并行编程环境设置和编译示例

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Linux下的软件开发和编译环境配置

Linux下的软件开发和编译环境配置在Linux操作系统中，配置适合软件开发和编译的环境是非常重要的。

正确地设置开发环境，可以提高开发效率，同时确保软件的质量和稳定性。

本文将介绍如何在Linux下配置软件开发和编译环境，以帮助开发人员顺利进行开发工作。

一、安装必要的开发工具在开始配置软件开发环境之前，您需要安装一些必要的开发工具。

在Linux中，常用的开发工具包括GCC编译器、Make工具、调试器（如GDB）、版本控制工具（如Git）等。

您可以通过包管理器（如APT、YUM等）来安装这些工具。

以下是安装这些工具的示例命令（以基于Debian的系统为例）：```sudo apt-get updatesudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install gdbsudo apt-get install git```通过执行这些命令，您可以安装所需的开发工具，以便后续的配置步骤。

二、配置开发环境要配置软件开发环境，您需要设置一些环境变量和配置文件。

以下是一些常见的配置步骤：1. 配置PATH环境变量在Linux中，PATH环境变量用于指定可执行程序的搜索路径。

为了方便地访问开发工具和编译器，您应该将它们所在的目录添加到PATH环境变量中。

您可以通过编辑`.bashrc`文件来实现这一点。

打开终端，输入以下命令编辑文件：```vi ~/.bashrc```在文件末尾添加以下行（假设开发工具的路径为`/usr/local/bin`）：```export PATH=$PATH:/usr/local/bin```保存并退出文件。

然后，使用以下命令使更改生效：```source ~/.bashrc```现在，您可以在任何目录下直接运行开发工具和编译器。

2. 配置编辑器选择一个适合您的编辑器来编写代码是很重要的。

在Linux中有多种编辑器可供选择，如Vim、Emacs、Sublime Text等。

MPI并行程序设计实例教程

编辑推荐◆书中内容侧重于以MPI库为基础开发并行应用程序，对MP规范定义的各项功能和特征在阐述其特点基础上均配以实例加以说明和印证。

◆书中所附实例尽量采用独立的功能划分，其中的代码片段可直接用于并行应用程序开发 ◆在讲述基本原理的同时，注重对各项消息传递和管理操作的功能及局限性、适用性进行分析从而使熟读此书的读者能够编写出适合应用特点，易维护、高效率的并行程序。

◆与本书配套的电子教案可在清华大学出版社网站下载。

本书简介本书旨在通过示例全面介绍MP1并行程序开发库的使用方法、程序设计技巧等方面的内容，力争完整讨论MP1规范所定义的各种特征。

主要也括MPI环境下开发并行程序常用的方法、模式、技巧等内容。

在内容组织上力求全面综合地反映MPl-1和MPI-2规范。

对MPI所定义的各种功能、特征分别给出可验证和测试其工作细节的示例程序目录第1章 MPI并行环境及编程模型　1.1 MPICH2环境及安装和测试 1.1.1 编译及安装 1.1.2 配置及验汪 1.1.3 应用程序的编译、链接 1.1.4 运行及调试 1.1.5 MPD中的安全问题　1.2 MPI环境编程模型 1.2.1 并行系统介绍 1.2.2 并行编程模式 1.2.3 MPI程序工作模式　1.3 MPI消息传递通信的基本概念 1.3.1 消息 1.3.2 缓冲区 1.3.3 通信子 1.3.4 进样号和进程纰 1.3.5 通价胁议 1.3.6 隐形对象第2章点到点通信　2.1 阻糍通信 2.1.1 标准通信模式 2.1.2 缓冲通信模式 2.1.3 就绪通信模式 2.1.4 同步通信模式 2.1.5 小结　2.2 非阻塞通信 2.2.1 通信结束测试 2.2.2 非重复的非阻塞通信 2.2.3 可醺复的非阻塞通信 2.2.4 Probe和Cancel　2.3 组合发送接收 2.3.1 MPl_Send,MPI_RecvoMPl_Sendreev 2.3.2 MPI_Bsend←→MPl_Sendrecv 2.3.3 MPI_Rsend←→MPI_Sendrecv 2.3.4 MPl_Ssend←→MPl_Sendrecv 2.3.5 MPl_lsend←→MP1一Sendrecv 2.3.6 MPl_Ibsend←→MPI_Sendrecv 2.3.7 MPI_Irsend←→MPI_Sendrecv 2.3.8 MPl_Issend,MPI_Irecv←→MPI_Sendrecv 2.3.9 MPI Send_init←→MPl_Sendrecv 2.3.10 MPI一Bsendj init←→MPl_Sendrecv 2.3.11 MPI_Rsend_init←→MPI_Sendrecv 2.3.12 MPl_Ssend_init,MPl_Recv_init←→MPl_Sendrecv 2.4 点到点通信总结 2.4.1 关于预防死锁 2.4.2 关于阻塞与非阻塞、同步与异步 2.4.3 关于操作的执行顺序及“公平性”第3章组与通信子　3.1 简介　3.2 组管理API 3.2.1 组的构建及取消 3.2.2 访问组的相关信息和属性　3.3 组问通信 3.3.1 创建与取消 3.3.2 访问通信子信息　3.4 组间通信 3.4.1 访问函数 3.4.2 构造和取消函数　3.5 属性 3.5.1 创建及释放属性操作 3.5.2 访问属性操作 3.5.3 设置及删除属性操作 3.5.4 命名通信子对象　3.6 错误处理　3.7 组及通信子的小结第4章集合通信　4.1 1←→N 4.1.1 MPI_Bcast 4.1.2 MPI_Scatter/MPI_Scatterv　4.2 N←→1 4.2.1 MPl_Gather/MPI_Gatherv 4.2.2 MPI_Reduce　4.3 N←→N 4.3.1 MPI_Allgather/MPI_Allgatherv. 4.3.2 MPI_Allreduce 4.3.3 MPl_Reduce scatter 4.3.4 MPI_Alltoall/MPI Alltoallv/MPI_Alltoallw 4.3.5 MPI_Scan/MPI_Exscan　4.4 同步操作--MPI_Barrier第5章数据类型　5.1 类型图　5.2 与数据类型相关的API函数 5.2.1 创建 5.2.2 访问 5.2.3 注册与取消　5.3 数据类型在通信函数缓冲区的构成　5.4 数据类型的属性 5.4.1 属性创建与释放 5.4.2 属性操作 5.4.3 复制数据类型 5.4.4 类型属性举例 5.4.5 数据类型命名　5.5 数据类型的析构 5.5.1 获取创建数据类型MPI函数所使用参数数量信息 5.5.2 获取创建数据类型MPI函数所使用实际参数信息 5.5.3 示例　5.6 打包／解包第6章进程拓扑第7章动态进程管理第8章单向通信／远端内存访问第9章并行I／O第10章 MPI与外部环境的信息交互第11章 MPE参考文献下载后点击此处查看更多内容。

