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关于MPI、并行计算的总结对比,目录如下: 1. 并行计算 1.1. 相关背景 1.2. 什么是并行计算 1.3. 主要目的 1.4. 并行计算与分布式计算 1.5. 并行的基本条件 1.6. 主要的并行系统 1.6.1. 共享内存模型 1.6.2. 消息传递模型 1.6.3. 数据并行模型 1.6.4. 对比分析 2. MPI 2.1. 什么是MPI 2.2. MPI的实现 2.3. MPI基本函数 2.4. MPI功能特点 2.5. 技术对比分析 2.5.1. 共享内存模型(以OpenMP为例) 2.5.2. 分布式内存模型 2.6. 小结 3. 问题解释 3.1. 并行计算和MPI是什么关系?为了实现并行计算,是否使用MPI技术即可实现? 3.2. MPI技术原理是什么,即基础设施提供什么样的支持能力? 3.3. 为了实现并行计算,应用软件需要什么样的特殊设计 3.4. 什么样的软件需要并行计算 4. 部分参考资料
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并行计算与 MPI
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1. 并行计算
1.1. 相关背景
(1)从 1986 年到 2002 年,微处理器的性能以平均 50%的速度不断提升。但从 2002 年
开始,单处理器的性能提升速度下降到每年大约 20%,这个差距是巨大的。所以,从 2005
年起,大部分主流的 CPU 制造商决定通过并行处理来快速提升微处理器的性能。
(2)单处理器性能大幅度提升的主要原因之一是日益增加的集成电路晶体管密度。随
着晶体管尺寸减小,传递速度增快,集成电路整体的速度也加快,它们的能耗也相应增加,
而在 21 世纪的前 10 年中,用空气冷却的集成电路的散热能力已经达到极限了,所以,集成
电脑制造商的决策是:与其构建更快、更复杂的单处理器,不如在芯片上放置多个相对简单
的处理器,这样的有多个处理器的集成电脑称之为多核处理器。
(3)通常我们传统单核处理器上编写的程序无法利用多核处理器,我们需要使得程序
充分利用处理器更快的运行程序,更加及时与逼真的模拟现实世界。为了达到这一目的,需
要软件开发工程师将串行程序改写为并行程序。
1.2. 什么是并行计算
并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,是提
高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求

解同一问题,即将被求解的问题分解成若干个部分,各部分均由一个独立的处理机来并行计
算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机,也可以是以某种方
式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理,再将处理的
结果返回给用户。
并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。所谓并行计算可分为时间上的并行和
空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术,而空间上的并行则是指用多个处理器并发
的执行计算。
并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。从程序和算法设计人员的角度来看,
并行计算又可分为数据并行和任务并行。空间上的并行导致了两类并行机的产生,按照 Flynn
(弗林)分类法为:单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD)。我们常用的
串行机也叫做单指令流单数据流(SISD)。

图 1 弗林分类法划分的四类计算机
MIMD 类的机器又可分为以下常见的五类:并行向量处理机(PVP)、对称多处理机(SMP)、
大规模并行处理机(MPP)、工作站机群(COW)、分布式共享存储处理机(DSM)。
1.3. 主要目的
并行计算(parallel computing)是在并行机上,将一个应用分解成多个子任务,分配给
不同的处理器,各个处理器之间相互协同,并行地执行子任务,实现如下两个主要目的:
(1)加速求解问题的速度。
(2)提高求解问题的规模。
1.4. 并行计算与分布式计算
并行计算不同于分布式计算(distributedcomputing)。分布式计算主要是指,通过网络相
互连接的两个以上的处理机相互协调,各自执行相互依赖的不同应用,从而达到协调资源访
问,提高资源使用效率的目的。但是,它无法达到并行计算所倡导的提高求解同一个应用的
速度,或者提高求解同一个应用的问题规模的目的。对于一些复杂应用系统,分布式计算和
并行计算通常相互配合,既要通过分布式计算协调不同应用之间的关系,又要通过并行计算
提高求解单个应用的能力。
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