MPI实现与并行计算详解:MPICH与并行算法设计
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更新于2024-07-11
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"MPI的实现是并行计算领域中的重要课题,它涉及到在多台计算机之间进行高效数据通信和协同计算。MPI(Message Passing Interface)是一种工业标准的并行编程接口,最初由Univac公司开发,现已成为分布式内存计算的核心。MPI的实现通常有两种类型:一是建立在厂家专用环境上的,如IBM SP2的POE/MPL和Intel Paragon的OSF/Nx,这些是针对特定硬件平台优化的解决方案;二是公共的MPI环境,如CHIMP(Cray High-Performance Internet MPI)、LAN(Local Area Multicomputer)以及MPICH(Message Passing Interface for the C Language),后者是由Argonne国家实验室和Mississippi州立大学合作开发,旨在提供跨平台的并行计算支持。
MPICH是一个广泛应用的MPI实现,它可以运行在多种硬件上,包括个人计算机(PC)、工作站、对称多处理器(SMP)、大规模并行处理系统(MPP)以及集群系统(Cluster)。这使得它在科研、教育和工业界都能广泛使用,适应不同规模的并行计算需求。
并行计算课程涵盖了并行计算机系统的基础理论、算法设计、性能评测以及实际编程技术。课程内容丰富,包括并行计算机系统的结构模型、当代并行机系统的分类(如SMP、MPP和Cluster)、并行计算性能的评估方法,以及并行算法的设计原理和技术,如基本通信操作、矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换等。同时,课程还深入到并行程序设计的各个方面,如基础、共享存储系统编程、分布存储系统并行编程,以及并行程序设计环境和工具的选择和使用。
在教学过程中,第一章会介绍并行计算的概念,强调其在计算科学中的作用,以及现代科学与工程问题如何推动并行计算的需求。后续章节逐步深入,通过理论讲解和实例分析,帮助学生理解和掌握并行计算的关键技术。
MPI的实现是并行计算教学的核心内容,它不仅涵盖了硬件平台的兼容性,还包括了软件层面的通信机制和算法设计,是理解现代高性能计算和分布式计算不可或缺的一部分。"
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