intelvisualfortran在visualstudio中如何正常的使用openmp并行程序

intelvisualfortran在visualstudio中如何正常的使⽤openmp并⾏程序在vs中利⽤ivf进⾏openmp的程序设计⼀：设置成openmp的可使⽤配置我的配置是IVF11.1,vstudio2008,Openmp3,进⼊代码界⾯后要设置属性，---fortran--language--process--OpenMp Dirctives为Generate parallel code如图所⽰：右键/属性这个并⾏的问题，我研究了很长时间，⾸先你要明确以下⼏点才能并⾏：1 你的计算机是双核以上的2 计算机的系统是64位的如XP64位（原因是现在的CPU多是采⽤64位架构，因此系统也要是64位的0，当然23位的也是可以的。

关键是确定你的cpu和对应的ivf3 你所⽤的IVF有64位组件，也异是在安装时会有64MT。

（在安装的过程中可以看到这个组件的安装）4 在IVF中要配置参数，project--（×）properties/fortran/language/process/openMP Directives ——generate parallelcode(Qopenmp)5 你的程序可以并⾏，即程序中有可以并⾏的地⽅，前后没有逻辑关系基本上把这⼏点弄懂了，差不多可以进⾏简单的并⾏计算了program main!*****************************************************************************8 0!!! MAIN is the main program for TEST_OMP.!! Discussion:!! TEST_OMP estimates the value of PI.!! This program uses Open MP parallelization directives.!! It should run properly whether parallelization is used or not.!! However, the parallel version computes the sum in a different! order than the serial version; some of the quantities added are! quite small, and so this will affect the accuracy of the results.!! Modified:! Author:!! John Burkardt!! A FORTRAN 90 module may be available:!! use omp_lib!! A FORTRAN 77 include file may be available:!! include 'omp_lib.h'!implicit noneinteger, parameter :: r4_logn_max = 9integer idinteger nthreadsinteger omp_get_num_procsinteger omp_get_num_threadsinteger omp_get_thread_numcall timestamp ( )write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) 'TEST_OMP'write ( *, '(a)' ) ' FORTRAN90 version'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' Estimate the value of PI by summing a series.'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' This program includes Open MP directives, which' write ( *, '(a)' ) ' may be used to run the program in parallel.' write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' The number of processors available:'write ( *, '(a,i8)' ) ' OMP_GET_NUM_PROCS () = ', omp_get_num_procs ( ) nthreads = 4write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a,i8,a)' ) ' Call OMP_SET_NUM_THREADS, and request ', &nthreads, ' threads.'! Note that the call to OMP_GET_NUM_THREADS will always return 1! if called outside a parallel region!!!$OMP parallel private ( id )id = omp_get_thread_num ( )write ( *, '(a,i3)' ) ' This is process ', idif ( id == 0 ) thenwrite ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' Calling OMP_GET_NUM_THREADS inside a 'write ( *, '(a)' ) ' parallel region, we get the number of'write ( *, '(a,i3)' ) ' threads is ', omp_get_num_threads ( )write ( *, '(a)' ) ' 'end if!$OMP end parallelcall r4_test ( r4_logn_max )write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) 'TEST_OMP'write ( *, '(a)' ) ' Normal end of execution.'write ( *, '(a)' ) ' 'call timestamp ( )stopendsubroutine r4_test ( logn_max )!*****************************************************************************8 0!!! R4_TEST estimates the value of PI using single precision.!! Discussion:!! PI is estimated using N terms. N is increased from 10^2 to 10^LOGN_MAX.! The calculation is repeated using both sequential and Open MP enabled code. ! Wall clock time is measured by calling SYSTEM_CLOCK.!! 06 January 2003!! Author:!! John Burkardt!implicit noneinteger clock_maxinteger clock_rateinteger clock_startinteger clock_stopreal errorreal estimateinteger logninteger logn_maxcharacter ( len = 3 ) modeinteger nreal r4_pireal timewrite ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) 'R4_TEST:'write ( *, '(a)' ) ' Estimate the value of PI,'write ( *, '(a)' ) ' using single precision arithmetic.'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' N = number of terms computed and added;' write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' ESTIMATE = the computed estimate of PI;' write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' ERROR = ( the computed estimate - PI );'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' TIME = elapsed wall clock time;'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' Note that you can''t increase N forever, because:'write ( *, '(a)' ) ' B) maximum integer size is a problem.'