华工高性能实验

【高性能实验】是华南理工大学为本科生开设的一门高级课程，旨在让学生深入了解并实践高性能计算技术。这门课程的实验部分涵盖了三个关键领域：OpenMP、MPI（Message Passing Interface）和Hadoop，这些都是现代并行计算和分布式计算领域的核心技术。 OpenMP（Open Multi-Processing）是一种用于共享内存多处理器系统上的并行编程模型。它提供了一组库函数和编译器指令，使得开发者可以轻松地在C、C++和Fortran等编程语言中实现并行化。OpenMP主要适用于多核处理器环境，通过共享内存模型进行任务和数据的并行处理。在实验中，学生可能需要编写OpenMP程序，了解并行区域、同步机制（如barrier和mutex）、并行循环和线程亲和性等概念，以提高计算效率。 接着，MPI（Message Passing Interface）是一种用于分布式内存系统（如集群）的并行计算标准。与OpenMP不同，MPI中的进程具有独立的内存空间，通过消息传递进行通信。MPI的核心概念包括进程管理、通信模式（点对点和集合通信）、缓冲区管理和非阻塞通信等。在实验中，学生会学习如何使用MPI函数创建并管理进程，以及如何有效地在进程间传递数据，实现大规模并行计算。 Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源框架，主要用于处理和存储大量数据。Hadoop基于分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce编程模型。在实验中，学生将学习Hadoop的基本架构，理解HDFS的副本策略和容错机制，以及如何编写MapReduce程序来解决大数据处理问题。此外，他们还可能接触到YARN（Yet Another Resource Negotiator），这是Hadoop的资源管理器，负责调度和分配集群资源。 在"高性能实验"的压缩包中，学生可以找到这些实验的详细报告和配套代码。报告通常会包含实验目的、理论背景、实现方法、结果分析和性能优化等内容，而代码则展示了具体如何使用OpenMP、MPI和Hadoop进行编程。通过这些实验，学生不仅能够加深对并行计算和分布式计算的理解，还能提升实际编程和解决问题的能力，为未来在科研或工业界从事高性能计算工作打下坚实基础。