 vi的基本概念
附录2．2 vi的主要操作
附录3 Intel：Fortran安装
附录4 常用的GDB命令
附录5 Linux环境下IntelFon=ran常用编译方案
附录6 IntelFollran常用编译开关
附录7 C和c++语言中OpenMP常见用法
附录7．1 语法格式
附录7．2 头文件
附录7．3 指令类
附录7．4 子句类
附录7．5 库函数
附录7．6 最简单的C／C++并行程序
附录7．7 OpenMP并行程序的编译和执行
参考文献
前言/序言
用户评价
这本书的封面设计简洁大气，书脊上的“多核并行高性能计算 OpenMP”字样，让我眼前一亮。我是一名在高校从事计算机系统结构研究的副教授，长久以来，我们团队一直致力于研究如何提升计算系统的并行处理能力和能效比。OpenMP 作为一种广泛应用的共享内存并行编程模型，是我们研究的重要对象之一。我非常期待这本书能在以下几个方面为我们提供新的视角和深入的见解：首先，我希望书中能对 OpenMP 的实现机制进行更深层次的剖析，例如，它如何与底层的硬件架构（如缓存层次、内存控制器）进行交互，以及不同的 OpenMP 并行模型（如fork-join模型、task-based模型）在不同硬件平台上的性能表现差异。理解这些底层机制，对于我们设计更优的并行算法和优化编译器策略至关重要。其次，我非常关注书中是否会讨论 OpenMP 在异构计算环境中的应用，例如与 GPU 的结合，或者在 NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构上的性能表现。随着计算环境日益复杂化，如何有效地在异构平台上利用 OpenMP 进行并行计算，是一个亟待解决的问题。第三，我希望书中能提供一些关于 OpenMP 运行时库的深入分析，包括其线程管理、任务调度、同步机制等内部工作原理。了解这些细节，有助于我们更好地理解 OpenMP 的行为，发现潜在的性能瓶颈，并进行针对性的优化。第四，我期待书中能够对 OpenMP 的未来发展趋势进行一些探讨，例如与新一代并行计算范式的结合，或者在人工智能、大数据等新兴领域的应用前景。总而言之，我希望这本书不仅能提供 OpenMP 的基础知识，更能带领我深入理解其背后的原理，探索其在复杂计算环境中的应用，并对未来的发展有更深入的思考。
评分这本书的出版，对我来说，是一次学习的契机，也是一次思维的革新。我是一名在互联网公司工作的算法工程师，我们的工作高度依赖于计算资源的效率。随着业务的不断增长，数据量越来越大，模型越来越复杂，单靠传统的串行计算已经越来越力不从心。OpenMP 作为一种能够在共享内存系统中实现并行计算的强大工具，一直是我密切关注的技术。我希望这本书能够帮助我解答以下疑问：首先，书中是否能够清晰地阐述 OpenMP 与其他并行计算模型（如 MPI、CUDA）的区别和联系，并指导我如何在不同的场景下选择最合适的模型？我尤其好奇 OpenMP 在解决“大规模并行数据处理”场景下的优势和局限性。其次，我非常期待书中能够深入讲解 OpenMP 的“数据并行”模型，包括如何有效地对数据进行划分，如何处理数据依赖性，以及如何利用各种并行指令（如 `parallel for`, `reduction`）来简化并行编程。我希望能够通过书中的例子，学习到如何设计出高效的数据并行算法，以充分利用多核处理器的能力。第三，我关注书中是否会讨论 OpenMP 在“内存管理”方面的优化策略。在并行计算中，内存访问的效率往往是决定性能的关键因素。我希望书中能够指导我如何优化内存访问模式，如何利用缓存，以及如何避免由于内存访问不当导致的性能下降。最后，我还会留意书中是否会涉及 OpenMP 在“分布式内存系统”中的应用，或者与其他分布式计算框架的集成。虽然 OpenMP 本身是为共享内存设计的，但在一些混合式计算环境中，了解其潜在的应用方式也具有重要意义。我希望这本书能为我打开一扇新的大门，让我能够更深入地理解并行计算的奥秘。
