分布并行计算：程序设计与PVM详解

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。