MPI 并行程序设计

### MPI 并行程序设计知识点概述 #### 一、并行计算基础 ##### 1. 并行计算基础知识 并行计算是指同时执行多个计算任务的技术，以提高处理速度和效率。并行计算的基础知识包括并行计算的概念、并行算法的设计原则、并行编程模型等。 - **并行计算概念**：介绍了并行计算的基本概念，如并行度、可扩展性、负载均衡等。 - **并行算法设计**：讨论了如何设计高效的并行算法，包括任务划分、数据分布、通信策略等方面。 - **并行编程模型**：介绍了几种常见的并行编程模型，如共享内存模型、分布式内存模型等。 ##### 2. 并行计算机体系结构 并行计算机体系结构是并行计算硬件的基础，包括不同类型的并行计算机架构及其特点。 - **SISD、SIMD、MIMD等架构**：这些架构分别代表了不同的并行处理方式。 - **向量处理器**：一种能够同时处理多个数据元素的处理器，适用于特定类型的应用。 - **大规模并行处理器(MPP)**：一种由大量处理器组成的并行计算机系统，适用于高计算密集型任务。 ##### 3. Linux集群 Linux集群是一种利用多台Linux服务器组成高性能计算平台的方法。 - **Linux集群要素**：构建Linux集群所需的硬件和软件要素。 - **集群结构**：包括单台微机、几台日常使用的微机构成的机群以及专用并行机群等。 - **安装配置**：在单机或多机环境下安装配置Linux和MPI的过程。 #### 二、矩阵并行计算 矩阵并行计算是并行计算的重要应用场景之一，本章节详细介绍了多种矩阵运算的并行算法。 - **矩阵相乘算法**：包括行列划分、行行划分、列列划分、列行划分以及Cannon算法等多种并行矩阵乘法方法。 - **线性方程组解法**：介绍了并行LU分解、三角方程组解法等算法，并针对不同并行架构（如分布式系统和共享存储系统）提供了具体实现方案。 - **特殊矩阵并行解法**：包括对称正定线性方程组的Cholesky分解算法及其改进版，以及三对角方程组的并行解法等。 #### 三、MPI并行程序设计 MPI(Message Passing Interface)是一种广泛使用的并行编程接口标准，用于编写并行应用程序。 - **MPI并行环境管理**：包括初始化和终止MPI环境等功能。 - **进程控制**：涉及创建和销毁进程等操作。 - **进程组操作**：如创建、合并进程组等。 - **通信操作**：包括点对点通信、集合通信等，其中又分为阻塞式和非阻塞式通信。 - **数据类型定义**：支持用户自定义数据类型。 - **文件I/O操作**：介绍了MPI文件系统的使用，包括文件的打开、关闭、读写等操作。 #### 四、总结 通过以上内容的学习，读者可以了解并行计算的基础理论和技术，掌握基于MPI进行并行程序设计的方法。这些知识点不仅涵盖了理论知识，还包含了实际操作过程中的细节，对于初学者来说是非常宝贵的资源。此外，随着高性能计算技术的发展，这些知识点也将在未来的科研和工业应用中发挥重要作用。