评分收到这本书的时候，我正面临一个棘手的性能优化问题。我的项目涉及大规模的图像处理，传统的串行算法在处理高分辨率图像时，耗时非常长，极大地限制了我们的研究进度。我一直听说 OpenMP 是一个非常适合在共享内存系统上进行并行加速的工具，但苦于找不到一本系统性的、易于理解的入门书籍。这本书的出现，简直是雪中送炭。我快速浏览了一下目录，发现它不仅包含了 OpenMP 的基础知识，还深入讲解了性能优化的策略。我最期待的是书中关于“并行化最佳实践”和“性能瓶颈分析”的内容。我希望书中能够提供一些实用的技巧，比如如何有效地划分任务，如何减少线程间的通信开销，如何利用缓存等。很多时候，我们写出来的并行代码，虽然能跑，但性能提升并不理想，甚至不如串行版本，这往往是因为我们对并行计算的底层机制理解不够深入，或者没有找到正确的优化方向。这本书能否为我提供一套系统的诊断和优化方法，帮助我从“能并行”迈向“高效并行”，这是我最看重的地方。我尤其对书中是否会讨论“内存访问模式对性能的影响”感到好奇。在多核并行环境中，线程对共享内存的访问顺序和方式，对性能有着至关重要的影响。如果书中能在这方面提供深入的分析和具体的优化建议，那将非常有价值。另外，我对书中是否会包含一些“特定应用领域的 OpenMP 优化案例”也十分期待。比如，在图像处理领域，如何针对卷积、滤波等操作进行并行优化，将对我非常有启发。能够看到书中将理论知识与实际应用相结合，展示 OpenMP 在解决实际问题中的强大威力，会大大提升我的学习兴趣和实践动力。
评分这本书的厚度，一拿到手里就感觉分量十足，沉甸甸的。我是一名在企业从事软件研发的工程师，主要负责高性能计算平台的开发和维护。我们公司在高性能计算领域投入不小，但如何更有效地利用现有的多核 CPU 资源，一直是我们团队努力的方向。OpenMP 作为一种共享内存并行编程模型，以其相对较低的学习门槛和方便的编程方式，一直是我们关注的重点。我过去接触过一些 MPI 相关的项目，虽然 MPI 的能力更强大，但也意味着更高的学习曲线和更复杂的编程模型。相比之下，OpenMP 更适合在单台拥有大量 CPU 核心的服务器上进行并行加速，这在我们很多数据处理和模型训练场景中非常实用。我翻看了一下目录，对“并行区域的创建与管理”、“同步与通信机制”、“任务并行与数据并行”等章节非常感兴趣。尤其是一些关于“临界区”、“原子操作”、“屏障”等同步机制的讲解，我希望书中能够通过清晰的图示和代码示例，将这些抽象的概念具象化，让我能深刻理解它们在实际并行程序中的作用和影响，以及如何避免常见的并发问题，比如竞态条件和死锁。此外，书中关于“数据依赖性分析”和“并行算法设计”的内容，也让我充满期待。很多时候，并行程序的性能瓶颈就出现在对数据依赖性的错误判断上，导致不必要的串行化或者无效的并行化。这本书能否提供一套行之有效的方法，帮助我们识别和处理复杂的数据依赖，设计出更优的并行算法，这是我最希望从这本书中获得的。最后，我特别关注书中是否有关于“OpenMP 运行时库”和“性能剖析工具”的使用介绍。了解运行时库的内部机制，以及如何利用 perf、gprof、VTune 等工具来监控和分析程序的并行执行情况，对于精细化调优至关重要。一个好的并行程序，不仅要能够正确运行，更要在性能上有所突破，而这离不开对底层细节的深入理解和有效的工具辅助。
