"MPI并行程序设计初步.ppt"
MPI（Message Passing Interface）是一种标准的并行计算接口，用于编写在分布式内存系统上的并行程序，包括超级计算机和多处理器集群。本资料主要介绍了MPI并行程序设计的基础概念和入门知识，特别关注了MPI的运行机制、基本库函数以及对等式编程方法。
首先，MPI程序的运行机制是基于进程模型的，即在执行时会创建多个独立的进程，每个进程都有自己的内存空间。在并行计算中，这些进程通过MPI库进行通信，交换数据，协同完成任务。每个进程都有一份完整的程序副本，因此，MPI程序可以被视为“拷贝N份，给每个进程一份”。
接下来，MPI提供了丰富的基本库函数，用于进程间的消息传递。其中最核心的六个库函数包括：
1. MPI_Init和MPI_Finalize：这两个函数标志着MPI程序的开始和结束，初始化并清理MPI环境。
2. MPI_Comm_rank和MPI_Comm_size：这两个函数用于获取当前进程的rank（编号）和整个进程组的大小，这对于进程间的同步和通信至关重要。
3. MPI_Send和MPI_Recv：这两个函数用于进程间的一对一通信，一个进程发送数据，另一个进程接收数据。
4. MPI_Bcast：广播操作，允许一个进程将数据发送给所有其他进程。
5. MPI_Gather：聚集操作，将所有进程的数据收集到一个指定的进程。
6. MPI_Scatter：分散操作，将一个进程的数据分散到所有进程。
在MPI的对等式编程方法中，每个进程都被视为平等的，它们都可以发送和接收消息。例如，全收集操作（Allgather）让每个进程都能获得所有其他进程的数据，而矩阵相乘示例则展示了如何在并行环境中分解和组合矩阵运算。
并行计算的需求源自于解决大规模计算问题，如气候模拟、天气预报、流体力学计算、生物信息学等。随着计算需求的增长，单个CPU的计算能力已无法满足，因此转向大规模并行计算，如超级计算和高性能计算。例如，计算流体力学（CFD）中的湍流模拟需要处理大量网格和计算量，使得并行计算成为必需。
并行计算机有多种架构，如共享内存（SMP，Symmetric MultiProcessing）和分布式共享存储（DSM，Distributed Shared Memory），以及采用定制或标准网络连接的多处理器系统。在这些架构中，MPI提供了一种统一的方式来编写跨平台的并行程序。
总结来说，MPI并行程序设计是解决大规模计算问题的关键技术，涉及进程间通信、数据交换和并行算法的设计。通过理解MPI的基本概念、库函数和对等式编程，开发者能够构建高效、可扩展的并行应用程序，应对各种科学和工程计算挑战。
