并行计算分类：SIMD与MIMD详解与MPI入门

并行计算机的分类是理解并行计算的基础，尤其是在设计和优化并行程序时。本章首先概述了并行计算机的分类，主要分为两类：SIMD (Single Instruction Multiple Data) 和 MIMD (Multiple Instruction Multiple Data)。SIMD计算机执行同一指令对大量数据进行操作，例如数组或向量运算，特别适用于这类特定的计算任务；而MIMD则支持同时执行多条独立的指令，每个指令针对不同的数据，灵活性更高。 SIMD和MIMD的分类反映了早期并行计算架构的主要区别，但随着技术的发展，出现了如SPMD (Single Program Multiple Data) 和 MPMD (Multiple Program Multiple Data) 等更细致的分类方式，这些分类强调的是执行的程序和数据的不同，而非指令。例如，SPMD适用于那些所有处理单元执行相同任务但处理不同数据的情况，而MPMD则支持多程序并行运行。 在并行计算机中，存储方式也是一个关键因素，因为高效的数据访问对性能至关重要。数据并行、消息传递和共享内存等不同的存储模式决定了程序如何在多核或分布式系统中进行数据交换。 物理问题在并行机上的求解过程展示了并行程序设计的实际应用，通过分解复杂问题，将其分割为多个子任务在多个处理器上同时处理，从而加速问题解决。这对于理解和设计并行算法至关重要，因为这直接影响到算法的并行化效率。 MPI (Message Passing Interface) 并行编程技术是本章的重点，它是高性能计算中最常用的一种并行编程方法。MPI允许程序员编写并行程序，通过消息传递机制在多台计算机之间协调工作。本书旨在介绍MPI的基础功能，从简单示例开始，逐步深入到高级特性和MPI-2的扩展，如动态进程管理、远程存储访问和并行文件操作。学习MPI不仅是为了编写并行程序，更是为了培养读者理解并行思维，使其成为解决实际问题的强大工具。 本书适合作为大学本科和研究生的教材，对于有FORTRAN和C编程基础的读者来说，无论是否专业于计算机科学，都能从中受益。通过阅读本书，读者不仅可以掌握MPI编程技巧，还能建立起并行求解问题的能力，将并行计算应用于各种高性能计算场景。