"这篇讲义主要探讨了MPI（Message Passing Interface）在并行计算中的实现，特别是MPI在不同平台上的可移植实现。MPI是一种用于编写并行程序的标准接口，允许在分布式内存或共享内存的多处理器系统上进行通信。文中提到了几个特定的MPI实现，如IBM SP2的POE/MPL，Intel Paragon的OSF/Nx，以及公共的MPI环境如CHIMP、LAN和MPICH。MPICH是特别值得关注的一个实现，因为它在多种硬件平台上具有高度的可移植性，包括个人电脑、工作站、对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）以及集群（COW）。讲义的内容涵盖了并行计算的结构、算法和编程，涉及并行计算机系统、并行算法设计、并行数值算法以及并行程序设计等多个方面，旨在为学习者提供全面的并行计算理论与实践知识。"
详细说明：
1. **MPI的实现**：MPI（Message Passing Interface）是一种标准的接口，允许程序员在不同的并行计算环境中编写可移植的代码。讲义中提到，MPI可以在各种专用环境和公共环境上运行，如IBM SP2的POE/MPL和Intel Paragon的OSF/Nx，同时也可在通用的平台如CHIMP、LAN和MPICH上实现。MPICH是特别重要的一个开源实现，它支持广泛的硬件平台，包括PC、工作站、SMP、MPP以及集群。
2. **并行计算的结构**：讲义的第一部分讨论了并行计算的基础，包括并行计算机系统及其结构模型。这一部分可能涵盖并行计算的定义、并行计算在科学计算中的作用，以及科学和工程问题对计算能力的需求。此外，还可能深入到并行计算机系统的互连结构，包括静态和动态互联网络，以及标准化的互连网络。
3. **并行算法设计**：第二部分则聚焦于并行算法的设计，可能包括设计基础、一般设计方法、基本设计技术以及设计过程。这将涵盖如何有效地将计算任务分解为可并行执行的部分，以及如何利用并行计算的特性提高算法效率。
4. **并行数值算法**：第三部分讨论了并行数值算法，可能会涉及基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换等关键计算问题的并行实现。
5. **并行程序设计**：最后一部分则关注并行程序设计，包括基础理论、编程模型、共享存储和分布式存储系统编程，以及并行程序设计环境和工具。这部分内容旨在帮助读者掌握实际编写并行程序的技能。
这份讲义提供了关于并行计算的全方位视角，从硬件架构到软件实现，再到具体的并行算法和编程实践，是深入理解并行计算领域的一个宝贵资源。
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