MPI入门：分布式内存编程与并行应用实践

《并行程序设计导论》第三章主要探讨了如何使用Message Passing Interface (MPI)进行分布式内存编程。MPI是一种广泛应用于高性能计算和分布式系统中的并行编程模型，它允许在多台计算机上协同工作，每个计算机都有自己的内存空间，但可以通过通信机制进行数据交换和协调。 本章首先引导读者编写第一个MPI程序，通过实践来理解和掌握基础概念。接下来，作者介绍了MPI的常见函数，包括进程创建（如`MPI_Init`和`MPI_Finalize`）、进程通信（如`MPI_Send`和`MPI_Recv`）以及同步机制（如`MPI_Barrier`），这些都是并行编程的基础操作。章节中特别提到了如何利用MPI实现梯形积分法，这是一个典型的应用场景，展示了并行计算的优势。 集合通信和MPI的派生数据类型也是关键部分，前者涉及多个进程对一组数据的统一操作，后者允许定义自定义的数据结构以便更高效地传递和处理数据。此外，性能评估是不可或缺的一部分，通过测量和分析程序在不同硬件环境下的执行效率，可以帮助优化并行程序。 并行排序算法是另一个重点，因为高效的排序算法在大数据处理中至关重要。通过并行化排序，可以大大提高排序速度。章节还讨论了MPI程序的安全性，包括错误检测和恢复机制，确保在并发环境中程序的正确性和健壮性。 分布式内存系统与共享内存系统是两种不同的并行计算架构，前者强调进程间的通信，而后者则是通过共享同一块物理内存来实现同步。在单机上运行的多个进程，无论是同时还是顺序执行，都涉及到进程间交互和通信机制的运用。 最后，章节以消息传递并行程序设计为主线，强调了用户需要明确地调用MPI提供的API进行通信，这体现了并行程序设计的核心思想——通过控制和协调多个独立的进程来解决复杂问题。 总结来说，第三章《并行程序设计导论》深入浅出地介绍了MPI在分布式内存环境下的应用，涵盖了从基础概念到高级主题，为学习者提供了构建并行程序所需的实用工具和理论知识。