解决matlab转c后编译SuperLU_DIST失败问题

资源摘要信息:"SuperLU_DIST是一个用于解决稀疏线性系统A*X=B的库，它基于MPI和OpenMP，并且是SuperLU库的并行扩展。该库专为分布式内存并行机设计，并在ANSI C中实现，用于节点内的并行计算和节点间的通信。" SuperLU_DIST是一个高性能库，它提供了求解大规模稀疏线性方程组的能力，特别适用于在分布式内存的高性能计算系统中运行。以下是针对标题和描述中的知识点的详细说明： 1. SuperLU_DIST与SuperLU的关系： - SuperLU是一个开源库，用于求解稀疏线性系统的直接方法。 - SuperLU_DIST是SuperLU的并行版本，它是专门为分布式内存系统设计的，能够有效利用并行计算资源。 2. SuperLU_DIST的应用范围和技术特点： - 它被设计用来在大型多处理器系统中解决稀疏线性方程组。 - 它采用高斯消去法，配合静态枢轴技术，结合了数值稳定性和可伸缩性。 - 静态枢轴技术允许在保持数值稳定性的前提下，提高算法在大量处理器上的运行效率。 3. SuperLU_DIST的编程模型： - 使用OpenMP进行节点内部的并行处理。 - 使用MPI实现节点间的通信。 - 这意味着SuperLU_DIST可以利用共享内存（通过OpenMP）和分布式内存（通过MPI）的并行计算能力。 4. SuperLU_DIST的安装与配置： - 根据描述，安装说明包含在SuperLU_DIST的目录中的README文件里。 - 用户需要按照这些说明进行安装，以便正确配置并使用SuperLU_DIST库。 5. SuperLU_DIST的代码和依赖： - SuperLU_DIST包含了CBLAS目录，这是对BLAS（基础线性代数子程序）的一个实现，尽管这些实现可能不是最快的，但它们是用C语言编写的，适用于库中需要的BLAS例程。 - 描述中提到的"NOTE"部分指出了当前版本是单线程的，暗示有正在开发中的多线程版本。 6. SuperLU_DIST的未来发展方向： - 描述提到了正在积极开发GPU加速功能，这表明SuperLU_DIST库未来将能够利用GPU进行加速计算，进一步提升求解大规模稀疏线性系统的性能。 7. 系统开源标签： - SuperLU_DIST是开源软件，这意味着它可以免费下载、使用和修改，且社区提供了持续的支持和开发。 8. 压缩包子文件的文件名称列表： - "superlu_dist-master"可能是指该软件源代码的压缩包名称，"master"表明这是一个稳定的版本或主分支。 在使用SuperLU_DIST时，用户可能需要具备一定的并行计算和分布式内存系统的知识背景，理解如何在自己的计算环境中正确编译和链接库，以及如何通过MPI和OpenMP有效地并行化计算任务。此外，了解BLAS库和线性代数基础知识，对于深入理解和应用SuperLU_DIST也是有帮助的。