MPI并行计算权威指南

"MPI : the complete reference" MPI，全称Message Passing Interface，是高性能计算和分布式计算领域中的一个标准接口，用于实现并行程序之间的通信。这本书《MPI：完整参考》是一本面向科学与工程计算的专业读物，由Janusz Kołakowski编辑，集合了多位专家的研究成果，涵盖了MPI在数据并行编程、不规则科学计算、可扩展多处理器上的应用，以及并行计算流体动力学、企业集成建模和高性能Fortran等多个主题。 在MPI的框架下，程序员可以编写跨多个计算节点运行的程序，通过消息传递机制协调不同进程间的工作。《Using MPI》和《PVM：平行虚拟机——网络并行计算的用户指南和教程》这两部分详细介绍了如何使用MPI和PVM（Parallel Virtual Machine）进行可移植的并行编程。前者由William Gropp、Ewing Lusk和Anthony Skjellum撰写，提供了MPI接口的实用指南和编程技巧；后者由Al Geist、Adam Beguelin、Jack Dongarra和Weicheng Ling共同编写，讨论了PVM系统，它是MPI的一个早期替代品，同样支持网络环境中的并行计算。 MPI的核心概念包括进程、通信、点对点通信和集体通信。进程是并行计算的基本执行单元，每个进程都有自己的地址空间和状态。通信则通过发送和接收消息来实现，包括同步和异步两种方式。点对点通信如send和receive操作，用于单个进程间的数据交换；而集体通信如broadcast、scatter、gather和reduce等，涉及一组进程的协同操作。 在并行编程中，理解和掌握MPI的关键在于理解其通信模式和性能优化。例如，非阻塞发送和接收可以提高程序的并行度，但需要妥善管理内存和同步问题。集体通信操作可以高效地处理大规模数据的分布，但选择合适的通信模式和算法对性能影响巨大。 此外，MPI提供了一套丰富的库函数，如MPI_Init和MPI_Finalize用于初始化和结束MPI程序，MPI_Comm_rank和MPI_Comm_size用于获取进程的ID和总进程数，以及MPI_Bcast用于广播数据到所有进程等。通过这些函数，开发者可以构建复杂的并行算法，适应各种并行计算环境。 在实际应用中，MPI广泛应用于科学模拟、工程计算、数据分析等领域，特别是在大规模并行超级计算机上。它允许开发者充分利用硬件资源，提高计算效率，解决传统串行计算难以处理的大规模问题。然而，编写高效的MPI程序需要深入理解并行算法、通信开销和系统架构，因此，《MPI：完整参考》这样的书籍对于学习和提升MPI编程技能具有极高的价值。