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a,i12)' ) ' The maximum integer:' , huge ( n )write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' 'write ( *, '(a)' ) ' N Mode Estimate Error Time' write ( *, '(a)' ) ' 'n = 1do logn = 2, logn_maxmode = 'OMP'call system_clock ( clock_start, clock_rate, clock_max )call r4_pi_est_omp ( n, estimate )call system_clock ( clock_stop, clock_rate, clock_max )time = real ( clock_stop - clock_start ) / real ( clock_rate )error = abs ( estimate - r4_pi ( ) )write ( *, '( i12, 2x, a3, 2x, f14.10, 2x, g14.6, 2x, g14.6 )' ) &n, mode, estimate, error, timen = n * 10end doreturnendsubroutine r4_pi_est_omp ( n, estimate )!*****************************************************************************8 0 !!! R4_PI_EST_OMP estimates the value of PI, using Open MP.!! Discussion:!! The calculation is based on the formula for the indefinite integral:!! Integral 1 / ( 1 + X**2 ) dx = Arctan ( X )!! Hence, the definite integral!! Integral ( 0 <= X <= 1 ) 1 / ( 1 + X**2 ) dx!! A standard way to approximate an integral uses the midpoint rule.! If we create N equally spaced intervals of width 1/N, then the! midpoint of the I-th interval is!! X(I) = (2*I-1)/(2*N).!! The approximation for the integral is then:!! Sum ( 1 <= I <= N ) (1/N) * 1 / ( 1 + X(I)**2 )!! In order to compute PI, we multiply this by 4; we also can pull out! the factor of 1/N, so that the formula you see in the program looks like: !! ( 4 / N ) * Sum ( 1 <= I <= N ) 1 / ( 1 + X(I)**2 )!! Until roundoff becomes an issue, greater accuracy can be achieved by ! increasing the value of N. !! Modified:!! 06 January 2003!! Author:!! John Burkardt!! Parameters:!! Input, integer N, the number of terms to add up.!! Output, real ESTIMATE, the estimated value of pi.!implicit nonereal hinteger nreal sum2real xh = 1.0E+00 / real ( 2 * n )sum2 = 0.0E+00!!$OMP parallel do private(x) shared(h) reduction(+: sum2)!do i = 1, nx = h * real ( 2 * i - 1 )sum2 = sum2 + 1.0E+00 / ( 1.0E+00 + x**2 )end doestimate = 4.0E+00 * sum2 / real ( n )returnendfunction r4_pi ( )!*****************************************************************************8 0 !!! R4_PI returns the value of pi.!! Modified:!! 02 February 2000!! Author:!! John Burkardt!! Parameters:!! Output, real R4_PI, the value of pi.!implicit noner4_pi = 3.14159265358979323846264338327950288419716939937510E+00 returnendsubroutine timestamp ( )!*****************************************************************************8 0!!! TIMESTAMP prints the current YMDHMS date as a time stamp.!! Example:!! May 31 2001 9:45:54.872 AM!! Modified:!! 31 May 2001!! Author:!! John Burkardt!! Parameters:!! None!implicit nonecharacter ( len = 8 ) ampminteger dcharacter ( len = 8 ) dateinteger hinteger minteger mmcharacter ( len = 9 ), parameter, dimension(12) :: month = (/ &'January ', 'February ', 'March ', 'April ', &'May ', 'June ', 'July ', 'August ', &integer ninteger scharacter ( len = 10 ) timeinteger values(8)integer ycharacter ( len = 5 ) zonecall date_and_time ( date, time, zone, values ) y = values(1)m = values(2)d = values(3)h = values(5)n = values(6)s = values(7)mm = values(8)if ( h < 12 ) thenampm = 'AM'else if ( h == 12 ) thenif ( n == 0 .and. s == 0 ) thenampm = 'Noon'elseampm = 'PM'end ifelseh = h - 12if ( h < 12 ) thenampm = 'PM'else if ( h == 12 ) thenif ( n == 0 .and. s == 0 ) thenampm = 'Midnight'elseampm = 'AM'end ifend ifend iftrim ( month(m) ), d, y, h, ':', n, ':', s, '.', mm, trim ( ampm ) returnend!===================================== COPY上⾯的程序，可以完全运⾏成功，运⾏界⾯如下：。

Windows平台Compaq Visual Fortran 6.6 并行编程环境的配置

各版本MPICH2下载地址：/research/projects/mpich2/index.php*如果下不来换搜狗浏览器外网加速下。

如果本机上没有安装过Microsoft .NET .Framework，安装mpich2时，会提示安装，2.0版本以上的都行，然后把mpich2-1.2.1装上。

在Windows下安装此程序，其默认安装目录为C:\ProgramFiles\MPICH2。

安装成功后，在此目录下有四个子目录，分别为bin，example，include和lib。

其中bin目录下有两个执行文件：smpd.exe和mpiexec.exe。

在“我的电脑”环境变量设置中将bin目录写入路径path变量，这样就可以在任何地方执行此目录下的文件了。

*1、准备工作(1) 将{MPICH_root} \Include和{MPICH_root} \Lib目录下的所有文件分别拷贝到{Microsoft Visual Studio}\Df98\Include和{Microsoft Visual Studio}\Df98\Lib 目录下；(2) 将{MPICH_root}\Bin加入到系统的PATH环境变量中。

