并行计算是一种计算方式，它利用多个计算资源同时解决计算问题，其目的是加快计算速度和提高处理数据的能力。在并行计算中，主要可以分为共享内存和分布式内存两种模型。共享内存模型中，多个处理器可以直接访问共享的内存空间；而分布式内存模型中，每个处理器拥有自己的局部内存空间，处理器间通过消息传递进行通信和数据交换。本文档所介绍的书籍《并行计算导论》则是针对分布式并行计算环境和消息传递并行编程的入门教材。 该书特别强调了MPI（Message Passing Interface）和OpenMP两种编程模型。MPI是一种消息传递标准，用于开发基于消息传递的并行应用程序。OpenMP是一种提供共享内存多处理器编程的API，它使用编译器指令、库函数和环境变量来实现多线程并行编程。 《并行计算导论》的编著者张林波等人来自中国科学院数学与系统科学研究院、计算机网络信息中心、应用物理与计算数学研究所和北京大学数学学院，该书由清华大学出版社在2006年出版，作为高等院校信息与计算科学专业系列教材之一。 书籍内容分为三部分九章，以及两个附录。第1部分涉及并行计算的基础知识，包括并行计算机的发展历史、并行计算机体系结构、并行计算与算法设计的基本概念。第2部分则侧重于Linux/UNIX操作系统下的并行计算平台构建以及MPI消息传递并行编程的基础。第3部分，也就是两个附录，分别介绍高性能计算工具和平台，以及提供了较为完整的MPI函数和变量参考手册。 书中还提供了典型科学计算问题的并行算法与程序设计实例，这能够帮助读者更直观地理解并行计算的理论知识，并将其应用到实际问题中去。这些实例包括自适应数值积分算法、矩阵计算、快速傅里叶变换（FFT）、Poisson方程的点Jacobi迭代算法和热传导方程的ADI格式等。 作者们希望通过本书能够加强和规范普通高校的并行计算课程，并在科学研究与工程应用领域普及并行计算技术，推进高性能计算技术的应用。书中还特意设计了习题部分，既有巩固章节知识的题目，也有对正文内容的拓展题目，以帮助读者加深理解。 从教材的布局来看，本书是从简单易懂的概念入手，逐步引导读者深入到并行计算的复杂世界。它不要求读者具有大量的预备知识，而是希望通过逐步的学习和实践，让读者学会利用并行计算解决实际问题。 《并行计算导论》的特点还在于强调实用性，注重让读者能够学到具体有用的知识和技术，并且强调实践性，鼓励读者在学习的同时进行动手操作，认真分析和重复书中的范例代码，从而达到理论与实践相结合的目的。

《OpenMP实现KMP算法详解》 在计算机科学领域，字符串匹配算法是处理文本数据时不可或缺的一部分，其中KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法因其高效性和简洁性而备受推崇。本教程将深入探讨KMP算法，并重点介绍如何利用OpenMP并行库来优化其性能。 KMP算法是由Donald Knuth、Vaughan Pratt和James Morris三位学者共同提出的一种改进的线性时间复杂度的字符串匹配算法。与朴素的字符串匹配算法相比，KMP算法避免了不必要的回溯，极大地提高了搜索效率。其核心在于构建一个部分匹配表，该表用于指导在主串中发生不匹配时，如何利用已知信息跳过无效的比较。 KMP算法的工作原理可以分为两步：根据模式串（待匹配的字符串）构建部分匹配表；然后，利用部分匹配表进行字符串匹配。部分匹配表记录了在模式串中每次不匹配时，可以向前跳过的字符数量。例如，当模式串为"ababaca"时，部分匹配表可能如下所示： ``` i 0 1 2 3 4 5 6 ababaca pi 0 0 1 0 2 0 1 ``` 在实际匹配过程中，我们比较主串和模式串的每个字符，如果遇到不匹配，就根据部分匹配表的值进行跳跃，避免重复比较。 OpenMP（Open Multi-Processing）是一个应用广泛的并行编程模型，尤其适用于多核处理器环境。它通过添加特定的编译器指令来实现并行化，使得程序员可以在不改变程序主要逻辑的情况下，轻松地实现并行计算。在KMP算法中，我们可以通过并行化部分匹配表的构建过程来提高效率。 在OpenMP实现KMP算法时，通常会在构建部分匹配表的过程中使用`#pragma omp parallel for`指令，将循环任务分发到多个线程执行。每个线程负责一部分模式串的计算，从而将原本串行的过程转化为并行操作，有效利用多核处理器的计算资源，提升计算速度。 然而，需要注意的是，OpenMP并行化并非总是带来性能提升，尤其是在处理小规模问题时，由于并行化带来的开销（如线程创建和同步）可能会抵消并行计算带来的收益。因此，合理设置并行度和判断并行化是否合适是实现高效OpenMP程序的关键。 KMP算法结合OpenMP是一种强大的字符串匹配解决方案，尤其适用于大规模数据的处理。理解KMP算法的基本原理，掌握OpenMP的并行编程技巧，能帮助开发者编写出更高效、适应现代多核架构的代码。在实际应用中，开发者应根据具体场景，灵活运用并行化策略，以达到最佳的性能表现。

