并行编程是指同时执行多个任务或过程，以提高计算效率和处理速度。以下是一些关于并行编程的基础知识和资源。

基础概念

  1. 线程：线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。
  2. 进程：进程是程序在计算机上的一次执行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位。
  3. 并行度：并行度是指在同一时刻可以执行的任务数量。

实用工具

  • OpenMP：一个支持多平台共享内存并行编程的API。
  • MPI（Message Passing Interface）：一个支持分布式内存并行编程的API。

学习资源

  • [并行编程基础教程](/tutorials/parallel_programming basics)：本站提供的并行编程基础教程。
  • OpenMP官方文档：OpenMP的官方文档。

实例

假设我们有一个计算密集型的任务，可以通过并行编程来加速：

import numpy as np
from multiprocessing import Pool

def compute(data):
    return np.sum(data)

if __name__ == '__main__':
    data = np.random.rand(1000000)
    with Pool(4) as p:
        result = p.map(compute, [data[i:i + 250000] for i in range(0, len(data), 250000)])
    print(np.sum(result))

总结

并行编程是提高计算效率的关键技术。通过合理地利用多核处理器和其他计算资源，我们可以显著提升程序的执行速度。希望这篇教程能帮助你更好地理解并行编程。

并行编程示例