"并行虚拟机(PVM)是用于并行计算的一种软件系统,它允许多台独立的计算机协同工作,仿佛它们是一个大型的并行计算机。PVM在构造上涉及并行进程的管理和通信机制,使得它适用于各种并行算法和程序设计。本资源主要涵盖并行计算的基础理论和实践应用,特别是通过PVM实现的并行计算实例。
在并行计算领域,PVM(Parallel Virtual Machine)扮演着关键角色。它通过虚拟化技术将多个物理机器连接起来,形成一个逻辑上的单个并行系统。PVM中的并行虚拟机的构造包括对各个节点的管理,以及确保这些节点间高效通信的机制。进程管理部分涉及如何启动、监控和协调分布在不同机器上的进程,确保它们能够协同完成任务。通信机制则涉及到数据在节点间的传递,这是并行计算中至关重要的部分,因为有效的数据交换直接影响到并行程序的性能和效率。
在PVM中,通信通常依赖于消息传递,即进程之间通过发送和接收消息来协调工作。这种通信方式在并行计算中很常见,因为它允许程序员灵活地控制数据流动,并且适合分布式内存系统。PVM提供了丰富的API(应用程序接口)供程序员使用,以便在不同的进程中进行数据交换。
以计算Pi的PVM程序为例,这个例子可能演示了如何利用PVM的并行性来分割计算任务,每个进程负责计算Pi的一部分,然后将结果汇总得到整体的Pi值。这种方法可以显著减少计算时间,尤其是在处理大量计算时。
并行计算不仅关注硬件结构,还涉及到并行算法的设计和性能评测。课程内容涵盖了并行计算机系统结构模型,如SMP(对称多处理器)、MPP(大规模并行处理)和Cluster(集群)。并行计算性能评测是评估系统并行效率的关键,包括考察速度up、效率等因素。在算法层面,课程探讨了并行算法设计的基础、一般设计方法和技术,以及针对特定问题如稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换的并行化策略。
在并行程序设计方面,学习者将接触到并行程序设计基础,了解不同的编程模型,如共享存储系统编程和分布存储系统编程。此外,还会有专门章节介绍并行程序设计环境和工具,帮助开发者调试和优化并行程序。
总结来说,这个资源提供了关于并行计算全面的概述,从基础概念到实际应用,特别强调了PVM在并行计算中的应用,是深入理解和掌握并行计算技术的重要参考资料。