并行计算基础与算法详解:MPI通信子与编程实践
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更新于2024-07-11
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本资源是一份关于并行计算的讲义,来自中国科学技术大学,主要针对10个进程执行的示例代码展开讨论,涉及MPI(Message Passing Interface)的使用,如`MPI_Comm Dup`、`MPI_Comm Rank`和`MPI_Comm Split`等关键函数。这些函数在分布式计算环境中用于进程间的通信与协作,是实现并行计算的基础。
首先,讲义覆盖了并行计算的广泛内容,包括并行计算机系统的结构模型、当代并行机系统的分类(如SMP、MPP和Cluster)、并行计算性能评测,以及并行算法的设计方法和技术。例如,它介绍了如何设计并行算法,如基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换等,这些都是并行计算中的核心部分。
在并行程序设计方面,讲义涵盖并行程序设计基础、共享存储系统编程、分布存储系统并行编程,以及并行程序设计环境与工具的使用。这涉及到如何利用这些工具来构建和管理大规模并行程序,确保数据的一致性和正确性。
章节中还着重讲解了并行计算的概念,指出它是为了解决当代科学与工程问题中日益增长的计算需求,如大规模数据处理和复杂模拟。并行计算通过多个处理器或节点协同工作,提升了计算效率,是现代高性能计算和云计算领域的重要组成部分。
在实际应用示例中,通过分析10个进程的代码片段,读者可以学习到如何在MPI框架下划分任务,根据进程ID(rank)进行分组(Color),并根据特定键(Key)创建子世界(SplitWorld)。这种通信和分割策略有助于理解并行程序的组织和协调。
总结来说,这份讲义提供了深入浅出的并行计算基础知识,对初学者和专业人士都是有价值的参考资料,尤其对于理解和实践MPI编程和分布式计算具有指导意义。
2019-09-27 上传
2018-07-16 上传
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