如：将路径C:\Program Files\MPICH2\include添加到环境变量path 中。

右击“我的电脑”->“属性”->“高级”选项卡->环境变量->双击PATH，添加C:\Program Files\MPICH2\include。

(3)打开CVF，在Tools->Options->Directories的Include files和Library files中分别添加mpich2的include和lib路径。

2、编译、链接MPI应用程序为了方便使用Visual Fortran 6.x编译器进行并行程序编译链接，在第一次使用其编译程序前，可以增加一个Fortran项目环境：(1) 点击菜单File->New...；(2) 在Projects标签中选择Fortran Console Application，然后在右侧输入新项目名称，点OK；(3) 在接下来的对话框中选择An empty project，点击Finish；(4) 在接下来的对话框中直接点击OK；(5) 点击菜单Project->Settings...，进行下面操作：I、在setting for中，选择Win32 debug；II、选择Fortran标签，在Category一栏中选择“External Procedures”，在“Argument Passing”一栏中选择“C, By Reference”；在“String Length Argument”一栏中选择“After All Args”；III、在C/C++ 标签，在Category一栏中选择“Preprocessor”，将“C:\mpich2\include”添加到“Additional include directories”中。

oneapi编译过程

oneapi编译过程摘要：一、前言二、oneAPI 的概述三、oneAPI 的编译过程1.安装oneAPI2.配置环境变量3.编译器与工具链的选择4.编译示例程序5.编译结果与分析四、总结正文：oneAPI 是一个由Intel 公司开发的用于并行编程的应用程序接口（API），它可以帮助开发人员更加高效地编写并行应用程序。

在本文中，我们将详细介绍oneAPI 的编译过程。

首先，我们需要安装oneAPI。

你可以从Intel 官方网站上下载最新版本的oneAPI，并按照官方文档的指引进行安装。

安装完成后，接下来需要配置环境变量。

在安装oneAPI 的过程中，会自动设置一些环境变量，例如：oneAPI_ROOT、oneAPI_INSTALL_DIR 等。

你需要确保这些环境变量在你的系统路径中。

在编译之前，还需要选择合适的编译器和工具链。

Intel 提供了多种编译器和工具链供开发者选择，例如：Intel C++ Compiler、Intel Fortran Compiler 等。

你可以根据项目需求和个人喜好选择合适的编译器和工具链。

下面我们以编译一个简单的示例程序为例，来演示oneAPI 的编译过程。

假设我们已经编写好了一个名为“example.cpp”的程序，接下来需要对这个程序进行编译。

1.使用以下命令打开终端：```cd /path/to/your/oneAPI/installation```2.选择合适的编译器，例如：Intel C++ Compiler：```icpc example.cpp -o example```3.编译完成后，可以使用以下命令运行编译后的程序：```./example```4.编译结果会在终端中显示，你可以根据输出结果对程序进行调试和优化。

总之，oneAPI 的编译过程包括安装、配置环境变量、选择编译器和工具链、编译程序等步骤。

PLC步进编程应用—并行分支编程方法

X2
S27
Y4
右限位X4
右移Y4 X4
对应梯形图
M8002 SET S0
S0 X5 RST Y1
RST Y0
Y2 X6
RST Y3
Y4 X0 X4 X2 Y1
SRY S20 S20
Y0
X1
S21
SET S21
T0 K10
SET Y1
T0 SET S22
S22 S23 S24 S25
S26 S27
END
(4) 并行分支、汇合编程应注意的问题
②并行分支与汇合流程中，并联分支后面不能使用选择转移条件※，在转移条件*后不允许并行汇合，如下图(a)所示，应改成图 (b)后，方可编程。
【应用系统设计】简易红绿灯控制系统
选择分支与汇合流程设计
项目说明：
①若方式选择开关（COS）置于手动方式，当按下START启动后，
状态编程思想在非状态元件编程中的应用
一、用辅助继电器实现状态编程
左图为小车往返辅助继电器状态编程梯形图
辅助继电器实现的状态编程方法, 同基本指令梯形图的编程完全相同。
注意！
在设计每个工序的梯形图时，应将前工序辅助继电器的复位操作放在本工序负载驱动的前面，防止编程时出现逻辑错误，导致控制混乱。
②因为只有一个放在工件补充位置的PH0来侦测工件的有无，而另外的钻孔、测孔及搬运位置并没有其他传感装置，那么应如何得知相应位置有无工件呢？本题所使用的方式是为工件补充、钻孔、测孔及搬运设置4个标志，即M10-M13。当PH0侦测到传送带送来的工件时，则设定M10为1，当转盘转动后，用左移指令将M10-M13左移一个位元，亦即 M11为1,钻孔机因此标志为1而动作。其他依此类推，测孔机依标志M12 动作、包装搬运依M13动作。

在C++中实现并行计算和并行算法

在C++中实现并行计算和并行算法并行计算和并行算法是指通过同时运行多个计算任务来提高计算效率的一种计算方法。

在C++中，可以使用多线程、OpenMP和MPI等工具实现并行计算和并行算法。

1.多线程：C++提供了多线程编程的支持，可以使用std::thread库来创建和管理线程。

多线程可以将一个计算任务划分为多个子任务，在多个线程中同时执行，从而提高计算效率。

下面以一个简单的例子来说明多线程的使用：```cpp#include <iostream>#include <thread>//子线程执行的函数void task(int id) {std::cout << "Thread " << id << " is running" <<std::endl;int main() {const int numThreads = 4;std::thread threads[numThreads];//创建多个线程，并分配不同的子任务for (int i = 0; i < numThreads; ++i) { threads[i] = std::thread(task, i);}//等待所有线程执行完毕for (int i = 0; i < numThreads; ++i) { threads[i].join();}return 0;}运行这段代码，我们可以看到输出结果显示了四个线程同时执行的情况。

