并行算法设计与MPI并行编程

"并行算法的设计-投影机pjlink协议（中文版）" 本文主要探讨了并行算法的设计，特别是针对机群系统的并行算法。并行算法是为了解决大规模计算问题，通过同时处理多个计算任务来提高计算效率。在第3章中，文章详细阐述了并行算法的分类及其设计原理。 首先，文章介绍了并行算法的分类。根据运算对象，可将其分为数值并行算法（如数值计算）和非数值并行算法（如符号计算）。这两种类型通常不是孤立存在的，因为计算过程中往往需要用到混合计算。接着，根据进程间的关系，有同步并行算法（所有任务同步执行，受全局时钟控制）、异步并行算法（各任务步伐不同，根据计算情况决定继续或等待）以及纯并行算法（理想情况下，各部分无关联，无需同步）。此外，根据并行任务的大小，还可分为粗粒度、细粒度和中粒度并行算法，每种粒度都有其优势和挑战，需在计算量、通信量和速度间寻找平衡。 然后，文章强调了并行算法设计的重要性。不同的设计策略对程序执行效率有显著影响。好的并行算法应适应问题的内在并行性和并行机的硬件架构。例如，SIMD（单指令多数据）机器适合同步算法，而MIMD（多指令多数据）机器则适合异步算法。对于SPMD（单指令多数据流）和MPMD（多指令多数据流）的机群系统，设计思路需考虑如何最大化计算时间并减少通信开销，因为通信通常是机群系统中的瓶颈。 在并行编程技术领域，MPI（Message Passing Interface）是常用的标准，尤其适用于高性能计算。MPI并行程序设计涉及基础概念、基本功能的学习，以及高级特性的运用，如动态进程管理、远程存储访问和并行文件操作。通过学习MPI，开发者可以编写从简单到复杂的并行程序，并培养并行求解的思维方式，使其成为解决问题的重要工具。 文章涵盖了并行算法的理论基础、分类和设计原则，以及MPI在并行编程中的应用，旨在为并行计算的学习者提供扎实的理论知识和实践指导。对于有FORTRAN和C编程背景的读者，理解并掌握MPI并行编程将更加容易。