MPI并行编程指南与MPICH函数库应用教程

资源摘要信息:"MPI（Message Passing Interface）是一种消息传递接口标准，是高性能并行计算领域广泛使用的一种并行编程模型。它为程序员提供了编写并行程序的工具，使得可以在分布式内存的多处理器计算机上执行。MPI定义了库函数接口规范，用于在并行计算中进行进程间通信（IPC）。它被设计为可移植、可扩展和高效的，并支持多种编程语言，如C、C++和Fortran。 MPI的并行编程模型基于进程的集合，每个进程都有自己的私有内存空间，进程间的通信通过消息传递来实现。这种模型适合于分布式内存架构，即每个处理器都有自己的本地内存。进程需要通过显式的发送和接收消息来共享信息，这与共享内存模型形成对比，在共享内存模型中，内存是全局共享的。 MPI标准不依赖于任何特定的计算机体系结构、操作系统或网络。这意味着一个根据MPI标准编写的程序理论上可以在任何支持MPI的系统上运行。它通常与消息传递库一起使用，MPICH是一个实现MPI标准的开源软件包。MPICH实现了MPI-1、MPI-2和MPI-3标准，并提供了许多扩展功能。它支持跨多个硬件平台和网络技术，并且具有良好的移植性和高性能。 MPICH是基于Charm++并行编程语言和系统的研究成果，它包括许多用于进程管理、消息传递、同步和并行文件I/O的功能。MPICH通过提供一个清晰的API和运行时系统，使得开发者能够专注于应用程序逻辑而不需要深入底层通信细节。 并行编程是一种编程范式，它允许同时执行多条指令流，通常用于提高计算密集型任务的执行速度。并行编程可以显著加快大型科学计算、数据密集型应用和模拟的处理速度。 本资源包中的MPI.pdf文件可能是一份详细的MPI并行编程指南，它可能涵盖以下知识点： 1. MPI的基本概念：解释什么是MPI，它与其它并行编程模型的区别，以及它的应用领域。 2. MPI的安装和配置：指导如何在不同操作系统上安装MPICH，以及如何配置并行环境以便于MPI程序的运行。 3. MPI的核心函数：介绍MPI中用于发送和接收消息的基本函数，例如MPI_Send和MPI_Recv，以及如何使用这些函数进行进程间的通信。 4. 集合通信操作：讲解使用MPI的集合通信函数，如广播（MPI_Bcast）、归约（MPI_Reduce）、分散（MPI_Scatter）和收集（MPI_Gather）来实现更复杂的通信模式。 5. 并行程序设计范例：提供一些并行算法的实现示例，例如矩阵乘法、快速傅里叶变换（FFT）和粒子模拟。 6. MPI的性能优化：解释如何优化MPI程序的性能，包括通信模式的选择、减少通信量、避免竞争条件等。 7. MPI并行文件系统：描述MPI程序如何使用并行文件系统来高效地读写数据。 并行编程和MPI知识对于希望提升高性能计算能力的开发者来说至关重要。通过本资源包，开发者可以学习如何利用MPI编写能够在多处理器系统上有效运行的程序，从而加速科学研究和工程问题的解决。"