2. OpenMP：OpenMP是一种并行编程接口，可以在C++中使用它来实现并行计算。

OpenMP提供了一系列的指令和函数，可以在循环、函数和代码段等级别上实现并行化。

下面是一个使用OpenMP实现的并行循环的例子：```cpp#include <iostream>#include <omp.h>int main() {const int size = 100;int arr[size];//使用OpenMP并行化循环初始化数组#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < size; ++i) { arr[i] = i;}//输出数组的内容for (int i = 0; i < size; ++i) { std::cout << arr[i] << " ";if (i % 10 == 9) {std::cout << std::endl;}}return 0;}```运行结果显示数组中的元素是按照顺序初始化的，这表明循环在多个线程中并行执行。

openmp用法

openmp用法OpenMP是一种支持共享内存多线程编程的标准API。

它提供了一种简单而有效的方法，用于在计算机系统中利用多核和多处理器资源。

本文将逐步介绍OpenMP的用法和基本概念，从简单的并行循环到复杂的并行任务。

让我们一步一步来学习OpenMP吧。

第一步：环境设置要开始使用OpenMP，我们首先需要一个支持OpenMP的编译器。

常见的编译器如GCC、Clang和Intel编译器都支持OpenMP。

我们需要确保在编译时启用OpenMP支持。

例如，在GCC中，可以使用以下命令来编译包含OpenMP指令的程序：gcc -fopenmp program.c -o program第二步：并行循环最简单的OpenMP并行化形式是并行循环。

在循环的前面加上`#pragma omp parallel for`指令，就可以让循环被多个线程并行执行。

例如，下面的代码演示了如何使用OpenMP并行化一个简单的for循环：c#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() {int i;#pragma omp parallel forfor (i = 0; i < 10; i++) {printf("Thread d: d\n", omp_get_thread_num(), i);}return 0;}在上面的例子中，`#pragma omp parallel for`指令会告诉编译器将for 循环并行化。

`omp_get_thread_num()`函数可以获取当前线程的编号。

第三步：数据共享与私有变量在并行编程中，多个线程可能会同时访问和修改共享的数据。

为了避免数据竞争和不一致的结果，我们需要显式地指定哪些变量是共享的，哪些变量是私有的。

我们可以使用`shared`和`private`子句来指定。

`shared`子句指定某个变量为共享变量，对所有线程可见。

visual studio fortran mpi用法

在 Visual Studio 中使用 Fortran 和 MPI（Message Passing Interface）进行并行编程，可以通过以下步骤：1. 安装 Visual Studio：首先，确保已安装 Visual Studio。

您可以从 Microsoft 官方网站上下载适用于 Fortran 开发的 Visual Studio 版本。

2. 安装 Intel Fortran Compiler：如果您计划使用 Intel Fortran 编译器进行开发，需要安装 Intel Parallel Studio XE，其中包含了 Intel Fortran Compiler。

3. 创建 Fortran 项目：在 Visual Studio 中，选择 "创建新项目"，然后选择 "Fortran" 类型的项目。

4. 配置项目属性：在项目属性中，设置编译器选项和链接器选项，以及其他项目设置。

例如，设置编译器为 Intel Fortran Compiler。

5. 编写 Fortran 代码：编写您的 Fortran 代码，可以使用 Fortran 90/95/2003/2008 的语法。

6. 添加 MPI 支持：在 Fortran 代码中，使用 MPI 库函数进行并行编程。

您需要添加MPI 头文件和库文件的路径，以便编译和链接 MPI 相关代码。

MPI 头文件通常位于MPI 安装目录的 include 文件夹下，而库文件则位于 lib（Windows）或 lib64（Linux）文件夹下。

7. 构建和运行：构建项目并运行生成的可执行文件。

在运行 MPI 程序时，您可能需要在启动命令中指定使用的进程数（例如，mpiexec -n 4）。

这些步骤提供了一个基本的框架，让您可以在 Visual Studio 中进行 Fortran 和 MPI 的并行编程。

根据您的具体需求和环境，可能还需要进行一些其他的配置和设置。

cuda代码示例

CUDA代码示例介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA开发的并行计算架构，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速各种应用程序。

