MPI入门：并行计算与高性能编程详解

并行计算是利用多处理器或多核心系统来同时执行多个任务，通过任务分解将大问题分割成若干个子任务，每个子任务在不同的处理器上并行处理，以达到减少计算时间和扩大计算规模的目标。它是一个跨学科领域，涵盖了并行计算机体系结构、并行算法设计、并行程序设计、并行软件技术等多个方面。 在并行计算中，一个重要工具是消息传递接口(MPI，Message Passing Interface)。MPI是一种标准的并行编程模型，它定义了进程间的通信方式，使得不同计算节点之间的数据交换变得简单。MPI编程包括基本概念如点对点通信（一对一的进程间通信）、聚合通信（向一组接收者发送一个消息）、数据类型定义、进程组与通信器的管理，以及对系统拓扑结构的理解，如共享存储型（如SMP和NUMA）和分布式存储型（如DSM）架构。 在并行计算机体系结构方面，共享存储模型如SMP（Symmetric Multi-Processing）提供所有处理器访问同一全局内存，保证了访问一致性，但可能存在访存竞争和缓存一致性问题。相反，非均匀内存访问（NUMA）架构允许局部内存模块在物理上分散，逻辑上共享，访问速度不一，需依赖于特定的缓存一致性协议。 分布式存储模型（如DSM，Distributed Shared Memory）将内存分布在多个独立的结点上，每节点有自己的局部存储，跨节点通信通常通过消息传递机制。混合存储系统结合了共享和分布式存储的特点，适用于复杂的并行计算环境，如微机机群和大规模并行系统（MPP）。 学习并行计算和MPI编程，推荐参考书籍如张林波等的《并行计算导论》和莫则尧等的《消息传递并行编程环境MPI》，这些著作提供了深入的理论基础和实践指导。预备知识涵盖并行计算的基础概念、并行算法设计原则，以及如何根据应用问题的并行度选择合适的并行编程方法，如点对点通信与聚合通信策略。 通过掌握这些内容，开发者可以有效地设计和实施高效的并行程序，优化并行系统的性能，从而在实际应用中发挥并行计算的优势。