SMP集群上MPI与OpenMP混合编程指南-国家高性能计算中心合肥

"本资料主要讲述了在国家高性能计算中心合肥的SMP集群上进行MPI与OpenMP混合编程的实践和理论知识，涵盖了SMP集群的体系架构、编程模型及其优缺点。" 在高性能计算领域，MPI（Message Passing Interface）和OpenMP是两种常用的并行编程模型。MPI主要用于分布式内存环境，通过消息传递在不同计算节点之间协调工作；而OpenMP则适用于共享内存环境，通过共享变量和并行指令来实现多线程并行。 SMP（Symmetric Multi-Processing）集群是一种并行计算架构，其中每个节点都是一个独立的计算机系统，拥有自己的操作系统，并且节点之间通过网络进行通信。在SMP集群中，节点间的数据交换是通过分布式存储完成的，而节点内部则采用共享内存的方式，允许在同一节点内的处理器之间高效地共享数据。 SMP集群的体系架构有以下几个特点： 1. 每个节点运行独立的操作系统，提供单个系统的抽象。 2. 节点间的存储是分布式的，节点内的存储则是共享的。 3. 并行处理分为两个级别：节点间的并行通过消息传递实现，节点内的并行通过共享内存完成。 4. 典型的SMP集群设备包括IBM ASCI White、Sun Ultra HPC和SGI Origin，以及中国的曙光3000。 SMP集群的编程模型有两种主要类型： 1. 单一存储模型（SMM）：这种模型对程序员来说更简单，因为它隐藏了许多底层细节，例如DSM（Distributed Shared Memory）和SVM（Shared Virtual Memory）系统。然而，由于性能受限于硬件实现，它可能不如其他模型灵活。 2. 混合存储模型（HMM）：这种模型结合了消息传递和共享内存的优点，可以在需要的时候利用两者。例如，当SMP节点不支持共享存储时，可以将SMP集群视为普通的消息传递集群，使用MPI进行节点间的通信。 在SMP集群上进行MPI和OpenMP混合编程，可以充分利用这两种模型的优势。MPI用于节点间的通信，OpenMP则用于节点内的多线程并行，这种方式能够实现更高效的计算并行化，尤其适合处理大规模的科学计算问题。通过这样的混合编程，开发者可以设计出适应性强、性能优秀的并行算法，以解决复杂计算任务。