MPI与PVM：并行编程的基石——基于合肥国家高性能计算中心

本资源主要探讨了在国家高性能计算中心（合肥）进行的分布式存储系统并行编程中的关键模块，特别是围绕消息传递编程方法。章节内容分为四个部分： 1. **基于消息传递的编程**：这一章节详细介绍了消息传递作为并行编程的一种核心策略，它允许不同进程之间通过发送和接收消息来协同工作。这种编程模型有助于处理大规模并行计算任务，因为它们能够有效地处理非同步操作和数据分发。 2. **MPI (Message Passing Interface)**：MPI是章节的核心焦点，它是并行编程领域广泛采用的标准，由MPI论坛制定。MPI提供了一套统一的接口，使得开发者可以编写可移植的并行程序，支持高效的进程间通信，包括单向、双向通信以及复杂的集体通信操作。它的优点在于跨平台性和广泛应用。 3. **PVM (Parallel Virtual Machine)**：作为另一种并行编程工具，PVM由Oak Ridge National Lab开发，是一个独立的并行系统，以其易用性和广泛支持而著名。PVM强调模块化和确定性，并且在欧洲有较大的用户基础。 4. **其他并行编程模式**：除了MPI和PVM，还包括基于数据并行的编程（如HPF，一种面向函数式编程的并行模型），以及一些特定环境下使用的库，如PARMACS（主要用于欧洲）和UNIFY（支持MPI和PVM调用）。 选择使用MPI或PVM作为新应用的基础，主要是由于它们作为公共软件的通用性，易于获取和部署，并且得到了众多硬件厂商的支持，这使得它们成为并行编程的首选工具。特别是MPI，因其标准化和广泛接受性，使得开发者能够编写出高效且可在多种平台上运行的代码。 这份资料深入剖析了消息传递编程在并行计算中的核心作用，以及MPI和PVM作为其中两种主流技术的特性、优缺点和适用场景，对于想要在分布式存储系统中进行高效并行编程的开发者来说，具有很高的参考价值。