MPI入门：理解并行计算与阻塞式点对点通信

本资源是一份关于MPI（Message Passing Interface，消息传递接口）并行编程的教程PPT，主要讲解了消息传递在并行计算中的关键作用。MPI是一种广泛用于高性能计算领域的通信标准，它支持阻塞式点对点通信，使得进程间的数据交换更加高效。 首先，预备知识部分涵盖了并行计算的基础概念，包括并行计算的定义、目的和基本条件。并行计算的目标在于通过在多个处理器上同时执行任务来缩短计算时间，提高计算规模，其前提条件包括拥有并行计算机，以及应用问题具有足够的并行度，以便设计并行算法。 并行计算机体系结构是理解MPI的关键，包括共享存储模型（如UMA和NUMA，其中UMA强调所有节点访问内存的平等性，而NUMA则考虑到了不同内存模块访问速度的差异），以及分布式存储模型（如DSM，通过消息传递实现跨节点访问）。混合存储模型结合了共享和分布式存储的特点，适用于复杂的系统架构，如深腾7000等并行计算平台。 接下来，主要内容深入到MPI的具体实践，包括： 1. **点对点通信**：这是MPI中最基础的通信模式，允许两个进程直接交换数据，通信操作会阻塞直到接收方准备好接收。 2. **聚合通信**：涉及将数据发送到一组接收进程，与点对点通信相比，效率更高，但可能需要更复杂的编程技巧。 3. **数据类型**：MPI支持多种数据类型，确保数据在不同进程间的正确传输。 4. **进程组与通信器**：这些是组织和管理进程间通信的重要概念，可以创建特定的通信区域，简化通信操作。 5. **拓扑结构**：描述进程如何在并行系统中物理或逻辑上分布，对通信性能有很大影响。 6. **文件输入输出（并行I/O）**：在大规模并行计算中，高效的文件I/O操作对于性能至关重要，MPI提供了并行文件访问的机制。 整个教程参考了多本书籍，如张林波等人《并行计算导论》和莫则尧等人《消息传递并行编程环境MPI》，为学习者提供了丰富的理论背景和实践指导。通过这份教程，读者可以掌握如何利用MPI进行高效、精确的点对点通信，从而在并行编程中发挥出强大的力量。