MPI并行编程：C/C++/Fortran实战指南

"这篇文档介绍了MPI（Message Passing Interface）在C、C++和Fortran语言中的使用，重点在于并行计算的概念和实践。" MPI（Message Passing Interface）是一种用于并行计算的接口标准，它允许程序员在分布式内存系统中编写并行程序。MPI不是一种编程语言，而是一个库，它提供了C、C++和Fortran的绑定，使得程序员可以通过调用预定义的函数来进行进程间通信。 在并行计算中，"并行"意味着多个线程或进程同时工作，以加速任务执行或处理大规模问题。创建并行程序通常涉及将大问题分解为独立的子任务，然后将这些子任务分配给不同的处理器。数据可以是共享的，即多个线程都能访问，也可以是本地的，仅对单个进程可见。 并行结构主要分为三类：分布存储、共享存储和混合存储。分布存储中，每个处理器有自己的本地存储，需要显式通信来交换数据；共享存储则允许处理器直接访问彼此的内存；混合存储结合了两者的特点。 并行编程模型主要有两种：消息传递和共享存储。在消息传递模型中，如MPI，进程通过发送和接收消息来协调工作。MPI提供了丰富的函数集合，包括点对点通信和群集通信，以及衍生数据类型的处理。在C/C++中，这些函数定义在`mpi.h`头文件中；在Fortran中，使用`mpif.h`或Fortran 90以后的模板`mpi`。 MPI的实现有多种，如MPICH和OpenMPI，它们都是开源的实现，提供了高效、可靠的并行通信功能。MPI库的使用对于开发高效的并行程序至关重要，尤其在科学计算和大数据处理领域。 通过学习和掌握MPI，开发者可以有效地利用多处理器系统，编写出高效、可扩展的并行应用程序，以应对复杂计算任务，显著提高计算效率。在实际编程过程中，理解并行计算的基本概念，熟悉MPI的六种基本函数，以及如何创建和管理消息通信域，是实现有效并行计算的关键。