集群计算开发详解：基于PVM/MPI的并行应用

"集群技术在高性能计算中的应用及发展" 集群技术是一种将多台计算机连接在一起，共同解决计算问题的方法。这种技术自20世纪90年代初以来逐渐兴起，主要是因为工作站和网络组件的性能提升速度远超专门的并行超级计算机，而且成本更低。集群技术使得科研、商业甚至个人用户能够以较低的成本享受到高性能计算的能力。 集群的主要优势在于其灵活性和可扩展性。通过将多个相对廉价的商用组件（如多处理器PC或工作站）组合起来，可以构建出性能相当于甚至超越传统昂贵的并行超级计算机的系统。这种“商品化集群计算”趋势，得益于微处理器每年50%至100%的性能提升，以及千兆位存储区域网络（Gigabit SANs）、Linux操作系统、编程环境如MPI等的普及。 在集群上开发并行应用程序，通常涉及以下步骤： 1. **配置环境**：设置并行计算所需的编译和运行环境，这可能包括使用rsh或ssh进行远程命令执行。 2. **设计和编写**：根据需求设计并行算法，并使用支持并行计算的编程语言（如C++、Fortran）编写程序。 3. **编译程序**：利用PVM（Parallel Virtual Machine）或MPI（Message Passing Interface）提供的库和编译工具对程序进行编译，确保其能够在集群环境中运行。 4. **部署**：通过ftp、rcp、scp、CSM（Cluster Systems Management）、NFS（网络文件系统）或GPFS（通用并行文件系统）等工具将程序部署到集群的各个节点上。 5. **运行程序**：最后，在集群上启动程序，执行并行计算任务。 MPI是集群计算中广泛使用的通信协议，它允许进程间进行高效的消息传递，从而实现数据在不同计算节点间的同步和交互。PVM则是一个早期的并行计算框架，也支持分布式计算环境中的进程通信。 集群技术的应用广泛，涵盖了教育（.edu）、商业（.com）、非营利组织（.org）、网络服务（.net）、电子商务（.shop）和银行（.bank）等多个领域。随着技术的进步，集群计算不仅在科学研究中发挥重要作用，还在大数据处理、机器学习、模拟仿真等领域展现出巨大潜力。 总结来说，集群技术是高性能计算的一个重要方向，它通过整合低成本的硬件资源，实现了高性能计算的可访问性和经济性。开发者可以通过掌握相关的编程环境和通信协议，利用集群技术来开发和运行大规模的并行应用程序，满足日益增长的计算需求。