并行编程模型：分布存储系统与MPI、HPF简介

"分布存储系统并行编程-ast2500手册，有需要可以看看" 分布存储系统并行编程是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到如何在由多个处理器通过互连网络组成的系统中有效地执行并行任务。在这种系统中，每个处理器都有自己的局部存储器，所有局部存储器共同构成全局地址空间，可以采用局部或全局两种编址方式。全局编址允许对远程和本地存储器进行等价访问，而局部编址则需要通过消息传递来访问远程存储器。 并行编程模型在分布存储系统中有两类主要模型：数据并行模型和消息传递模型。数据并行模型中，多个处理器同时处理不同数据块，例如SIMD（单指令多数据流）和SPMD（单程序多数据流）。SIMD适用于同一指令操作多个数据元素的情况，而在分布存储的SPMD体系结构上，数据并行可以通过SPMD模式实现。另一方面，消息传递模型如MPI（Message Passing Interface）和PVM（Parallel Virtual Machine）允许进程间通过发送和接收消息来协调工作，支持SPMD和MPMD（多程序多数据流）模式。 MPI是并行编程中广泛使用的接口标准，它提供了丰富的通信原语，允许程序员控制进程间的同步和数据交换。PVM则是一个早期的并行计算环境，同样支持多进程之间的通信和同步，但它的使用相对较少，更多地用于教学和研究。 数据并行编程通常涉及并行算法设计，例如矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换（FFT）。HPF（High Performance Fortran）是一种专门针对并行计算优化的FORTRAN方言，它增强了数据并行处理的能力。而FORTRAN 90虽然不是专门为并行计算设计，但它的一些特性，如模块和指针，使得在并行环境中编写代码变得更为方便。 在并行程序设计基础部分，程序员需要了解如何管理共享存储和分布存储。在共享存储系统中，多个处理器共享同一内存空间，需要通过锁和同步原语来防止数据竞争。而在分布存储系统中，每个处理器有自己的内存，通信主要通过消息传递进行。 并行程序设计环境和工具对于提高并行程序的开发效率至关重要。这些工具可能包括并行调试器、性能分析器、负载均衡器和并行编译器，它们帮助程序员定位和解决并行程序中的问题，优化性能，并确保程序正确性和效率。 分布存储系统并行编程是提高计算能力的关键技术，涉及硬件架构、并行算法设计、编程模型和软件工具等多个方面。理解和掌握这些知识点对于从事高性能计算和大规模数据处理的科研人员和工程师至关重要。