MPI并行编程基础与实战

"曙光公司的MPI并行编程原理及程序设计PPT课件，共计219页，涵盖了并行编程的基础和实现，重点关注MPI（Message Passing Interface）在并行程序设计中的应用。课件中提到了多部参考书籍以及相关的网址资源，供进一步学习和研究。" MPI（Message Passing Interface）是并行计算领域中广泛使用的通信库，它提供了一组标准化的函数，用于在分布式内存的多处理器系统中进行进程间的通信。MPI并行编程的核心思想是通过消息传递来协调不同进程之间的数据交换和任务分配，从而实现并行计算。 并行编程的基本原理包括以下几个方面： 1. **进程和通信**：并行计算通常涉及多个进程（Process），每个进程有自己的内存空间。MPI中的进程可以分布在多台机器上，通过发送和接收消息来协作完成计算任务。 2. **进程管理**：MPI提供`MPI_Init`和`MPI_Finalize`函数来启动和结束并行环境，`MPI_Comm_rank`和`MPI_Comm_size`则用来获取进程的唯一标识（Rank）和进程集合（Communicator）的大小。 3. **数据传输**：MPI提供了多种消息传递函数，如`MPI_Send`和`MPI_Recv`进行点对点通信，`MPI_Bcast`进行广播，`MPI_Scatter`和`MPI_Gather`进行数据分散和聚集操作。 4. **非阻塞通信**：`MPI_Isend`和`MPI_Irecv`允许并发发送和接收，提高了并行效率。 5. **集合通信**：`MPI_Reduce`、`MPI_Allreduce`等操作可以执行全局的算术运算，如求和、最大值或最小值，确保所有进程拥有相同的结果。 6. **并行算法设计**：并行编程的关键在于如何有效地分解任务和数据，以及如何合理地组织通信，以达到加速的目的。这需要考虑负载均衡、通信开销和数据局部性等因素。 7. **并行环境的构建**：MPI可以运行在各种硬件平台和操作系统上，包括集群、超级计算机和多核工作站。通过选择合适的MPI实现（如MPICH、OpenMPI等），开发者可以充分利用硬件资源。 课件中提到的参考文献涵盖了可扩展并行计算技术、并行计算的结构和算法、并行编程的实践等方面，这些书籍提供了深入理解并行计算和MPI的理论基础和实践经验。 相关网址则指向了MPI官方论坛、Pthreads、PVM、OpenMP等并行编程相关的资源，这些网站提供了最新的规范、文档和社区支持，对于深入学习和解决问题非常有帮助。 在实际的并行程序设计中，除了MPI，还有其他并行编程模型，如Pthreads（多线程库标准）、OpenMP（编译制导标准，适用于共享内存架构）等。这些工具和库各有优势，适用于不同的并行场景，开发者应根据项目需求选择合适的并行编程模型。