1.Intel Fortran Compiler 语言编译器
2.交叉编译器的分类
3.什么是源码编译器？
4.Linux虚拟机安装、openmp与mpi并行环境配置
5.openmpOpenMp简介

Intel Fortran Compiler 语言编译器

       Intel Fortran Compiler是源码一款专为Windows设计的全面Fortran开发工具，它兼容Visual Studio 及后续版本，源码无需额外购买，源码即可在Visual Studio 的源码开发环境中运行。在熟悉的源码云回收源码Visual Studio IDE中，您可以方便地开发、源码构建、源码调试和运行Fortran程序，源码或者通过命令行进行操作。源码这款编译器包含位和位版本，源码功能强大，源码支持创建传统控制台应用和高级图形界面，源码具有COM和.NET交互能力，源码可与C++、源码Visual Basic、C#等语言混合编程。

       它内置大量的Windows API、OpenGL和多字节字符支持示例，集成到Visual Studio中，支持Fortran项目和源文件，编辑器具备Fortran感知功能，包括语法高亮、模板定义等，并能深入调试Fortran代码，访问所有类型和数组。java中foreach源码可在Visual Studio解决方案中构建和调试混合语言程序，设置条件断点。它全面支持Fortran标准，包括Fortran /、/，以及部分Fortran 功能，比如改进的coarray支持、子模块和更高级的数组维度等。

       兼容性广泛，支持FORTRAN IV和FORTRAN ，OpenMP 4.5和初始OpenMP 5.0。与Compaq Visual Fortran源代码高度兼容，大部分项目仅需重新构建。无论在英特尔或兼容处理器上，都能实现业界领先性能，且已针对Intel Xeon Phi处理器进行了优化。基准测试结果显示在特定配置下，与其他编译器如PGI、Open和GFortran的性能对比。此外，macOS版本也提供了类似的开发环境和性能优化。

       Intel Fortran Compiler针对不同操作系统提供了无缝集成，从命令行到Xcode，为开发者提供了灵活的开发选项。自动CPU调度和OpenMP支持确保了代码的飘花瓣网页源码高效执行。更多详细信息，可访问科学软件网获取。

交叉编译器的分类

       ç¼–译器可以生成用来在与编译器本身所在的计算机和操作系统（平台）相同的环境下运行的目标代码，这种编译器又叫做“本地”编译器。另外，编译器也可以生成用来在其它平台上运行的目标代码，这种编译器又叫做交叉编译器。交叉编译器在生成新的硬件平台时非常有用。“源码到源码编译器”是指用一种高阶语言作为输入，输出也是高阶语言的编译器。例如: 自动并行化编译器经常采用一种高阶语言作为输入，转换其中的代码，并用并行代码注释对它进行注释（如OpenMP）或者用语言构造进行注释（如FORTRAN的DOALL指令）。

       é¢„处理器（preprocessor）

       ä½œç”¨æ˜¯é€šè¿‡ä»£å…¥é¢„定义等程序段将源程序补充完整。

       ç¼–译器前端（frontend）

       å‰ç«¯ä¸»è¦è´Ÿè´£è§£æžï¼ˆparse）输入的源代码，由语法分析器和语意分析器协同工作。语法分析器负责把源代码中的‘单词’（Token）找出来，语意分析器把这些分散的单词按预先定义好的语法组装成有意义的表达式，语句 ，函数等等。 例如“a = b + c;”前端语法分析器看到的是“a， =， b ， +， c;”，语意分析器按定义的语法，先把他们组装成表达式“b + c”，再组装成“a = b + c”的语句。 前端还负责语义（semantic checking）的检查，例如检测参与运算的变量是否是同一类型的，简单的错误处理。最终的结果常常是一个抽象的语法树（abstract syntax tree，或 AST），这样后端可以在此基础上进一步优化和处理。

       ç¼–译器后端（backend）

       ç¼–译器后端主要负责分析，优化中间代码（Intermediate representation）以及生成机器代码（Code Generation）。

       ä¸€èˆ¬è¯´æ¥æ‰€æœ‰çš„编译器分析，优化，变型都可以分成两大类：函数内（intraprocedural）还是函数之间（interprocedural）进行。很明显，函数间的分析，优化更准确，但需要更长的时间来完成。

