"基于消息传递的并行编程-并行计算(中科大讲义) - 国家高性能计算中心(合肥)"
这篇中科大的并行计算讲义深入探讨了基于消息传递的并行编程,它是并行计算的一个重要方面。并行计算通过同时处理多个计算任务来提高整体计算效率,广泛应用于科学研究、工程计算以及大数据分析等领域。
第一篇并行计算的基础
此部分介绍了并行计算的基础概念,包括并行计算机系统及其结构模型。并行计算机系统由多个处理器协同工作,可以是SMP(对称多处理)、MPP(大规模并行处理)或Cluster(集群)。性能评测是衡量并行计算效率的关键,这部分可能涉及基准测试和性能分析。
第二篇并行算法的设计
在这一部分,讲义详细讨论了并行算法设计的基础和方法。并行算法设计需要考虑数据划分、负载均衡、通信开销等问题。通用的设计方法包括分而治之、流水线、任务调度等。基本设计技术则涵盖如何优化算法以减少通信和同步成本。
第三篇并行数值算法
该部分专注于并行数值计算,讲解了基本通信操作如点对点通信、广播、收集等,并针对稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换(FFT)等核心数值计算任务进行了并行化设计。
第四篇并行程序设计
并行程序设计是实现并行算法的关键。讲义涵盖了并行程序设计基础,如进程和线程管理,接着讲解了两种主要的并行编程模型:共享存储系统编程和分布式存储系统编程。此外,还提到了并行程序设计环境和工具,如MPI(Message Passing Interface)和其他调试、性能分析工具。
核心概念
- 消息传递库:如MPI,是并行计算中用于进程间通信的标准化接口,提供了一组函数来发送和接收消息。
- 消息传递方式:包括点对点通信(send/receive)、集合通信(broadcast, scatter/gather, reduce)等。
并行计算模型
- SMP:对称多处理系统,所有处理器共享同一内存空间。
- MPP:大规模并行处理系统,由大量独立的处理单元组成,通过高速网络互连。
- Cluster:集群系统,由多台独立的计算机通过网络连接形成一个整体。
互连网络
- 静态互联网络:预定义的连接方式,例如交叉开关。
- 动态互连网络:允许动态改变处理器间的连接。
- 标准互联网络:如Ethernet、InfiniBand,遵循特定的通信协议。
并行计算机结构模型:如共享内存、分布式内存模型,以及层次结构模型等。
这份讲义为学习和实践基于消息传递的并行编程提供了全面的理论基础和技术指导,涵盖了从并行计算的基础概念到具体算法设计和程序实现的各个方面。