MPI教程：理解分布式存储与并行计算体系结构

分布式存储-MPI教程PPT深入讲解了分布式存储在并行计算中的关键角色。该教程以MPI（Message Passing Interface）并行编程为背景，介绍了并行计算的基本概念，如并行计算的目的（减少计算时间和扩大计算规模）、并行计算机体系结构（包括共享存储模型如SMP和NUMA，以及分布共享存储模型DSM）。 在预备知识部分，强调了理解并行计算的必要性，它涉及任务分解、并行算法设计、并行程序设计等内容。并行计算需要具备并行计算机作为硬件基础，比如SMP（Symmetric Multi-Processing）共享存储系统，其中处理器共享同一内存区域，而NUMA系统则允许非均匀内存访问，处理节点之间的内存访问速度可能存在差异。 MPI基础知识涵盖了点对点通信和聚合通信两种主要通信方式，这两种通信方式是并行编程的核心操作，用于在不同处理器或节点之间传输数据。数据类型和进程组与通信器的概念也在此介绍，它们是构建并行程序结构的基础。 拓扑结构部分探讨了分布式系统中节点间的连接方式，如星形、环形、网格等，这对于确定通信路径和优化通信效率至关重要。同时，文件输入输出在并行环境中也需要考虑并行化，以提高数据读写效率。 此外，教材引用了多本权威书籍作为参考资料，如《并行计算导论》、《消息传递并行编程环境MPI》和《高性能计算之并行编程技术》等，这些书籍为学习者提供了丰富的理论知识和实践指导。 这个教程旨在帮助学习者掌握如何利用MPI进行高效的消息传递，以及如何在分布式存储环境下设计并行程序，以适应现代高性能计算的需求。通过理解和应用这些知识，可以有效地提升并行计算系统的性能和可扩展性。