什么是编译器？

       编译器

       编译器是一种特殊的程序，它可以把以特定编程语言写成的程序变为机器可以运行的机器码。我们把一个程序写好，这时我们利用的环境是文本编辑器。这时我程序把程序称为源程序。在此以后程序员可以运行相应的编译器，通过指定需要编译的文件的名称就可以把相应的源文件（通过一个复杂的过程）转化为机器码了。

       [编辑]编译器工作方法

       首先编译器进行语法分析，也就是要把那些字符串分离出来。然后进行语义分析，就是把各个由语法分析分析出的语法单元的意义搞清楚。最后生成的是目标文件，我们也称为obj文件。再经过链接器的链接就可以生成最后的可执行代码了。有些时候我们需要把多个文件产生的目标文件进行链接，产生最后的代码。我们把一过程称为交叉链接。

       一个现代编译器的主要工作流程如下：

        * 源程序（source code）→预处理器（preprocessor）→编译器（compiler）→汇编程序（assembler）→目标程序（object code）→连接器（链接器，Linker）→可执行程序（executables）

       工作原理

       编译是从源代码（通常为高级语言）到能直接被计算机或虚拟机执行的目标代码（通常为低级语言或机器言）。然而，也存在从低级语言到高级语言的编译器，这类编译器中用来从由高级语言生成的低级语言代码重新生成高级语言代码的又被叫做反编译器。也有从一种高级语言生成另一种高级语言的火鸟门户源码整站编译器，或者生成一种需要进一步处理的的中间代码的编译器（又叫级联）。

       典型的编译器输出是由包含入口点的名字和地址以及外部调用（到不在这个目标文件中的函数调用）的机器代码所组成的目标文件。一组目标文件，不必是同一编译器产生，但使用的编译器必需采用同样的输出格式，可以链接在一起并生成可以由用户直接执行的可执行程序。

       编译器种类

       编译器可以生成用来在与编译器本身所在的计算机和操作系统（平台）相同的环境下运行的目标代码，这种编译器又叫做“本地”编译器。另外，编译器也可以生成用来在其它平台上运行的目标代码，这种编译器又叫做交叉编译器。交叉编译器在生成新的硬件平台时非常有用。“源码到源码编译器”是指用一种高级语言作为输入，输出也是高级语言的编译器。例如: 自动并行化编译器经常采用一种高级语言作为输入，转换其中的代码，并用并行代码注释对它进行注释（如OpenMP）或者用语言构造进行注释（如FORTRAN的DOALL指令）。

       预处理器（preprocessor）

       作用是通过代入预定义等程序段将源程序补充完整。

       编译器前端（frontend）

       前端主要负责解析（parse）输入的源程序，由词法分析器和语法分析器协同工作。词法分析器负责把源程序中的‘单词’（Token）找出来,语法分析器把这些分散的单词按预先定义好的语法组装成有意义的表达式，语句 ，函数等等。 例如“a = b + c;”前端词法分析器看到的是“a, =, b , +, c;”，语法分析器按定义的apk如何得到源码语法，先把他们组装成表达式“b + c”，再组装成“a = b + c”的语句。 前端还负责语义（semantic checking）的检查，例如检测参与运算的变量是否是同一类型的，简单的错误处理。最终的结果常常是一个抽象的语法树（abstract syntax tree，或 AST），这样后端可以在此基础上进一步优化，处理。

       编译器后端（backend）

       编译器后端主要负责分析，优化中间代码（Intermediate representation）以及生成机器代码（Code Generation）。

       一般说来所有的编译器分析，优化，变型都可以分成两大类： 函数内（intraprocedural）还是函数之间（interprocedural）进行。很明显，函数间的分析，优化更准确，但需要更长的时间来完成。

       编译器分析（compiler analysis）的对象是前端生成并传递过来的中间代码，现代的优化型编译器（optimizing compiler）常常用好几种层次的中间代码来表示程序，高层的中间代码（high level IR）接近输入的源程序的格式，与输入语言相关（language dependent），包含更多的全局性的信息，和源程序的结构；中层的中间代码（middle level IR）与输入语言无关，低层的中间代码(Low level IR)与机器语言类似。 不同的分析，优化发生在最适合的那一层中间代码上。

