C++ MPI教程：灵活的分布式编程接口

MPI (Message Passing Interface) 是一种用于分布式内存环境中的并行计算库，它提供了一系列函数调用（在 Fortran 中称为子程序调用），旨在协调运行在多台计算机节点上的程序，从而实现程序的并行化。该教程由 Dr. Andrew C. Pineda 和 Dr. Brian Smith 于 1997 年 11 月 17 日在 The University of New Mexico 编写，最后一次修订日期为 1998 年 9 月 18 日。 MPI 的核心目的是为编写消息传递程序提供一个广泛使用的、跨平台的标准接口。相比于专为数据并行编程设计的语言，如 High Performance Fortran (HPF)，MPI 具有更大的灵活性。这种灵活性体现在它允许程序员根据具体需求自由地划分工作负载，而不是受限于预定义的数据并行结构。用户可以根据项目特性选择和设计自己的并行算法，使得 MPI 成为解决大规模并行问题的理想工具。 在使用 MPI 时，开发者只需对原有串行程序进行少量修改，即可将其转变为并行版本。这适用于多种应用场景，包括在高性能计算环境中的大规模并行计算机（如 IBM SP2）以及通过网络连接起来的集群系统（无论是同构还是异构的 workstation 组合）。由于其跨平台和语言独立性，MPI 可以简化不同硬件和软件环境之间的代码移植，促进科研和工业界在并行编程领域的合作与交流。 MPI 教程涵盖了以下关键知识点： 1. **概念介绍**：MPI 是一种用于分布式内存环境下的并行计算库，提供了函数调用接口。 2. **目标与优势**：创建一个通用标准，便于编写并行程序，灵活性优于数据并行语言，如 HPF。 3. **应用范围**：支持多节点并行执行，包括高性能计算机和网络连接的工作站集群。 4. **使用方式**：通过修改现有串行程序，引入 MPI 函数调用来实现并行化。 5. **优点**：跨平台、语言独立，简化了并行编程的复杂性。 通过学习 MPI，开发者可以更好地理解和利用现代计算机硬件的并行性能，提升计算效率，尤其是在科学计算、数值模拟等领域。