MPI基础讲座：数据通信与过程间协作

Lecture 22 "MPI Basics" 主要介绍了Message Passing Interface (MPI) 的基础概念和在并行编程中的应用。MPI 是一个被广泛使用的并行计算标准，用于在多处理器系统上实现高效的进程间通信。本讲义由 William Gropp 教授编写，可以从他的个人网站 www.cs.illinois.edu/~wgropp2 获取。 首先，MPI 讲解了并行程序的基本构成，这些程序由独立的进程组成，每个进程都有自己的内存地址空间。程序员负责管理数据，通过将数据存储在特定的进程中来控制内存的使用。在并行环境中，数据是通过明确的方式在进程之间发送的，这就要求程序员不仅要编写程序逻辑，还要管理数据在不同进程间的移动，确保数据的一致性和正确性。 课程还讨论了不同类型并行计算模型：数据并行（Data Parallel），如 SIMD（Single Instruction Multiple Data）模型，同一套指令同时作用于多个数据项；任务并行（Task Parallel），即 MIMD（Multiple Instruction Multiple Data）模型，每个处理器执行不同的指令，处理不同的数据；以及 SPMD（Single Program Multiple Data）模型，虽然在单个操作级别没有同步，但在实际应用中，MIMD 和 SPMD 可以互相转换，因为每个 MIMD 程序可以设计成 SPMD，反之亦然，但通常 SPMD 更符合 MPI 的设计理念。 核心知识点是单名空间的概念。在 MPI 中，尽管每个进程可能拥有独立的变量，例如 Process0 和 Process1 中的 A 数组，它们的名称（如 integer A(10)）是共享的。这强调了全局名字空间的统一性，即使数据在不同的进程内存中，程序员依然可以通过相同的变量名进行通信。例如，代码示例中，进程间可能会通过 MPI 发送或接收数据，使 A 数组的元素在不同进程中能够协同工作。 Lecture 22 "MPI Basics" 阐述了如何利用 MPI 实现 MIMD/SPMD 并行计算模型，重点在于理解进程间的通信机制、数据分布管理和单名空间的协调，这对于编写高效的并行程序至关重要。掌握这些基本概念对于从事分布式计算和高性能计算的开发人员来说是不可或缺的知识。