MPI并行编程：数据并行与消息传递模型解析

"并行编程模型-投影机pjlink协议（中文版）" 并行编程模型是高性能计算领域中的核心概念，旨在利用多处理器系统提升计算效率。本章主要讨论了两种主要的并行编程模型：数据并行和消息传递，并阐述了它们的特点、优缺点以及适用场景。 数据并行模型，常用于SIMD（单指令多数据）和SPMD（单处理机多数据流）架构，其特点是将相同的操作同时应用在不同的数据上。这种模型提供了全局地址空间，允许程序员通过简单的语句（如A=B+C）实现并行操作，无需关注底层并行执行的具体细节。然而，数据并行模型主要适用于数据密集型的科学与工程计算问题，对于非数据并行问题的处理效率较低，且高效的编译实现是其能否在不同类型的并行系统中取得高性能的关键。 消息传递模型则更为灵活，适用于分布式内存系统，甚至可以在共享内存机器上使用。该模型通过进程间的消息传递协调执行，允许程序员控制并行执行的细节，能解决数据并行模型难以表达的并行算法。尽管这增加了编程复杂性，但消息传递模型提供了更高的执行效率潜力。MPI（Message Passing Interface）是实现消息传递并行编程的常用标准，适合有FORTRAN或C编程背景的人员学习。 MPI并行程序设计通常分为基础和高级部分。基础部分涵盖MPI的基本功能和程序设计框架，高级部分涉及更复杂的功能，如动态进程管理和并行文件读写，旨在编写高效、简洁的并行程序。MPI-2的引入带来了更多扩展，如远程存储访问，增强了并行程序的灵活性和功能。 学习并行编程模型和MPI的目的不仅是编写并行程序，更重要的是培养并行思维，将并行方法融入到问题解决过程中，使其成为解决实际问题的有效工具。通过结合实例和MPI调用的讲解，读者可以更好地理解和应用这些概念，从而提高计算效率，推动高性能计算的发展。