评分这本书的出版，对于我们这些长期在科研一线工作的学者来说，无疑是一份宝贵的财富。我所在的实验室主要从事计算流体力学（CFD）的研究， CFD 问题的计算量极其庞大，高性能计算是我们的立身之本。虽然我们已经积累了不少 MPI 编程的经验，但在许多场景下， OpenMP 这种更轻量级的并行模型，在提升单节点计算效率方面具有独特的优势。我非常期待这本书能为我们带来以下方面的启发：首先，我希望书中能够深入探讨 OpenMP 在科学计算领域中的典型应用场景，并提供详细的并行化策略和代码示例。例如，在求解偏微分方程时，如何有效地将有限元、有限差分等方法进行并行化；在处理非结构化网格时，如何进行高效的并行数据划分和通信。我渴望从书中学习到如何将复杂的科学计算问题，转化为高效的 OpenMP 并行程序。其次，我非常关注书中关于“并行数据结构设计”的内容。在 CFD 计算中，我们经常需要处理大型的稀疏矩阵、网格数据等，如何为这些数据结构设计合适的并行访问模式，避免数据竞争和通信延迟，是提升性能的关键。我希望书中能提供一些关于并行数据结构设计和优化的指导。第三，我期待书中能够对 OpenMP 的“任务并行”模型进行更深入的讲解。在 CFD 模拟中，经常存在复杂的依赖关系和动态的任务分配需求，任务并行模型可能比传统的指令级并行更能有效地应对这些挑战。我希望书中能通过具体的案例，展示任务并行在 CFD 中的应用潜力。最后，我还会关注书中是否会提及 OpenMP 与其他并行计算框架（如 CUDA）的结合使用，或者在高性能计算集群环境下的部署和管理问题。毕竟，在实际科研中，我们往往需要综合运用多种计算技术来解决复杂的科学问题。
评分对于我这样一名刚刚接触高性能计算领域的学生来说，这本书简直就是一本“救星”。我之前在学习算法的时候，接触到了一些并行计算的概念，但总觉得隔靴搔痒，很多理论知识停留在书本上，缺乏实践的指导。当我在图书馆看到这本《多核并行高性能计算 OpenMP》时，简直欣喜若狂。这本书的排版和设计都显得很专业，从封面到内页，都透着一股严谨的气息。我迫不及待地翻阅了目录，发现它从最基础的“并行计算概述”讲起，循序渐进地介绍 OpenMP 的各种特性。这对我这种初学者来说，真的太友好了。我最期待的是书中对 OpenMP 指令集的详细解读，比如 `pragma omp parallel for`、`pragma omp critical`、`pragma omp atomic` 等等。我希望书中不仅能给出这些指令的语法，更能深入解释它们的语义，以及在不同场景下应该如何选择和使用，并且通过一些简单的、易于理解的代码示例来演示。我特别好奇书中是否会涉及到“并行循环的划分策略”，比如块划分、循环调度等，以及这些策略对性能的影响。我知道在并行计算中，数据的访问模式和负载均衡是非常重要的，如果能够在这方面获得清晰的指导，对我编写高效的并行程序将有巨大的帮助。此外，书中“并行数据共享与访问控制”这一部分，也引起了我的浓厚兴趣。在多线程环境下，共享数据的读写和同步是一个非常容易出错的地方。我希望书中能够清晰地阐述如何避免竞态条件，如何有效地使用锁和其他同步机制来保护共享数据，从而保证程序的正确性。我也会很关注书中是否包含一些“常见并行编程错误及排查方法”，毕竟，在学习新技术的过程中，犯错是难免的，能够知道如何快速定位和解决问题，对于提高学习效率至关重要。总而言之，这本书给了我很大的信心，让我觉得我能够掌握 OpenMP 这个强大的并行计算工具。
