MPI并行编程：数据收集与点对点通信详解

本资源是一份关于"数据收集 - Grid Layout in CSS"的详细指南，重点讲解了MPI（Message Passing Interface）中的数据收集功能，尤其是在并行编程特别是高性能计算中的应用。MPI是一种被广泛用于处理分布式系统中进程间通信的标准接口，它在科学计算、数值模拟等领域扮演着关键角色。 数据收集（Gather）是MPI中的一个操作，允许各个进程将本地的数据发送到一个特定的“根”进程中，根进程将这些数据合并成一个单一的数据结构。`MPI_Gather`函数在C和Fortran 77语言中都有实现，其语法明确了发送过程中的数据类型、发送和接收的数量，以及接收者（根进程）如何组织接收数据。每个进程都需要确保发送的数据类型、长度与接收类型匹配，且只有根进程才会处理`recvbuf`、`recvcount`和`recvtype`参数。 通过示例代码，我们看到`MPI_Gather`操作可以分解为一个发送阶段（每个进程向根进程发送数据），和一个接收阶段（根进程根据进程号顺序接收数据）。在实际应用中，这在多进程任务中很有用，比如分布式数据处理或协同计算，每个进程负责一部分工作，然后汇总结果。 资源还介绍了高性能并行计算机体系结构，如SMP（Symmetric Multi-Processing）、MPP（Massively Parallel Processing）、DSM（Dynamic Shared Memory）等，并区分了不同的并行编程模式，如自动并行化（如OpenMP）、DSM编程和消息传递并行编程（如MPI）。此外，还简要提到了Unix程序开发基础，包括编译系统和消息传递编程平台MPI的使用，如编译运行MPI程序和建立开发调试环境。 在更深入的章节中，内容涵盖了MPI的基础知识，如下载MPI标准文档、数据类型、基本函数（如初始化、通信器管理等）以及程序的结构。对于点对点通信，讲解了标准的阻塞型通信函数，如发送、接收和消息传递，这些都是数据收集操作的重要组成部分。 这份资源提供了一个全面的指南，不仅解释了如何在CSS中的Grid Layout之外运用MPI进行数据收集，还涵盖了并行编程的关键概念和技术细节，有助于理解并高效地进行分布式计算任务。