       常见的编译分析有函数调用树（call tree），控制流程图（Control flow graph），以及在此基础上的变量定义－使用，使用－定义链（define-use/use-define or u-d/d-u chain），变量别名分析（alias analysis），指针分析（pointer analysis），数据依赖分析（data dependence analysis）等等。

       上述的程序分析结果是编译器优化（compiler optimization）和程序变形（compiler transformation）的前提条件。常见的优化和变新有：函数内嵌（inlining），无用代码删除（Dead code elimination），标准化循环结构（loop normalization），循环体展开（loop unrolling），循环体合并，分裂（loop fusion，loop fission），数组填充（array padding），等等。优化和变形的目的是减少代码的长度，提高内存（memory），缓存（cache）的使用率，减少读写磁盘，访问网络数据的频率。更高级的优化甚至可以把序列化的代码（serial code）变成并行运算，多线程的代码（parallelized，multi-threaded code）。

       机器代码的生成是优化变型后的中间代码转换成机器指令的过程。现代编译器主要采用生成汇编代码（assembly code）的策略，而不直接生成二进制的目标代码（binary object code）。即使在代码生成阶段，高级编译器仍然要做很多分析，优化，变形的工作。例如如何分配寄存器（register allocatioin），如何选择合适的机器指令（instruction selection），如何合并几句代码成一句等等。

Linux虚拟机安装、openmp与mpi并行环境配置

       使用VMware Workstation Pro安装Linux虚拟机。

       前往VMware官网下载Workstation Pro的安装包。

       双击运行安装，按照向导步骤点击下一步完成设置。

       在体验设置中建议勾选安装相关选项并点击下一步。

       设置快捷方式，完成安装步骤。

       输入许可证码（如：YF-0HF8P-MRQ-2DXQE-M2UT6）。

       虚拟机安装完成，通过桌面快捷方式启动。

       下载Ubuntu镜像文件，利用清华大学开源软件镜像站加速。

       在VMware中创建新的虚拟机，选择自定义设置。

       安装配置中，选择“稍后安装操作系统”，并选择Linux系统。

       填写虚拟机名称和配置内存大小（如4GB）。

       设置网络、磁盘类型和大小，配置完成后，添加ISO映像文件。

       开启虚拟机，安装过程包括选择键盘布局、操作系统安装模式、安装位置等。

       安装过程中选择最小安装选项并输入必要信息。

       等待安装完成，重启虚拟机。

       Ubuntu安装完毕后即可使用。

       在Linux环境配置并行环境。

       打开终端，更新系统：运行sudo apt update。

       安装C++语言和OpenMP相关软件包，执行sudo apt install build-essential命令。

       验证OpenMP成功安装：输入gcc -v。

       安装MPI环境，首先从MPICH网站下载源码包mpich-4.0.2.tar.gz，然后解压并配置安装路径：./configure -prefix=/home/lpf/mpi。

       编译并安装MPI，使用sudo make安装。

       配置环境变量，打开~/.bashrc，在文件末尾添加以下内容：

       export MPI_ROOT=/home/lpf/mpi/mpi4

       export PATH=$MPI_ROOT/bin:$PATH

       export MANPATH=$MPI_ROOT/man:$MANPATH

       验证环境变量配置，使用which命令。

       检查并行环境配置，执行mpirun -np 4 ./cpi命令进行测试。

       成功输出表示并行环境配置完成。

openmpOpenMp简介

       OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程编程方案。它由OpenMP Architecture Review Board提出，并被广泛接受。OpenMP支持C语言、C++和Fortran编程语言，兼容Sun Compiler、GNU Compiler和Intel Compiler等编译器。程序员通过在源代码中加入特定的pragma指令来描述并行算法，编译器据此自动并行化程序，加入同步、互斥和通信。忽略pragma或在非支持编译器上，程序仍能正常执行，仅无法利用多线程加速。

       OpenMP提供了一种高层抽象，简化了并行编程的难度和复杂度，使程序员能更专注于算法本身而非具体实现。对于基于数据分集的多线程程序设计，OpenMP是一个理想选择。它提供更强的灵活性，易于适应不同并行系统配置，如线程粒度和负载平衡。

       然而，OpenMP在复杂线程间同步和互斥方面有限。它不适合非共享内存系统，如计算机集群，这类系统通常使用MPI。总体而言，OpenMP是一个高效、灵活的并行编程工具，尤其适用于共享内存环境。