Windows下多线程计算π示例：MPI与OpenMP编程

本资源主要围绕高性能计算中的线程处理函数及其在计算圆周率π的应用展开，讲解了如何利用C语言（通过Windows API和process.h头文件）实现并行计算。首先，我们了解了一个名为"Params"的自定义结构体，它包含了用于传递给线程处理函数的关键参数，如线程数量(nThreads)，区间划分(nIntervals)，用于累加结果的指针(sum)以及当前线程ID(threadId)。 在课程中，提到了几个关键概念和技术，如Message Passing Interface (MPI)、OpenMP编程以及Linux编程环境下的多文件编程和编译链接。MPI是一种并行编程模型，用于在分布式系统中高效地进行任务分发和数据通信，适合大规模并行计算。OpenMP则是一种API，允许在C/C++等语言中轻松实现共享内存并行，适用于多核处理器。 Linux编程基础包括了单文件和多文件编程过程，涉及到了编辑、编译、运行程序以及使用makefile进行自动化构建。Makefile是一个自动化构建工具，通过规则描述了如何根据源代码文件生成目标文件或可执行文件。在这个过程中，作者演示了如何通过makefile进行不同类型的编译链接操作，如命令行方式、makefile生成可执行文件，以及静态库和动态库的使用。 此外，课程还介绍了如何在实际项目中组织多文件程序，例如一个包含主文件main.c和两个函数子文件mytool1.c和mytool2.c的示例。通过编写makefile，可以指定每个目标文件的依赖关系，并统一调用gcc或其他编译器进行编译和链接。 总结来说，这个资源是关于高性能计算中使用线程处理函数，特别是C语言实现的圆周率π计算，同时涵盖了并行编程技术和Linux环境下的软件开发实践，包括并行编程模型（如MPI）、编译链接技术以及makefile的使用。这些知识对于理解和应用并行计算技术、优化代码性能以及在分布式环境中工作具有重要意义。