Using OpenMP pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
OpenMP, a portable programming interface for shared memory parallel computers, was adopted as an informal standard in 1997 by computer scientists who wanted a unified model on which to base programs for shared memory systems. OpenMP is now used by many software developers; it offers significant advantages over both hand-threading and MPI. Using OpenMP offers a comprehensive introduction to parallel programming concepts and a detailed overview of OpenMP. Using OpenMP discusses hardware developments, describes where OpenMP is applicable, and compares OpenMP to other programming interfaces for shared and distributed memory parallel architectures. It introduces the individual features of OpenMP, provides many source code examples that demonstrate the use and functionality of the language constructs, and offers tips on writing an efficient OpenMP program. It describes how to use OpenMP in full-scale applications to achieve high performance on large-scale architectures, discussing several case studies in detail, and offers in-depth troubleshooting advice. It explains how OpenMP is translated into explicitly multithreaded code, providing a valuable behind-the-scenes account of OpenMP program performance. Finally, Using OpenMP considers trends likely to influence OpenMP development, offering a glimpse of the possibilities of a future OpenMP 3.0 from the vantage point of the current OpenMP 2.5. With multicore computer use increasing, the need for a comprehensive introduction and overview of the standard interface is clear. Using OpenMP provides an essential reference not only for students at both undergraduate and graduate levels but also for professionals who intend to parallelize existing codes or develop new parallel programs for shared memory computer architectures. Barbara Chapman is Professor of Computer Science at the University of Houston. Gabriele Jost is Principal Member of Technical Staff, Application Server Performance Engineering, at Oracle, Inc. Ruud van der Pas is Senior Staff Engineer at Sun Microsystems, Menlo Park.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
我是一个刚接触并行编程的学生，说实话，这本书刚拿到手的时候，我有点担心会太晦涩难懂。毕竟，OpenMP这种涉及到底层硬件和操作系统交互的概念，听起来就很高深。然而，作者的写作风格出乎意料地平易近人，就像一位经验丰富的导师在你身边手把手地教你。他非常注重概念的清晰化，对于像“临界区”（Critical Section）和“原子操作”（Atomic Operations）这类容易混淆的概念，都配上了生动形象的比喻和细致入微的流程图解释。我最欣赏的是它对“竞态条件”（Race Condition）的专题讨论，书中通过一个经典的累加器例子，展示了如果不正确使用同步原语会导致什么样的灾难性后果，然后自然而然地引出正确的解决方案。这种“先出问题，再给药方”的结构，极大地增强了知识点的记忆深度。虽然这本书确实包含了不少技术细节，但作者总能找到一种平衡，使得初学者既能获得必要的知识深度，又不会在繁杂的细节中迷失方向。读完前几章，我对并行编程的基本心态和调试思路都有了质的飞跃，不再是盲目地添加`#pragma`，而是带着目的去优化代码的执行路径。
评分与其说这是一本关于OpenMP的指导书，不如说它是一本关于“如何正确地将串行算法转化为并行算法”的哲学著作。我发现，很多开发者在学习OpenMP时，犯的共同错误是试图将所有循环都强行并行化，结果适得其反。这本书在开篇就花了大量篇幅讲解“可并行化性评估”——即何时并行是值得的，何时串行执行反而更快。书中提出的关于开销分析的量化模型非常实用，它帮助我建立了一个成本效益的衡量标准。例如，它详细对比了启动并行区域（Fork/Join）的开销与循环内部可以获得的并行加速之间的平衡点。这种务实的态度，避免了技术上的“过度优化陷阱”。此外，书中对“I/O操作在并行程序中的处理”也给出了独到的见解，指出在许多情况下，I/O密集型任务应该被隔离或以特定的同步方式处理，以防止不必要的线程阻塞。这种对整个程序生命周期的考量，而非仅仅聚焦于计算核心，极大地提升了我的系统级设计能力。
评分这本书的排版和图示设计也值得一提，它极大地减轻了阅读的疲劳感。在处理那些涉及复杂依赖关系和数据流的章节时，清晰的流程图和对比表格是理解的关键。我尤其赞赏作者在每一章末尾设置的“实践挑战”部分。这些挑战不是简单的API复述，而是需要综合运用前面所学知识来解决的小型、但贴近实际问题的场景。比如，有一个挑战是关于实现一个线程安全的、基于链表的插入操作，这迫使我必须深入理解内存屏障（Memory Barrier）和顺序一致性（Sequential Consistency）的概念，并实际编写代码来验证我的理解是否正确。这种“做中学”（Learning by Doing）的教学方法，对我这样更偏向实践操作的学习者来说，效率是最高的。总而言之，这本书提供了一条清晰、健壮的学习路径，它不仅教会了我们如何使用OpenMP的语法，更重要的是，培养了我们在多核环境下进行高效程序设计的直觉和严谨性。对于任何希望将并行编程提升到专业水平的人来说，这本书都是一个必不可少的里程碑。
评分这本书的价值，在于它超越了单纯的OpenMP指令集说明书，提供了一种“并行思维模式”的养成训练。它没有把OpenMP仅仅当作一个现成的工具箱，而是深入剖析了为什么这些工具存在，以及在何种计算模型下它们最为有效。我特别关注了书中关于内存模型的探讨，那部分内容可以说是对现代CPU缓存层次结构的一次深刻解读。作者非常清晰地解释了伪共享（False Sharing）是如何拖垮原本设计精良的并行代码的，并展示了如何通过数据结构重排（Data Structure Padding）来规避这一陷阱。这种对底层硬件影响的深刻洞察，使得我对程序性能的理解上升到了一个新的维度。很多时候，性能瓶颈并不在于并行化得不够彻底，而在于数据访问的局部性被破坏了。这本书的这部分内容，直接指导我重构了一个我组里正在进行的大型模拟程序，仅仅是调整了数组的存储顺序，程序的扩展性（Scalability）就提高了近20%。对于那些追求极致性能的HPC开发者而言，这本书中的关于缓存和内存访问的章节，其价值堪比一本专业的计算机体系结构教材。
评分这本书简直是并行计算领域的“救星”，尤其对于我们这些在高性能计算（HPC）领域摸爬滚打多年的老兵来说，它提供的视角和实践指导是无价之宝。我记得刚开始接触多核编程时，面对那些错综复杂的同步机制和内存一致性问题，简直是头大。但这本书的叙述方式非常巧妙，它没有急于抛出复杂的API，而是从最核心的并行化思想入手，层层递进地介绍了OpenMP的各项特性。特别是它在“负载均衡”和“数据依赖性分析”这两个关键环节的处理上，给出了大量工程上实用的技巧。比如，书中对于`schedule(dynamic)`和`schedule(guided)`的适用场景对比分析，结合具体的代码示例，让人茅塞顿开。我曾经在一个图像处理的循环中挣扎了很久，性能提升不明显，翻阅了书中的相关章节后，调整了循环的划分策略，立竿见影地看到了效果。这本书的魅力在于它的“务实”，它不只是停留在理论的殿堂里，而是真正深入到代码的毛细血管中，指导读者如何写出既高效又健壮的并行程序。对于希望系统性掌握OpenMP，并将其应用到实际科学计算任务中的工程师和研究人员，这本书绝对是案头必备的参考手册。它的深度和广度，远超我之前看过的任何入门读物。
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