Linux集群编程环境：共享内存与消息传递技术

集群体系结构编程环境是高性能计算集群技术的核心组成部分，它旨在通过将多台高性能计算机（如PC机、工作站、SMP等）协同工作，提供大规模的并行计算能力。这种技术起源于20世纪60年代由IBM提出的集群概念，旨在利用高速网络连接这些节点，形成一个统一的资源池，以实现任务的高效并行执行。 集群通常分为专用集群和非专用集群两种类型，前者专为特定用户或应用设计，而后者则是共享计算资源，满足不同用户的需求。集群计算系统的关键要素包括： 1. **节点多样性**：集群中的节点可以是各种高性能组件，包括不同体系结构的PC机、工作站、SMP等，它们可能运行着不同的操作系统，如Linux（如Beowulf）、Microsoft NT、Sun Solaris等，甚至还有专门针对集群优化的操作系统，如Berkeley NOW和IBM AIX。 2. **处理器支持**：集群中采用的处理器种类繁多，涵盖了CISC、RISC、VLIW和向量处理器等多种架构，例如Intel Pentium系列、Sun SPARC和UltraSPARC、HPPA、IBM RS6000/PowerPC以及SGI MIPS等。 3. **操作系统灵活性**：操作系统的选择也非常广泛，不仅有商业级别的Linux、Windows，也有学术项目如MOSIX，以及专门设计的集群操作系统，如Berkeley Glunix，它们在连接层面上提供了无缝的集成。 4. **高速网络**：为了保证节点间的高效通信，集群通常采用高带宽网络技术，如10/100/1000Mbps以太网（Ethernet）、Fast Ethernet、Gigabit Ethernet，以及低延迟的SCI（如Dolphin-MPI-12微秒延迟）和Myrinet。这些网络基础设施对于实现并行任务的同步和数据交换至关重要。 5. **集群体系结构**：在集群中，节点之间的交互是通过消息传递机制进行的，这包括了Shared Memory-Based方法，如OpenMP（虽然它主要用于单机环境，但在集群中也可启用），以及Message Passing-Based方法，如PVM（Portable Virtual Machine）和MPI（Message Passing Interface），后者的可移植性使其适用于多种平台，包括支持共享内存体系结构的环境。 集群体系结构编程环境是一个复杂的系统，它结合了硬件多样性、操作系统兼容性、高效的网络连接和并行编程模型，为大规模并行计算提供了强大的工具。理解并掌握这一技术对于高性能计算和分布式计算领域的工程师来说是至关重要的。