《MPI与OpenMP并行程序设计》是一本深入探讨并行计算领域中两种主流技术——Message Passing Interface（MPI）和OpenMP的书籍。并行计算是解决大规模计算问题的关键技术，尤其是在高性能计算、数据分析和机器学习等领域。这本书的完整版确保了读者能够全面了解并学习到相关知识。
MPI，全称为Message Passing Interface，是一种用于分布式内存系统中的并行编程模型。它允许程序员通过发送和接收消息在不同的处理单元之间进行通信。MPI提供了丰富的通信原语，如`MPI_Send`和`MPI_Recv`，以及非阻塞通信功能，如`MPI_Isend`和`MPI_Irecv`，使得开发者可以构建复杂的并行算法。此外，MPI还支持广播、集合通信（如Reduce和Allreduce）以及全局数据操作，为并行计算提供了强大的工具。
OpenMP，则是一种共享内存并行编程模型，主要应用于多核处理器和对称多处理系统（SMP）。OpenMP通过在源代码中添加编译器指令（即pragma）来实现并行化，使得编程更为简洁。其核心特性包括并行区域（`#pragma omp parallel`）、任务（`#pragma omp task`）、同步（`#pragma omp critical`、`#omp barrier`等）和循环并行化（`#pragma omp for`）。OpenMP还支持动态调整线程数量、数据亲和性以及并行区域的嵌套，为开发高效并行程序提供了便利。
MPI和OpenMP各有优势，适用于不同的场景。MPI适合大规模的分布式内存系统，可以构建跨节点的并行应用，适用于超级计算机和云计算环境。而OpenMP则更适合于多核处理器上的共享内存并行计算，开发过程相对简单，且能充分利用多核资源。
本书可能涵盖以下内容：
1. MPI基础：介绍MPI的基本概念，如进程管理、进程间通信机制和通信模式。
2. MPI高级特性：深入讲解非阻塞通信、动态进程管理和文件操作等高级主题。
3. OpenMP基础：介绍OpenMP的环境设置、并行区域、工作共享构造和同步机制。
4. OpenMP高级特性：探讨任务并行、数据亲和性和并行区域的优化。
5. MPI与OpenMP混合编程：讲述如何结合两者，利用各自的优势，解决复杂并行问题。
6. 实例分析：提供实际案例，展示如何运用MPI和OpenMP编写并行程序，并进行性能分析。
7. 工具与调试：介绍性能分析工具，如`mpichprof`和`gprof`，以及如何调试并行程序。
通过阅读这本书，读者将能够掌握并行编程的基本理论和实践经验，理解并行计算的复杂性，以及如何根据问题规模和系统架构选择合适的并行模型。对于想要进入高性能计算领域的开发者来说，这是一份宝贵的参考资料。