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《使用OpenMP与OpenACC在Fortran中进行分子动力学模拟——MDFort解析》 分子动力学模拟（Molecular Dynamics，MD）是计算化学和物理领域的重要工具，它通过数值方法来模拟分子系统的运动，以研究物质的性质。在高性能计算环境中，OpenMP和OpenACC并行编程技术的应用能显著提升MD模拟的效率。MDFort，作为一个基于Fortran的MD模拟软件，巧妙地融合了这两种并行化技术，实现了高效、大规模的分子动力学模拟。 让我们深入了解OpenMP。OpenMP是一种用于共享内存并行计算的API，主要应用于C、C++和Fortran等编程语言。它提供了一组库函数和编译器指令，允许程序员轻松地在多核处理器上实现并行化。在MDFort中，OpenMP被用来并行化分子系统的更新计算，每个核负责处理一部分分子，从而充分利用多核处理器的计算能力，提高整体计算速度。 OpenACC是另一种并行编程模型，主要用于加速GPU（图形处理单元）计算。与OpenMP不同，OpenACC主要针对异构计算环境，特别是那些包含CPU和GPU的系统。在MD模拟中，OpenACC可以将耗时的计算任务如力场计算、分子间相互作用的评估等转移到GPU上执行，以利用其并行计算能力，进一步提升性能。 MDFort的主要工作流程包括以下几个步骤： 1. 初始化：设定模拟参数，如分子数量、温度、压力、时间步长等，并构建分子系统，分配到各个计算单元。 2. 力场计算：使用预定义的力场模型，如CHARMM、AMBER等，计算分子间的相互作用力，这是MD模拟的核心部分。 3. 时间步进：基于牛顿运动定律，根据当前力场计算每个分子的新位置和速度，这一步通常采用Verlet算法或其他高精度积分方法。 4. 并行化处理：通过OpenMP并行化分子的更新计算，每个线程处理一部分分子，同时利用OpenACC将计算密集型任务卸载到GPU上。 5. 边界条件处理：对于周期性边界条件，确保分子在模拟箱内的碰撞得到正确处理。 6. 输出与分析：收集并存储模拟数据，如分子坐标、速度、能量等，以便后期分析和可视化。 7. 循环迭代：重复以上步骤，直到达到设定的模拟时间或满足其他停止条件。 MDFort的设计和实现充分考虑了并行计算的效率和可扩展性。通过合理地划分工作负载，结合OpenMP和OpenACC的优势，使得MDFort能够在各种硬件平台上高效运行，无论是多核CPU还是配备GPU的高性能计算集群。这对于科学研究者来说，意味着能够更快地获取模拟结果，更深入地探索分子世界的奥秘。 总结，MDFort是一款结合了OpenMP和OpenACC的Fortran分子动力学模拟软件，它的出现为科学研究提供了强大的计算工具，极大地提高了MD模拟的效率，使得复杂的化学和物理过程的模拟成为可能。对于想要深入理解和应用分子动力学模拟的用户，掌握MDFort及其背后的并行计算原理至关重要。

摘要：本文探讨了基于OpenMP的电磁场FDTD多核并行程序设计的方法，以期实现该方法在更复杂的算法中应用具有更理想的性能提升。针对一个一维电磁场FDTD算法问题，对其计算方法与过程做了简单描述。 　　在Fortran语言环境中，采用OpenMP+细粒度并行的方式实现了并行化，即只对循环部分进行并行计算，并将该并行方法在一个三维瞬态场电偶极子辐射FDTD 程序中进行了验证。该并行算法取得了较其他并行FDTD 算法更快的加速比和更高的效率。结果表明基于OpenMP的电磁场FDTD并行算法具有非常好的加速比和效率。 　　0 引言 　　随着多核技术的不断发展，并行方法已经成为一种处理较大规模问

OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程程序设计方案，支持的编程语言包括C、C++和Fortran。OpenMP提供了对并行算法的高层抽象描述，特别适合在多核CPU机器上的并行程序设计。编译器根据程序中添加的pragma指令，自动将程序并行处理，使用OpenMP降低了并行编程的难度和复杂度。当编译器不支持OpenMP时，程序会退化成普通（串行）程序。程序中已有的OpenMP指令不会影响程序的正常编译运行。在VS中启用OpenMP很简单，很多主流的编译环境都内置了OpenMP。在项目上右键->属性->配置属性->C/C++->语言->OpenMP支持，选择“是”即可。OpenMP采用for

三维可压缩流场MPI+OpenMP混合并行算法及应用研究，许啸，王学德，在多核CPU集群并行体系结构下，采用MPI+OpenMP的混合并行算法，对高速可压缩流场进行数值模拟，并在计算时间上与MPI算法进行比较。流�

朱仲涛CSDN技术讲座“多核编程”，2010-09-29，17:30--21:00

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在多线程编程知识的基础上重点讲解Unix_Linux_Windows_OpenMP多线程编程技巧。