使用MPI与Python tkinter实现并行剪刀石头布游戏：图像处理中的数据并行性

"该资源是一篇关于使用MPI（Message Passing Interface）进行并行计算的教程，专注于在图像处理中实现数据并行性。文中通过一个具体的案例——对比度扩展，来解释并行程序的设计和编写，包括进程间的数据划分、通信和同步策略。此外，还提到了微软的高性能计算服务器Microsoft HPC Server 2008 R2的使用和编程，涵盖MPI编程的关键技术，如数据分割、进程通信和同步。" 在本章中，作者首先指出，相比于第4章中讨论的简单并行问题，本章将探讨更复杂的并行计算场景，特别是在图像处理领域的应用。图像处理，特别是对比度扩展，是一个计算密集型任务，需要对每个像素进行邻域处理，以增强图像的对比度。这个过程可以通过数据并行化来加速，尤其是在大型图像上。 MPI（Message Passing Interface）是并行计算中用于进程间通信的标准库，它允许程序员在分布式内存系统中控制数据传输和进程协调。在本章中，作者将介绍如何使用MPI来开发数据并行的应用。关键点包括理解应用域分解，即将图像数据分布在多个处理单元（进程）之间，以及掌握如何设计同步编程策略，以确保所有进程正确地协同工作。 在实际案例中，对比度扩展算法会遍历每个像素，找到其邻域内的最大和最小值，然后根据这些信息调整当前像素的亮度。这个过程可以通过并行化来加速，每个进程负责图像的一部分，并通过MPI交换边界像素的信息。经过多次迭代，图像的对比度会逐渐增强。 在讲解过程中，作者还会涉及微软的HPC Server 2008 R2，这是一个为企业级并行计算提供平台的解决方案。书中通过实例展示了如何使用HPC Server提交和监控MPI作业，以及如何利用其作业调度器和管理控制台进行集群管理。此外，还介绍了面向服务的编程模型，包括C#编程接口，以及如何使用Excel与HPC Server集成进行高性能计算。 这个资源涵盖了高性能计算的基础知识，特别是MPI编程和并行图像处理，对于希望深入理解和实践并行计算的读者来说，是一个有价值的参考资料。同时，对于熟悉微软HPC Server的用户，也可以从中了解到如何利用该平台进行并行应用的开发和管理。