CUDA代码示例是为了帮助初学者理解和学习CUDA编程而提供的一系列示例代码。

本文将详细介绍CUDA代码示例的使用方法、示例代码的结构和功能，并给出一些实际应用案例。

CUDA代码示例的使用方法使用CUDA代码示例可以帮助开发者快速入门并理解CUDA编程的基本概念和技术。

以下是一些使用CUDA代码示例的步骤：1.安装CUDA开发环境：在使用CUDA代码示例之前，首先需要安装合适的CUDA开发环境。

可以从NVIDIA官方网站上下载并安装最新版本的CUDA工具包。

2.下载示例代码：从CUDA官方网站或其他资源网站上下载示例代码。

示例代码通常以压缩包的形式提供，下载后解压到本地目录。

3.编译示例代码：进入示例代码所在的目录，在命令行中执行相应的编译命令。

编译命令通常包括指定CUDA工具包的路径、选择编译器类型等参数。

4.运行示例代码：编译成功后，在命令行中执行生成的可执行文件。

示例代码将利用GPU进行计算，并输出结果或保存结果到文件中。

示例代码的结构和功能示例代码通常由多个文件组成，其中包括主要的CUDA源文件、辅助函数文件和编译脚本等。

以下是示例代码的一般结构：1.主要的CUDA源文件（.cu文件）：包含了CUDA核函数的定义和调用。

CUDA核函数是在GPU上执行的函数，通常由开发者编写。

示例代码中的核函数可以是一些简单的向量相加、矩阵乘法等基本计算。

2.辅助函数文件（.cpp或.c文件）：包含了一些辅助函数的定义和实现。

这些函数通常用于初始化CUDA环境、读取输入数据、输出结果等。

3.编译脚本（Makefile或CMakeLists.txt等）：用于指导编译器如何编译示例代码。

编译脚本中包含了编译参数、链接库等信息。

fortran语言并行计算程序

fortran语言并行计算程序Fortran是一种编程语言，用于科学和工程计算。

Fortran语言中可以使用并行计算来加速程序的执行。

以下是一个简单的Fortran并行计算程序的示例：```fortranprogram parallel_program! 使用OpenMP库启用并行计算use omp_libimplicit noneinteger :: iinteger, parameter :: N = 1000000real :: x(N), y(N), z(N)! 初始化数组x = 1.0y = 2.0! 使用并行循环计算!$omp parallel dodo i = 1, Nz(i) = x(i) + y(i)end do! 打印部分结果do i = 1, 10print *, z(i)end doend program parallel_program```在上面的示例中，使用OpenMP库来启用并行计算。

通过添加`use omp_lib`语句，可以在程序中使用OpenMP的并行化指令。

在循环计算的部分，使用了`!$omp parallel do`指令，它告诉编译器这个循环可以并行执行。

这样，循环中的每个迭代都可以在不同的处理器上并行执行。

在这个示例中，数组`x`和`y`被初始化为 1.0和2.0。

然后，使用并行循环计算数组`z`的每个元素，将`x`和`y`对应位置的元素相加。

通过循环打印了数组`z`的前10个元素。

请注意，实际的并行计算程序可能需要更复杂的逻辑和更多的并行化指令，具体取决于问题的性质和计算的需求。

上述示例只是一个简单的示例，用于说明Fortran中的并行计算的基本概念。

并行编程环境设置和注意事项

并行编程环境设置和注意事项一．远程登陆服务器请同学们使用服务器分配的原始密码通过SSH工具登陆到实验集群的登陆节点：202.38.192.99，然后使用命令passwd对初始密码进行修改。

PS：Linux下密码不可见。

接着在自己的账号下使用命令mkdir命令建立2个目录：OpenMP，MPI用来存放不同实验数据和文档。

二．跳转计算节点本次实验除了LC的登陆头节点（202.38.192.99）还有4个计算节点，分别是C0-0,c0-1,c0-2,c0-3。

使用命令ssh可以从当前节点转到计算节点,例如ssh c0-1则可从当前节点转到计算节点c0-1,其他如此类推。

MPI实验在登陆节点上运行程序一定要加-nolocal或者-machinefile 参数，禁止使用登陆节点计算。

三．设置编译环境使用命令vi ~/.bash_profile设置环境变量,添加路径如下文,然后使用. ~/.bash_profile（注意～前有个点+空格）使设置生效,整个操作过程如下:[lp.zh@bl6000 ~]$ vi ~/.bash_profile# .bash_profile# Get the aliases and functionsif [ -f ~/.bashrc ]; then. ~/.bashrcfi# User specific environment and startup programsPA TH=/opt/mpich-1.2.7pl/bin:/opt/intel/Compiler/11.0/069/bin/ia32:$PA TH:$HOME/bin:/usr/sbin LD_LIBRARY_PA TH=$LD_LIBRARY_PA TH:/usr/lib:opt/mpich-1.2.7pl/lib/:/opt/intel/Compiler /11.0/069/lib/ia32export PA THexport LD_LIBRARY_PA THunset USERNAME[lp.zh@bl6000 ~]$. ~/.bash_profile然后使用which mpirun命令检测路径,如果屏幕显示/opt/mpich/gnu/bin/mpirun表明设置成功。

mpi基本用法 -回复

mpi基本用法-回复MPI基本用法MPI（Message Passing Interface）是一种常用的并行计算编程模型，它允许在分布式内存系统中进行进程间通信。

MPI被广泛应用于科学计算、高性能计算以及大规模数据处理等领域。

本文将介绍MPI的基本用法，为大家一步一步解释如何使用MPI进行并行计算。

第一步：MPI的安装和设置1.1 安装MPI库首先，要在计算机上安装MPI库。

常用的MPI库包括Open MPI、MPICH 和Intel MPI等。

根据操作系统的不同，可以选择合适的MPI库进行安装。

1.2 环境变量设置安装完成后，需要设置相应的环境变量。

将MPI的安装目录添加到系统路径（PATH）中，以便系统可以找到MPI的执行程序。

同时，还需要设置LD_LIBRARY_PATH环境变量，以指定MPI库的位置。

第二步：MPI的编程模型MPI的编程模型基于进程间的消息传递。

每个进程都有自己的地址空间，并且可以通过MPI的函数进行相互通信。

MPI定义了一系列的函数和数据类型，用于实现进程间的消息传递和同步操作。

2.1 初始化MPI环境在开始使用MPI之前，需要调用MPI的初始化函数来建立MPI的运行环境。

可以通过以下代码来完成初始化操作：c#include <mpi.h>int main(int argc, char argv) {MPI_Init(&argc, &argv);TODO: MPI代码MPI_Finalize();return 0;}在这段代码中，`MPI_Init()`函数用于初始化MPI环境，`MPI_Finalize()`函数用于关闭MPI环境。