评分我是一名自由职业的软件开发者，主要为一些科技初创公司提供高性能计算解决方案。最近，我接了一个涉及大规模数据分析的项目，用户希望能够在他们现有的多核服务器上实现显著的性能提升。OpenMP 以其易于集成和快速部署的特点，成为了我首选的并行计算技术。我拿到这本书后，立刻被其详尽的内容所吸引。我最看重的是书中关于“性能剖析与调优”部分的讲解。对于我这样的开发者来说，能够快速地识别代码中的性能瓶颈，并给出切实可行的优化方案，是至关重要的。我希望书中能提供一套系统性的方法论，例如如何使用各种性能分析工具（如 `perf`、`VTune`）来定位并行程序的瓶颈，并针对性地提出优化建议。我尤其对书中是否会涉及“并行化过程中的常见陷阱”感到好奇，比如线程创建和销毁的开销、不恰当的同步机制导致的死锁或活锁、以及由于缓存不一致性导致的性能下降等。能够提前了解这些潜在的问题，并学会如何避免它们，可以极大地节省我的开发时间和调试成本。此外，我也会重点关注书中是否包含一些“实用的 OpenMP 库和工具”的介绍。了解有哪些现成的库可以帮助我们更方便地实现某些并行算法，或者有哪些工具可以辅助我们进行并行程序的开发和测试，都会对我的工作效率产生积极的影响。最后，我非常希望书中能提供一些“案例研究”，展示 OpenMP 在不同应用场景下的优化实践。例如，在数据挖掘、机器学习、科学仿真等领域，如何利用 OpenMP 实现性能的大幅提升。通过这些案例，我可以更直观地理解 OpenMP 的强大能力，并将其应用到我的项目中。
评分这本书，我真的盼了很久，终于拿到手了。光是翻开封面，看到“多核并行高性能计算 OpenMP”这几个字，就有一种踏实感。我是一名在高校从事科研工作的青年教师，日常工作中经常需要处理大量的计算密集型任务，从生物信息学数据的模拟分析到复杂的物理模型仿真，无一不依赖于强大的计算能力。过去，我们团队在遇到一些棘手的计算瓶颈时，常常会受限于单机性能，要么需要购买昂贵的集群，要么就是漫长的等待。因此，掌握高效利用多核计算资源的技术，特别是像OpenMP这样易于上手的并行编程模型，成为了我们团队提升研究效率的关键。我之前也尝试过一些零散的资料和在线教程，但总觉得不成体系，很多概念的理解不够深入，实践起来也磕磕绊绊。这本书的出现，恰好填补了这一空白。我仔细看了一下目录，从基础的并行编程概念，到OpenMP的具体指令和API，再到性能优化的策略和实战案例，内容覆盖得非常全面。特别是关于并行化思路的讲解，如何识别代码中的并行机会，如何有效地将串行代码转化为并行代码，这一点对我来说尤为重要。我一直觉得，掌握一门技术，不仅仅是学会怎么用，更重要的是理解它背后的原理，知道为什么这么做。这本书在这一点上，似乎做得非常到位。我特别期待其中关于“性能分析与优化”章节的深入阐述，因为很多时候，并行代码写出来之后，性能提升并不如预期，甚至可能出现负优化，这往往是由于对并行模型理解不深，或者没有找到正确的优化方向。这本书是否能为我提供一套系统性的方法论，来诊断和解决这些性能问题，这是我最看重的地方。另外，书中会不会包含一些实际应用场景的案例分析，比如在某个特定的科学计算领域，如何利用OpenMP解决实际问题，这也会大大提升我的学习兴趣和实践动力。毕竟，理论联系实际，才能真正将技术转化为生产力。我个人对这方面的经验分享非常感兴趣，希望这本书能在这方面有所建树，给我带来新的启发和思路。
