MPI并行程序开发：联想高性能服务器技术分享

资源摘要信息:"《MPI并行程序开发》是联想高性能服务器事业部编写的关于MPI（消息传递接口）分布内存并行程序开发的内部资料。本文档主要介绍了MPI的基本概念、编程模型、通信模式和一系列用于并行计算的函数库。它深入讲解了并行编程的理论基础，并通过实例演示了如何在联想高性能服务器上实现并行程序的开发和优化。" 知识点详细说明： 1. MPI简介 MPI是一种消息传递接口标准，旨在为并行计算机系统编写程序提供一个通用的模型和语言。它是一种用于编写分布式内存多处理器上执行的程序的通信协议。MPI广泛应用于科学、工程和工业界中高性能计算的领域。 2. 分布内存并行计算 分布内存并行计算是指多处理器系统中每个处理器都有自己的私有内存空间，处理器之间通过消息传递进行通信和数据交换。这种方式下，程序员需要负责数据的分布和通信，这是MPI编程的重点内容。 3. MPI编程模型 MPI编程模型基于发送和接收消息来实现处理器间的数据交换。它使用一组预定义的函数来实现进程间的同步、数据通信等。这些函数可以分为点对点通信、集合通信、数据类型操作、进程管理等几个方面。 4. 通信模式 MPI支持多种通信模式，包括同步通信、缓冲通信、就绪通信、标准通信等。这些模式提供了不同的性能特性和使用场景，程序员可以根据具体需求选择合适的通信方式。 5. MPI函数库 MPI标准定义了一系列函数，如MPI_Send()、MPI_Recv()、MPI_Barrier()、MPI_Reduce()等，用于处理消息传递。这些函数构成了MPI编程的核心，并提供了丰富的接口以支持不同复杂度的并行计算任务。 6. 并行计算的实现 在联想高性能服务器上，程序员可以通过MPI调用相应的API来实现并行计算。这涉及到将程序分割为可以在多个处理器上并发执行的部分，合理地分配计算任务，以及高效地同步各处理器间的状态和数据。 7. 并行程序开发的优化 开发并行程序不仅要考虑程序的正确性，还要注重其性能。在联想高性能服务器上实现并行程序时，需要进行性能分析和优化，以确保程序充分利用硬件资源，提高计算效率。这包括对通信和计算模式的优化、负载均衡策略的实施等。 8. 应用实例 《MPI并行程序开发》文档可能会提供一些典型的应用实例，这些实例通过实际问题展示了如何运用MPI进行并行编程。通过这些例子，读者可以了解在实际开发中如何应用MPI标准，并学习到如何处理并行编程中常见的问题和挑战。 9. 联想高性能服务器事业部 联想高性能服务器事业部专注于高性能计算领域，提供了一系列的服务器硬件和软件解决方案。该事业部可能拥有专门为联想服务器优化的MPI实现，以充分利用联想硬件平台的计算能力。 通过学习《MPI并行程序开发》这份资料，读者可以获得关于MPI编程的深入理解，并掌握在联想高性能服务器上开发和优化并行程序的实用技能。这对于从事高性能计算和需要处理大规模数据集的科研人员和技术人员尤为重要。