`argc`和`argv`是命令行参数，通过它们可以传递程序运行所需的参数。

2.2 进程间通信MPI提供了一系列的通信函数，用于实现进程间的消息传递。

常用的通信函数包括`MPI_Send()`、`MPI_Recv()`、`MPI_Bcast()`和`MPI_Reduce()`等。

cuda atomic 示例

cuda atomic 示例"CUDA Atomic 示例"介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种用于并行计算的并行计算架构和编程模型。

它允许开发人员利用GPU（Graphics Processing Unit）的强大并行性能来加速各种计算任务。

在CUDA中，有许多方法可以实现并行计算，其中之一就是原子操作。

原子操作是一种特殊的操作，可以保证多个线程并发访问内存时的数据正确性。

在并行编程中，一个常见的问题是多个线程同时访问同一内存位置，这可能导致数据的竞争条件（Race Condition）和不一致性结果。

为了解决这个问题，CUDA提供了一些原子操作，以确保多个线程访问同一内存位置时的数据一致性。

在这篇文章中，我们将介绍一个使用CUDA原子操作的示例，并逐步解释其实现过程。

步骤1：设置CUDA环境在开始编写CUDA代码之前，首先需要安装CUDA开发环境，并确保我们的硬件支持CUDA功能。

同时，还需要一个支持CUDA的编译器，如NVCC（NVIDIA Compiler）。

在安装完成后，我们可以开始编写CUDA 代码。

步骤2：编写核函数最基本的CUDA程序包含一个称为核函数（Kernel Function）的函数。

核函数是在GPU上并行执行的代码单元。

在我们的示例中，我们将编写一个核函数来对一个数组进行递增操作。

以下是一个简单的递增核函数的示例：c++__global__void incrementArray(int* array, int size){int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;if (tid < size){atomicAdd(&array[tid], 1);}}在这个核函数中，我们首先计算当前线程的索引（tid）。

然后，我们使用`atomicAdd`原子操作对数组中的元素进行原子递增。

openmp手册

openmp手册OpenMP手册本文档旨在为使用OpenMP（Open Multi-Processing）编程模型的开发人员提供详细的参考指南和使用范例。

OpenMP是一套用于共享内存并行编程的API（Application Programming Interface）。

它允许程序员利用多线程并行化程序，以便在多个处理器上执行计算任务，以提高性能。

1、简介1.1 OpenMP的背景1.2 OpenMP的概述1.3 OpenMP的优势1.4 OpenMP的特性2、OpenMP基础指令2.1 并行区域（Parallel Regions）2.2 线程同步（Thread Synchronization）2.3 数据范围（Data Scoping）2.4 工作分配（Work Sharing）2.5 循环指令（Loop Directive）2.6 条件指令（Conditional Directive）2.7 函数指令（Function Directive）2.8并行性管理（Parallelism Management）3、OpenMP环境设置3.1 编译器支持3.2 编译选项3.3 运行时库3.4 环境变量4、OpenMP任务（Task）4.1 任务创建与同步4.2 任务调度4.3 任务优先级4.4 任务捕获变量5、OpenMP并行循环5.1 并行循环概述5.2 循环调度5.3 循环依赖5.4 循环优化6、OpenMP同步6.1 同步指令6.2 互斥锁6.3 条件变量6.4 同步的最佳实践7、OpenMP并行化任务图7.1 并行化任务图的概念 7.2 创建和管理任务图 7.3 数据依赖性和同步7.4 任务图调度8、OpenMP并行化内存管理 8.1 共享内存的访问模型 8.2 数据共享与私有化 8.3 内存一致性8.4 直接存储器访问模型9、OpenMP性能分析与优化9.1 性能分析工具9.2 优化技术9.3 并行编程陷阱9.4 调试OpenMP程序附件：附件一、OpenMP示例代码附件二、OpenMP编程规范附件三、OpenMP常见问题解答法律名词及注释：1、API（Application Programming Interface）：应用程序编程接口，定义了软件组件之间的通信协议和接口规范。

2024版并行程序设计导论之OpenMP编程指南

OpenMP编程指南•OpenMP 概述•OpenMP 基本原理•OpenMP 编程实践•并行算法设计与优化•多线程并发控制及同步机制•内存访问优化与缓存一致性维护•性能评价与调试技巧分享目录01 OpenMP概述并行计算与OpenMP并行计算定义并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，其主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。

