并行程序入门:共享存储与消息传递
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更新于2024-07-24
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"该PPT主要介绍了并行程序的基础知识,特别是针对集群环境下的并行程序设计,适合初学者学习。内容涵盖了共享存储编程的概念,包括多线程和OpenMP,以及消息传递并行程序,如PVM和MPI。此外,还提到了并行机模型的体系结构特点和并行程序的编译与运行方法。"
在并行计算领域,共享存储编程是一种常见的并行计算模型。在这种模型中,多台处理机通过网络连接共享同一内存空间,它们可以通过单一的内存地址来协调工作。这种架构允许处理机之间直接访问所有数据,但同时也可能导致内存竞争问题,尤其是在处理大规模并发访问共享变量时,这可能严重影响程序的性能和效率。因此,共享存储并行程序通常适用于解决中小规模的问题。
OpenMP是一种并行编程的API,它提供了在共享内存系统中进行多线程编程的简便方式。OpenMP支持C、C++和Fortran等编程语言,通过在源代码中添加特定的编译器指令(即pragma),程序员可以指示编译器自动并行化循环和其他可并行的代码段。OpenMP的使用简化了并行编程,使得开发者能够更容易地编写出高效的并行程序。
消息传递并行编程模型,如PVM(Parallel Virtual Machine)和MPI(Message Passing Interface),则是另一种常见的并行编程方法。PVM是一个早期的并行计算框架,允许不同操作系统上的进程相互通信,形成一个虚拟的并行计算机。而MPI已经成为现代并行计算的标准接口,支持多种编程语言,提供了丰富的通信原语,如send、recv、broadcast、reduce等,用于处理进程间的数据交换。
在PVM和MPI中,每个处理机都有自己的私有内存,它们通过发送和接收消息来进行通信。这种方式增强了可扩展性,因为并行任务的划分和数据管理更加灵活,但也增加了编程的复杂性。了解如何编译和运行这些并行程序是至关重要的,因为编译器选项和运行时环境设置都会影响程序的执行效果。
在学习并行程序设计时,推荐参考的书籍包括黄铠、徐志伟等人的著作,以及陈国良、Barry Wilkinson和Michael Allen、李晓梅等人编写的教材,它们都深入探讨了并行计算的结构、算法和编程实践,为初学者提供了丰富的理论基础和实践经验。
这个PPT是理解并行计算入门的好资源,涵盖了从基本概念到具体实现的多个方面,对于想要进入这个领域的学习者来说非常有价值。
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逍游书生
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