MPI入门：理解前缀归约MPI_Scan及其在并行计算中的应用

"MPI_Scan"是Message Passing Interface (MPI) 并行编程中的一个关键函数，它在并行计算中发挥着重要作用。MPI是一种广泛使用的标准，用于在分布式内存系统中进行高效的进程间通信（IPC）。本教程针对MPI初学者，由郎显宇教授提供，旨在介绍并行计算的基本概念、并行计算机体系结构以及如何利用MPI进行点对点通信和聚合通信。 预备知识部分涵盖了并行计算的核心要素，包括： 1. 并行计算的定义：通过在多处理器上分解任务，使多个子任务并行执行，它是连接理论与实际应用的桥梁，涉及领域如并行算法、程序设计和软件技术等。 2. 并行计算的目标：主要为了减少计算时间和扩大计算规模，这就需要具备并行计算机、并行度高的应用问题以及有效的并行编程能力。 3. 并行计算机体系结构：包括共享存储系统（如SMP和NUMA）和分布式存储系统（如DSM），如深腾7000，它们各有特点，如UMA中所有节点有统一的内存访问，而NUMA则考虑了不同内存访问速度的问题，以及保持缓存一致性。 在MPI基础知识中，重点介绍： - 点对点通信（Point-to-Point Communication）：这是最基本的通信方式，涉及单个消息从发送者到接收者的直接传递。 - 聚合通信（Collective Communication）：如MPI_Scan，它在并行计算中处理的是整个群体的数据操作，通常用于求和、最小值、最大值等操作，而不仅仅是点对点通信。 MPI_Scan函数主要用于计算一系列元素的累积和，或者执行其他类似的操作。在分布式内存环境中，它通过对每个进程的值与先前过程的结果进行累积来实现，最终得到所有进程结果的前缀和。这个函数在诸如排序、数据压缩、图算法等领域有着广泛应用。 总结来说，学习MPI_Scan不仅需要理解并行计算的原理，还要掌握MPI提供的各种通信机制。在并行编程过程中，理解不同类型的计算机体系结构以及如何有效地在这些架构上执行MPI_Scan这样的操作，对于实现高效并行计算至关重要。通过查阅参考书籍，如张林波等人的《并行计算导论》和莫则尧等人的《消息传递并行编程环境MPI》，可以更深入地掌握这一主题。