MPI与PVM:并行编程的基石——基于合肥国家高性能计算中心
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更新于2024-08-05
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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。
2022-05-31 上传
2024-05-03 上传
2023-06-09 上传
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liuyuansheng000
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