并行算法导论，MPI ,openMP

### 并行算法导论与MPI、OpenMP详解 #### 一、并行计算概述 并行计算是一种计算模式，其中多个处理器或计算单元同时执行不同的任务或同一任务的不同部分，以提高计算效率和处理能力。随着计算需求的日益增长，特别是在科学计算、大数据分析等领域，传统的单处理器架构已经无法满足高效计算的需求。因此，并行计算技术成为解决这一问题的关键。 #### 二、并行计算基础知识 在《并行计算导论》一书中，作者们首先介绍了并行计算的基础知识，包括并行计算机的发展历史、体系结构以及并行算法设计的基本概念等。这些基础知识对于理解并行计算的核心原理至关重要。 1. **并行计算机的历史与发展**：从早期的超级计算机到现代的分布式计算系统，了解并行计算技术的发展历程有助于更好地理解其现状和发展趋势。 2. **并行计算机体系结构**：并行计算机通常根据其体系结构的不同被划分为共享内存模型（如多核处理器）和分布式内存模型（如集群）。不同的体系结构对于算法设计有着不同的要求。 3. **并行算法设计**：并行算法设计需要考虑的问题包括任务划分、通信开销最小化、负载均衡等。有效的并行算法能够显著提升计算效率。 #### 三、Linux/UNIX环境下的并行计算 1. **Linux/UNIX基本使用**：为了有效地进行并行计算，掌握Linux/UNIX操作系统的基本使用是非常必要的。这包括文件管理、进程控制、脚本编写等内容。 2. **基于Linux机群的并行计算平台构建**：本书详细介绍了如何利用现有的Linux服务器构建一个高效的并行计算平台，这对于初学者来说是一大亮点。 #### 四、MPI消息传递并行编程 MPI (Message Passing Interface) 是一种广泛使用的并行编程接口，用于在分布式内存架构中实现并行计算。MPI提供了丰富的API，允许开发者编写高度可移植的并行程序。 1. **MPI基本概念**：包括进程、通信、集合操作等核心概念。 2. **MPI重要函数**：例如`MPI_Send`、`MPI_Recv`等用于实现点对点通信的函数，以及`MPI_Bcast`、`MPI_Reduce`等用于实现集体通信的函数。 3. **MPI编程实践**：书中通过一系列典型的并行计算案例来展示如何使用MPI设计并行算法并实现并行程序。这些案例涵盖了数值积分、矩阵计算、快速傅里叶变换等多个方面。 #### 五、OpenMP并行编程简介 除了MPI之外，《并行计算导论》还简要介绍了OpenMP，这是一种基于共享内存模型的并行编程模型。OpenMP通过简单的编译器指令和运行时库支持并行执行。 1. **OpenMP基础**：包括数据共享属性、并行区域、并行循环等基本概念。 2. **OpenMP示例**：虽然书中没有深入讲解OpenMP的具体实现细节，但通过一些简单的例子帮助读者快速上手。 #### 六、并行算法设计实例 书中提供了多个并行算法设计实例，这些实例涵盖了不同的科学计算领域，例如： 1. **数值积分的并行算法**：通过并行化求解定积分的方法，展示了如何将任务分配给多个处理器。 2. **矩阵计算**：介绍了矩阵乘法、特征值计算等常见问题的并行算法。 3. **快速傅里叶变换(FFT)**：讨论了如何在分布式内存环境中实现高效的FFT算法。 4. **基于区域分解的并行算法**：以二维Poisson方程的点Jacobi迭代算法为例，说明了如何通过区域分解方法实现并行计算。 5. **基于流水线方法的并行算法**：通过二维热传导方程的ADI格式，介绍了另一种常见的并行算法设计思路。 #### 七、高性能计算软件工具及平台 除了MPI和OpenMP外，书中还提到了一些常用的高性能计算软件工具及平台，如BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、FFTW和PETSc等，这些工具在科学计算中扮演着重要角色。 1. **BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)**：基础线性代数子程序库，提供了高效的向量和矩阵运算。 2. **LAPACK (Linear Algebra Package)**：基于BLAS的高级线性代数库，支持更多复杂的线性代数计算。 3. **ScaLAPACK**：用于大规模并行计算的扩展版LAPACK。 4. **FFTW (Fastest Fourier Transform in the West)**：快速傅里叶变换库，具有很高的计算效率。 5. **PETSc (Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation)**：便携式、可扩展的科学计算工具包，适用于大规模并行计算。 #### 八、总结 《并行计算导论》这本书不仅涵盖了并行计算的基础理论，还提供了丰富的实际案例和编程指导，非常适合想要快速入门并行计算领域的读者。无论是对于学生还是研究人员来说，都是一本非常有价值的参考资料。通过学习本书，读者不仅能够掌握并行计算的基本概念和技术，还能了解到最新的并行计算工具和平台，为进一步的研究和应用打下坚实的基础。