OpenMP简介OpenMP是一种用于共享内存并行编程的API，在C/C和Fortran中广泛使用。

它提供了一种简单、灵活的线程并行编程模型，支持多平台和多编译器。

OpenMP与并行计算关系OpenMP通过提供一套编程接口和运行时库，使得程序员能够方便地使用多线程进行并行计算，从而加速程序的执行速度。

OpenMP历史与发展OpenMP起源OpenMP起源于1997年，由一组计算机硬件和软件厂商共同发起，旨在创建一个开放的、标准的并行编程模型。

OpenMP版本演进自1998年发布第一个版本以来，OpenMP不断发展和完善，增加了对任务并行、加速器支持、原子操作、线程同步等功能的支持。

OpenMP现状与未来目前，OpenMP已成为并行编程领域的事实标准之一，广泛应用于科学计算、工程仿真、数据分析等领域。

未来，随着硬件技术的不断发展和应用需求的不断提高，OpenMP将继续发展并完善。

OpenMP 在科学计算领域有着广泛的应用，如天气预报、气候模拟、油藏模拟等。

科学计算在工程仿真领域，OpenMP 可用于加速有限元分析、流体动力学仿真等计算过程。

工程仿真在数据分析领域，OpenMP 可用于加速数据挖掘、机器学习等算法的执行速度。

数据分析此外，OpenMP 还可应用于图像处理、密码学、生物信息学等领域。

其他领域OpenMP 应用领域02 OpenMP基本原理共享内存模型OpenMP基于共享内存模型，多个线程可以访问和修改同一块内存空间，需要解决数据一致性和同步问题。

分布式内存模型与MPI等基于分布式内存的并行计算模型不同，OpenMP不需要显式地进行数据分发和收集。

Windows平台下机群并行编译环境配置

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（．河海大学水利水电工程学院，苏南京２０９；１江１０８２河海大学土木工程学院，苏南京２０９）．江１０８
摘要：行的并行计算多是在Ｌｎｘ台下进行的，了能够在Ｗｉｏｓ台下进行机群并行计算，Ｆｒａ９开发现ｉ平ｕ为ｎｗ平ｄ以ｏｔｎ０为ｒ
Ｗｉｔｕｇｓｅｍｅｈｄ，ｔｉｏｓｂｅｔａｒｕａａｌｌｏｕｔｏｌｓｅｔｈｓｇｅｔｈｅｄｔｏｉｓｐｓｉｌＯｃｒｙｏｔｐｒｌｍｐｔｉｎｃｕｔｒｗｉｈＷｉｄｗｓｐｆｒ．ｅｃａｏｎｔｎｏｈｔｏｍ

Compaq Visual Fortran 6.6 并行编程环境的配置

Compaq Visual Fortran 6.6 并行编程环境的配置Windows平台并行编程环境的配置所用的软件：mpich2-1.0.5-win32-ia32.msiCompaq Visual Fortran 6.61、如果本机上没有安装过Microsoft .NET .Framework，安装1.0.5这个版本的mpich2时，那么会提示你安装，我装的是2.0版本dotnetfx.exe，2.0版本以上的都行，然后把mpich2-1.0.5装上。

2、mpich2安装成功后，为了使用命令行方式执行程序的方便，将mpi路径C:\ProgramFiles\MPICH2\bin添加到环境变量path中，这样就可以在任何地方使用mpiexec了。

3、CVF安装没什么，就是序列号老记不住，再写一遍，33206-050-0010743-00007。

然后将mpich2的include和lib路径添加到CVF的搜索路径，在Tools=>Options=>Directories的Include files和Library files中。

4、解决头文件问题。

在fortran77的固定格式程序中，要加入一行include 'mpif.h'，头文件mpif.h中定义了MPI的一些常量。

90程序就有点麻烦了，因为在fortran90程序中，习惯使用module，书上也说在90程序中要用use mpi来替代include'mpif.h'，可是mpich2-1.0.5中的lib和include文件夹里都没有那个mpi.mod，其他的mpich版本好像也没有，至少mpich.nt.1.2.5.exe没有。

解决办法：1）、在90程序中也使用include 'mpif.h'，而且要把mpif.h中以C 开头的注释前加上！，还有三行以CDEC$开头，也要用！来注释，不然出错。

cuda driver api编程示例编译

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的并行计算评台和编程模型，旨在利用GPU的并行计算能力来加速应用程序的运行。

而CUDA Driver API则是CUDA评台中的一个关键组件，它允许开发人员直接与GPU进行通信和管理，从而更灵活地控制计算流程和资源分配。

在本文中，我们将介绍如何使用CUDA Driver API进行编程，并给出编译示例。

一、安装CUDA Driver API在开始使用CUDA Driver API进行编程之前，首先需要安装CUDA工具包。

用户可以通过NVIDIA官方全球信息湾下载最新版本的CUDA 工具包，并按照官方指南进行安装。

在安装完成后，用户需要设置环境变量，以便系统能够找到CUDA相关的库和头文件。

二、编写CUDA Driver API程序使用CUDA Driver API进行编程需要包含相应的头文件，并信息相应的库文件。

在编写程序时，首先需要初始化CUDA驱动，并选择一个合适的GPU设备用于计算。

然后可以使用CUDA Driver API提供的函数来创建和管理GPU上的内存空间，并调用相应的核函数来执行并行计算。

下面是一个简单的CUDA Driver API程序示例：```c#include <stdio.h>#include <cuda.h>#include <cuda_runtime_api.h>int main(){CUdevice cuDevice;cuInit(0);cuDeviceGet(&cuDevice, 0);CUcontext cuContext;cuCtxCreate(&cuContext, 0, cuDevice);CUstream cuStream;cuStreamCreate(&cuStream, 0);int *d_a;cuMemAlloc(&d_a, sizeof(int));int h_a = 5;cuMemcpyHtoDAsync(d_a, &h_a, sizeof(int), cuStream);cuStreamSynchronize(cuStream);cuMemFree(d_a);cuStreamDestroy(cuStream);cuCtxDestroy(cuContext);return 0;}```上面的程序首先初始化了CUDA驱动，并选择了第一个GPU设备。