并行元胞自动机野火模拟与mpi4py并行执行

资源摘要信息:"本项目是乔治华盛顿大学2018年春季的高性能计算和并行计算最终项目，旨在利用并行计算技术模拟野火行为。项目的核心是一个元胞自动机模型，该模型被设计用来模拟和预测野火的扩散模式。为了提高计算效率和处理大规模模拟，项目采用Python语言开发，并利用mpi4py库实现了并行计算。" 知识点详细说明: 1. 元胞自动机（Cellular Automaton）: 元胞自动机是一类离散模型，它由一个规则的网格组成，网格中的每个单元格可处于有限数量的状态之一。根据局部规则，网格在离散的时间步中更新状态。元胞自动机被广泛应用于模拟各种自然现象，包括物理过程、生物群体行为以及像野火这类的自然灾难。 2. 野火模拟（Wildfire Simulation）: 野火模拟是通过计算机模型来模拟火势的蔓延和影响区域的过程。这种模拟可以基于元胞自动机进行，每个单元格代表地理区域的一部分，单元格的状态可以表示该区域是否着火。通过模拟火源、风力、地形、植被和湿度等因素，模型可以预测火势的发展和传播。 3. 并行计算（Parallel Computing）: 并行计算是使用两个或更多的计算处理单元或计算机，同时工作以解决一个单一问题的技术。并行计算可以显著加快大型和复杂计算任务的处理速度。在野火模拟中，使用并行计算可以处理更大规模的数据和更复杂的模型，从而提高模拟的精确度和实时性。 4. mpi4py: mpi4py是一个Python库，它为Python程序员提供了访问MPI（Message Passing Interface）的功能。MPI是一种广泛使用的消息传递库，它定义了并行计算中进程间通信的标准。mpi4py允许开发者用Python编写并行程序，从而能够在高性能计算环境中分配任务、交换数据以及同步进程。 5. OpenMPI: OpenMPI是一个开源的MPI实现，它支持多种操作系统和硬件平台。OpenMPI是高性能计算中常用的一种库，用于构建并行应用程序，以实现集群、超级计算机和高性能网络中的多处理器间通信。 6. 环境规格（Environmental Specifications）: 项目运行需要基本的环境配置，即OpenMPI版本3.0.0和Python版本2.7.11。为了提高可视化效果，还需要安装matplotlib和mayavi库。如果无法导入这些包，则程序会退化到纯文本模式运行。 7. 使用方法（Usage）: 用户可以通过Git命令从GitHub克隆项目代码库，之后在加载了OpenMPI和Python模块的环境中，使用mpirun命令行工具来并行执行程序。其中"-n"选项后面跟着的参数指定了并行执行的进程数。 8. Python 2与Python 3: 本项目使用的是Python 2.7.11版本，这是一个较早的Python版本。需要注意的是，Python 2已经在2020年停止官方支持，因此对于新项目，建议使用Python 3版本以获得更好的性能、语言特性和安全性。 9. 可视化（Visualization）: 在高性能计算中，数据可视化是一个重要的组成部分，它帮助研究者理解复杂的数据和模型结果。在该项目中，通过matplotlib和mayavi库，可以生成图形化界面展示模拟过程和结果，使得模拟的结果更直观、更容易分析。 10. 项目链接（Project Link）: 该项目的GitHub仓库名称为"Parallel_CellularAutomaton_Wildfire-master"，该名称也反映了其主分支的结构。在GitHub上，可以找到完整的项目代码、文档和使用说明。