PVM与MPI在并行计算中的差异解析

"这篇讲义主要探讨了PVM和MPI在并行计算中的差异，并介绍了并行计算的基础知识，包括并行计算机系统结构、并行算法设计和并行程序设计等核心概念。" 并行计算是解决大规模计算问题的关键技术，涉及到计算机系统的结构、算法设计和编程模型等多个方面。PVM（Parallel Virtual Machine，平行虚拟机）和MPI（Message Passing Interface，消息传递接口）是并行计算中的两种重要通信机制。 PVM和MPI的主要区别在于： 1. 系统完整性：PVM作为一个自包含的系统，包含了进程管理和I/O功能，而MPI则依赖于底层操作系统来提供这些服务。这使得PVM在部署时可能更加独立，但MPI则更依赖于其运行的平台。 2. 消息传递能力：MPI提供了更强大、更灵活的消息传递功能，支持复杂的数据传输和同步模式，适合处理大规模并行计算任务。而PVM虽然也能实现消息传递，但在功能上可能不及MPI全面。 3. 标准化程度：PVM不是一种标准，因此其版本更新更为频繁，适应性更强，但可能在不同版本间存在兼容性问题。相反，MPI已经成为并行计算领域的事实标准，确保了跨平台的兼容性和稳定性。 随着时间的发展，两者之间的界限逐渐模糊。MPI-2引入了进程管理功能，而PVM则增强了集群通信函数，向着对方的优点靠拢。消息传递库如MPI，通常被用于实现并行程序设计，尤其是在高性能计算领域。 讲义中还涵盖了并行计算的多个关键主题： - 第一篇介绍了并行计算的基础，包括并行计算机系统结构模型，如SMP（对称多处理器）、MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群）。 - 第二篇关注并行算法的设计，涉及设计基础、一般设计方法、基本设计技术和设计过程。 - 第三篇深入到并行数值算法，讲解基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解以及快速傅里叶变换等。 - 第四篇讨论并行程序设计，涵盖基础理论、共享存储系统和分布存储系统编程，以及并行程序设计环境和工具。 这些内容旨在帮助学习者理解并行计算的核心原理，掌握并行算法设计和编程实践，以应对科学与工程计算中的复杂挑战。