分布并行编程：语言与PVM系统

"分布并行计算机技术（程序设计语言）" 分布并行计算机技术是现代高性能计算领域中的重要组成部分，它允许在多个处理器或计算机之间有效地分发计算任务，以提高整体计算效率。这种技术涉及多种程序设计语言和方法，以适应不同类型的并行架构。 在分布并行程序设计中，程序设计语言扮演着核心角色。系统结构模型如PRAM（处理机数组模型）、LogP和MPMD（多处理机多数据流）提供了理论框架来理解和设计并行算法。设计方法可以分为全新设计、编译识别（例如PowerFortranAccelerator采用的SGIPFA）以及对现有语言的补丁式增强。语言类别主要根据通信方式和并行方式划分，基于共享存储的语言如PCFFortran，强调数据的共享；而基于消息传递的语言如PVM和MPI，则通过消息交换实现进程间通信。 1. 基于共享存储的语言：这些语言假设所有进程可以访问同一内存空间，例如Fortran的变体。它们通常在共享内存系统中使用，但可能在分布式内存系统中通过模拟共享存储来实现。 2. 基于消息传递的语言：包括数据并行语言（如HPF）和任务并行语言（如Linda和PVM）。Linda和PVM支持任务的创建、通信和同步，允许程序员明确控制进程间的交互。 消息传递是并行计算中的关键机制，PVM（Parallel Virtual Machine）和MPI（Message Passing Interface）是两个广泛使用的标准。PVM最初是为了异构网络计算项目开发，它可以在不同架构的计算机上构建虚拟的并发计算环境。PVM提供了一组软件工具和库，允许用户将计算机集合转化为一个协同工作的并行系统，支持进程的创建（fork）、消息发送、接收和合并（join）等操作。 另一方面，程序设计方法针对不同的计算机架构和并行策略有所不同。向量机并行程序设计侧重于向量化，即优化单指令多数据（SIMD）执行。在共享存储器多机系统中，程序设计需要关注任务分解和同步，确保正确协调各个处理器的工作。消息传递方法则直接涉及进程间的通信操作，如在PVM中实现的fork、send、receive和join，这些都是构建并行程序的关键元素。 分布并行计算机技术涉及到多种编程语言和设计策略，从共享存储到消息传递，从向量处理到任务分解，这些都是为了在多处理器或多计算机环境中高效地执行计算任务。掌握这些技术对于理解和开发高性能并行应用至关重要。