《MPI分布式并行计算实验指导书1》旨在为学生和研究人员提供使用MPI进行高效并行编程的实践指南。本书通过一系列详细的实验案例，帮助读者掌握MPI库的基本概念、通信机制及优化技巧，适用于计算机科学与工程领域的教学和科研工作。
实验一：基于MPI实现埃拉托斯特尼筛法及性能优化
**一、实验目的**
本实验旨在让学生掌握分布式并行计算的基本概念以及MPI（Message Passing Interface）编程技术，通过实现埃拉托斯特尼筛法来理解并行计算在解决大规模问题时的优势。同时，学生将学习如何进行并行程序的性能分析与优化，包括加速比、并行效率等指标，并对实验结果做出深入解读。
**二、实验内容**
1. 学习MPI的基本通信机制，例如进程创建和进程间的消息传递。
2. 编写并在分布式环境中运行基于MPI的埃拉托斯特尼筛法程序，实现素数筛选功能。
3. 对并行程序进行性能分析，计算加速比与并行效率，并展示结果图表。
4. 根据性能数据分析的结果对代码做出优化以提高其执行效率。
**三、实验要求**
1. 使用C或Fortran语言结合MPI库编写埃拉托斯特尼筛法的并行版本。
2. 设计有效的数据分配策略，如按块划分方式来保证负载均衡。
3. 提供程序在不同进程数下的运行时间截图以及加速比和并行效率图表。
4. 分析解释加速比的变化趋势及导致并行效率降低的原因，并提出优化方案。
**四、实验报告**
实验报告应包含以下内容：
1. 实验环境介绍：操作系统，MPI版本等信息；
2. 算法描述：简要说明埃拉托斯特尼筛法的原理；
3. 并行设计：详细阐述并行化过程中数据分配、同步及通信机制的设计思路；
4. 实验结果展示不同进程数下的运行时间以及加速比和效率图表，并加以解释分析。
5. 性能评估与优化策略：
- 分析程序性能瓶颈，探讨导致加速比变化的原因
- 提出并实施优化方案，对比优化前后效果差异
**附录**
1. MPI环境配置：提供安装MPI库及设置环境变量的步骤说明；
2. 埃拉托斯特尼素数筛选原理：详细阐述埃拉托斯特尼筛法数学理论以及如何通过排除倍数来发现素数的方法。
3. 并行实现细节：
- 数据块分配方法
- 初始并行代码解析，包括结构、关键函数和通信过程说明
4. 优化思路建议：
- 排除偶数值以减少计算量；
- 其他潜在的改进措施如降低不必要的通讯开销等。
通过本实验的学习活动，学生不仅能掌握基本的并行编程技能，还能培养解决实际问题的能力，并为后续更复杂的算法设计与性能调优奠定坚实的基础。
5星
