并行计算基础与算法详解：MPI通信子与编程实践

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。