分布并行计算:程序设计与PVM详解
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更新于2024-07-29
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该资源主要关注分布并行计算程序设计,包括程序设计语言、方法以及PVM(Parallel Virtual Machine)的介绍。它适用于理解和学习如何在分布式环境中编写并行计算程序。
分布并行计算是一种计算模式,其中多个处理器或计算机通过网络连接,协同处理大型计算任务,每个处理器或计算机负责一部分工作。这种计算方式常用于处理大数据量、高复杂度的问题,如气候模拟、物理建模和大规模数据分析。
**程序设计语言**在分布并行计算中扮演关键角色。语言的设计可以分为全新设计、编译识别和补丁方法。语言类别主要依据通信方式(共享存储或消息传递)和并行方式(数据并行或任务并行)。例如,基于共享存储的语言允许所有进程访问同一内存空间,而基于消息传递的语言则通过发送和接收消息来协调进程间的通信。Fortran常用于数据并行,Linda和PVM支持任务并行。
**消息传递标准**如PVM(Parallel Virtual Machine)和MPI(Message Passing Interface)是实现并行计算的关键组件。PVM是一个跨平台的软件工具集,它在异构网络计算环境中提供了一种虚拟的并行计算框架。它允许不同架构的计算机协同工作,通过消息传递进行通信。MPI则是更为广泛接受的并行编程接口,提供了丰富的同步和通信原语,如`send`、`receive`、`broadcast`等。
**程序设计方法**包括向量机并行程序设计,强调向量化的优化;共享存储器多机系统的并行程序设计,通常涉及任务分解和同步;以及消息传递机制,如`fork`、`send`、`receive`和`join`,这些操作构成了基本的并行编程模型。
**PVM**由ORNL开发,起初是针对Unix系统,现在也支持Windows。它的目标是在异构环境下进行并发计算的研究和解决方案开发。PVM提供了一个集成的软件包,可以在不同架构的计算机之间创建一个虚拟的并行计算环境,使得这些计算机能够协同工作,执行复杂的并行任务。
这个资源涵盖了分布并行计算的多个方面,包括语言选择、编程策略以及实际的并行系统工具PVM的使用,对于学习和实践分布并行计算的开发者来说,是一份宝贵的资料。深入理解这些概念和技术,将有助于编写高效且可扩展的并行程序,充分利用分布式计算资源。
2010-01-19 上传
2012-03-20 上传
2021-09-07 上传
2021-09-16 上传
2010-01-23 上传
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2013-09-03 上传
猪-哥-靓
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