MPI并行计算实验：埃拉托斯特尼筛法与性能优化

"分布式并行计算-MPI实验指导书1" 该实验主要关注分布式并行计算，使用MPI（Message Passing Interface）编程模型来实现埃拉托斯特尼筛法，并进行性能分析与优化。MPI是一种标准的接口，允许程序员在分布式内存系统上编写并行程序，通过消息传递的方式进行进程间通信。 实验目标包括： 1. 学习如何配置和使用MPI环境，编译并执行MPI程序。 2. 实现基于MPI的埃拉托斯特尼筛法，这是一种用于寻找素数的有效算法。 3. 掌握并行程序的性能分析技巧，如计算加速比和并行效率，以及如何通过这些指标优化程序。 4. 根据给定的优化思路改进算法，进一步提升性能，并提供详细的实验报告。 实验内容涉及的操作系统是Windows，编程环境为mpich和Visual Studio 2013。学生需要按照附录的指示配置MPI编译运行环境，然后实现基础版本的埃拉托斯特尼筛法（sieve1）。接着，他们需要在不同数据规模和进程配置下测试sieve1，绘制加速比-处理器曲线和并行效率与进程数的关系曲线，分析效率变化的原因。 实验要求严格，要求每个学生独立完成，禁止抄袭。实验报告需要包含程序的流程图或伪代码，调试过程，结果分析，以及程序运行结果的截图。此外，学生需要根据附录提供的优化思路设计并实现优化后的并行算法，对每次优化的效果进行评估和分析。 实验报告应包含以下部分： 1. 对每种优化方法的详细解释，包括流程图和伪代码，以及代码注释。 2. 调试过程的描述，包括遇到的问题及其解决方案，以及对调试和执行结果的分析。 3. 提供程序运行的截图，展示加速比、取消并行效率的曲线，并解释性能变化的原因。 4. 提交源代码给助教审核。 在配置MPI环境时，学生需要下载并安装mpich，然后在Visual Studio 2013中创建空项目并设置相应的配置属性，以便能够在VS环境中编译和运行MPI程序。 这个实验旨在让学生深入理解并行计算的基本原理和实践，以及如何通过MPI进行分布式计算，同时培养他们的性能调优能力和问题解决能力。