MPI与OpenMPI混合并行计算技术研究

"桂林理工大学硕士研究生学位论文，主题为基于MPI与OpenMPI的混合并行计算技术的研究，专业为计算机应用技术，研究方向为并行计算。作者李苏平，指导教师刘羽，论文时间跨度为2008年9月至2010年4月。论文探讨了在高性能计算中，如何利用MPI（Message Passing Interface）和OpenMPI进行并行计算，并可能涉及机群系统的可扩展性和多核技术的应用。" 基于MPI与OpenMPI的并行计算是高性能计算中的关键技术之一，它允许分布在不同计算节点上的进程之间进行通信和协调，从而实现大规模计算任务的高效执行。MPI（Message Passing Interface）是一个标准的接口，提供了丰富的通信原语，如发送、接收、广播、收集等，用于编写分布式内存环境下的并行程序。MPI的灵活性和可移植性使得它成为并行计算领域广泛采用的标准。 OpenMPI是MPI实现的一种开源版本，它结合了多个MPI实现的优点，具有高性能、跨平台和易用性等特点。OpenMPI支持多种通信机制，包括TCP/IP、InfiniBand、Myrinet等，能够适应不同的硬件环境，优化并行程序的性能。OpenMPI还支持动态进程管理和混合编程模型，可以与OpenMP等其他并行编程模型结合使用，实现更复杂的并行计算策略。 在论文中，作者可能探讨了MPI与OpenMPI在机群系统中的应用，机群系统是一种由大量相对廉价的计算机节点通过网络连接组成的大规模计算平台，具有较高的性价比和良好的可扩展性。多核技术的引入则进一步提升了单个计算节点的处理能力，使得并行计算可以在更小的物理空间内实现更高的计算密度。 作者可能研究了如何利用MPI的并行通信机制和OpenMPI的特性来优化在多核处理器和机群环境中的并行程序性能。这可能包括负载均衡、通信开销的减少、并行算法的设计与优化等方面。此外，论文可能还讨论了如何处理并行计算中的数据分布、同步问题以及容错机制，这些都是并行计算系统设计的关键考虑因素。 通过MPI与OpenMPI的混合并行计算，可以有效地利用不同层次的并行性，比如在同一台多核机器上的线程并行和不同机器之间的进程并行。这种混合模型可以提升系统的整体效率，使得计算资源得到更充分的利用。 这篇论文深入研究了MPI与OpenMPI在并行计算中的应用，对于理解和优化高性能计算环境下的并行程序设计具有重要的理论和实践意义。通过这样的研究，可以推动科学计算、数据分析、模拟仿真等领域的发展，提升计算效率，解决日益增长的计算需求。