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。
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