并行编程基础与MPI并行程序设计

"并行编程原理及程序设计.pdf" 是一本关于并行计算的书籍，适合学习并行计算的人群，作者为戴荣，来自曙光信息产业有限公司。书中可能涵盖了并行编程的基础理论和实现方法。 在并行计算领域，理解和掌握并行编程的基本原理至关重要。并行编程是指同时在多个处理器或计算机上执行任务，以提高计算效率和处理大量数据的能力。这种技术在大数据处理、高性能计算以及现代多核处理器的应用中非常关键。 书中的内容可能涉及以下几个核心知识点： 1. **并行计算基础**：介绍并行计算的基本概念，包括并行度、并行模型（如共享内存和分布式内存）、并行计算的分类（如SIMD - 单指令多数据，MIMD - 多指令多数据）以及并行计算的优势和挑战。 2. **并行编程模型**：书中可能详细讨论了不同的并行编程模型，例如消息传递接口(MPI)、线程并行化(Pthreads)、进程虚拟机(PVM)和OpenMP等。这些模型为开发者提供了在不同环境和架构下进行并行编程的工具和框架。 - **MPI（Message Passing Interface）**：是一种用于分布式内存系统的并行编程接口，广泛用于高性能计算。书中可能详细解释了MPI的核心概念，如进程、通信、点对点通信和集合通信操作，并给出编程实例。 - **Pthreads**：是POSIX标准的一部分，提供了线程创建、同步和通信的接口，适用于共享内存系统。 - **PVM（Parallel Virtual Machine）**：允许在不同的物理机器上运行的进程之间进行通信和协调，形成一个虚拟的并行计算环境。 - **OpenMP**：是用于共享内存体系结构的并行编程标准，通过库函数实现，支持C++、Fortran等语言，提供并行区域、同步和通信的便利。 3. **并行算法设计与分析**：书中可能探讨了如何将串行算法转化为并行算法，包括负载平衡、通信开销优化、并行效率和可扩展性的分析方法。 4. **并行编程实践**：可能包含实际的代码示例和案例研究，帮助读者理解如何在真实场景中应用并行编程技术。 5. **参考文献和相关网址**：提供了其他相关书籍和在线资源，便于深入学习和研究。 6. **技术发展与应用**：由于是2008年的资料，可能涵盖了当时的并行计算技术现状和应用，但可能未包含近十年来的技术进步和新的并行计算平台。 学习并行编程不仅需要理解基本概念，还需要掌握实际的编程技巧和性能调优策略。通过阅读这样的书籍，读者可以逐步建立起并行计算的理论体系，并具备编写高效并行程序的能力。