评分这本书的封面设计，传递出一种严谨而又不失活力的感觉。我是一名在嵌入式系统领域工作的工程师，我们常常需要在资源受限的嵌入式平台上实现高性能计算。OpenMP 以其相对较低的硬件要求和易于实现的特性，在嵌入式领域也展现出越来越大的潜力。我非常期待这本书能够为我带来以下方面的帮助：首先，我希望书中能够深入探讨 OpenMP 在“嵌入式多核处理器”上的应用。我特别关注书中是否会涉及 ARM Cortex-A 系列多核处理器，以及在这些平台上使用 OpenMP 进行并行加速的具体方法和注意事项。如何在这种资源相对有限的环境中，有效地利用 OpenMP 来提升计算性能，是我非常关心的问题。其次，我期待书中能够提供一些关于“嵌入式 OpenMP 性能优化”的实用技巧。这包括如何减小线程创建和管理的开销，如何优化数据访问模式以适应嵌入式设备的内存层次结构，以及如何选择合适的并行指令来适应嵌入式应用的特点。我希望能够从书中学习到如何在资源受限的条件下，设计出高性能的 OpenMP 程序。第三，我非常关注书中是否会讨论 OpenMP 与“实时操作系统”（RTOS）的结合使用。在实时系统中，并行计算的可靠性和确定性至关重要。我希望书中能提供一些关于如何保证 OpenMP 程序在 RTOS 环境下的正确性和性能稳定性的指导。最后，我还会留意书中是否会提及 OpenMP 在“能量效率优化”方面的应用。在嵌入式系统中，能耗是一个非常重要的考量因素。如果 OpenMP 能够帮助我们实现高性能的同时，也能有效降低能耗，那将是非常有价值的。我期待这本书能够为我打开在嵌入式领域应用 OpenMP 的新思路。
评分这本书的名字，就足以吸引我。我是一名对计算机科学充满好奇心的学生，尤其对并行计算和高性能计算的发展趋势感到着迷。我之前在一些科普文章中接触到 OpenMP 的概念，但总觉得不够系统和深入。这本书的出现，给了我一个深入了解 OpenMP 的绝佳机会。我最期待的是书中能够用通俗易懂的语言，将 OpenMP 的核心概念一一讲解清楚。比如，“并行区域”、“线程”、“同步”、“临界区”、“归约操作”等这些术语，我希望书中能够通过生动的比喻和清晰的图解，让我能够彻底理解它们的含义和作用。我尤其对书中关于“如何将串行代码转化为并行代码”的讲解充满期待。我希望书中能够提供一些“循序渐进的实践指导”，从简单的 Hello World 程序开始，逐步引导我完成一些更复杂的并行化任务。我相信，通过不断的实践，我才能真正掌握 OpenMP 的编程技巧。此外，我非常好奇书中是否会介绍一些“有趣的 OpenMP 应用案例”。例如，利用 OpenMP 来加速一些科学实验的模拟，或者在游戏开发中实现更流畅的动画效果，这些都让我感到非常兴奋。能够看到 OpenMP 在实际生活中发挥作用，会大大激发我的学习热情。最后，我还会关注书中是否会提及“OpenMP 的学习资源和社区”。我知道，学习一门新技术，离不开与其他学习者的交流和互动。如果书中能够为我指明进一步学习的方向，或者介绍一些活跃的 OpenMP 社区，那将对我的学习之路非常有帮助。我坚信，这本书将是我通往高性能计算世界的一块重要基石。
评分刚刚买的，还没看，但是书很新很喜欢
评分挺好的挺好的挺好的挺好的
评分书还可以，知识储备，有空的时候看一下。学习学习新知识。
评分对于非计算机行业的读者搞工程应用很好
评分京东送货及时，书的质量也非常好，还会来的
评分书还可以，知识储备，有空的时候看一下。学习学习新知识。
评分挺好的一本书，一希望自己可以看完学好。
评分书实在太好了，快递小哥速度快辛苦啦！
评分很不错的书 很值得一看 呵呵
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