MPI并行编程：从基础到应用

"MPI并行程序设计自学教程" MPI（Massage Passing Interface）是并行计算领域中的一个重要概念，它是一个消息传递函数库的标准规范，由MPI论坛制定，旨在促进跨平台和语言间的兼容性。MPI主要支持Fortran和C语言，但也有其他语言的绑定和接口。它不是一个全新的编程语言，而是一种库描述，提供了上百个函数调用接口供程序员在Fortran和C程序中使用。 MPI作为标准或规范，其目标是定义一组功能强大、高效且可移植的并行编程工具。它的核心在于消息传递机制，即通过显式发送和接收消息来实现并行进程之间的数据交换。这种编程模型适用于大型并行处理机（MPP）和集群系统，因为它允许程序员精细控制进程间的通信和并行计算的粒度。 在MPI中，基本的通信模式包括点对点通信（Point-to-point），如`MPI_Send`和`MPI_Recv`函数，它们用于进程间的基本消息传递。此外，MPI还提供了集合通信操作，如广播（broadcast）、收集（collective）、scatter-gather等，以便更有效地在整个进程中分发和聚合数据。 MPI程序的编译和运行涉及到特定的编译指令和运行时环境设置。通常，需要链接MPI库，并使用特定的编译器和启动命令来运行并行程序。例如，使用mpicc编译器可以将MPI源代码编译为可执行文件，然后通过mpiexec或mpirun命令启动多进程执行。 在学习MPI时，参考文献如Marc Snir的《MPI: The Complete Reference》和William Gropp的《Using MPI》系列书籍是很好的资源。这些书籍详细介绍了MPI的API和高级特性，帮助开发者深入理解并行编程技术。 并行计算的其他编程模型包括多线程库标准如Win32 API和POSIX threads，以及编译制导标准OpenMP，它们专注于共享内存系统的并行编程。然而，MPI在分布式内存系统中的应用更为广泛，特别是在需要大规模可扩展性和复杂数据交换的场合。 消息传递编程模型虽然要求程序员更多地关注进程间的通信细节，但它提供了高度的灵活性和可扩展性，使得程序员能够设计出适应大规模并行计算的算法。因此，掌握MPI对于进行高性能计算和解决复杂计算问题的科学家和工程师来说是必不可少的技能。