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MPI+OpenMP源码.zip

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简介：
MPI+OpenMP源码.zip 包含使用消息传递接口(MPI)和开放多处理(OpenMP)技术编写的并行计算程序源代码，适用于高性能计算环境中的开发与研究。 并行计算机架构与编程上机实验程序涉及求解矩阵行列式的问题，并采用MPI（消息传递接口）结合OpenMP多线程技术进行实现。此项目旨在通过PBS作业调度系统提交任务，利用高性能计算资源高效地处理大规模数据和复杂算法问题。

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  • MPI+OpenMP源码.zip
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    MPI+OpenMP源码.zip 包含使用消息传递接口(MPI)和开放多处理(OpenMP)技术编写的并行计算程序源代码，适用于高性能计算环境中的开发与研究。 并行计算机架构与编程上机实验程序涉及求解矩阵行列式的问题，并采用MPI（消息传递接口）结合OpenMP多线程技术进行实现。此项目旨在通过PBS作业调度系统提交任务，利用高性能计算资源高效地处理大规模数据和复杂算法问题。
     
  • n-body的MPI和OpenMP实现源码
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    本项目提供了一个使用MPI和OpenMP编写的N体问题模拟代码，适用于研究天体力学中的多体引力相互作用。 这段文字描述了与并行计算课程实验相关的源码内容。其中包括使用MPI、OpenMP以及两者混合方式实现的二维N-body问题实验源码。这些代码是用于教学目的，帮助学生理解和掌握在不同环境下进行并行编程的方法和技巧。
     
  • Heat-Diffusion-with-MPI-and-OpenMP: 使用 OpenMP 和 MPI 求解网格上的热扩散方程
    优质
    本项目利用OpenMP和MPI并行计算技术求解二维网格上的热扩散方程，实现高效且准确的数值模拟。 热扩散使用-MPI- 使用 OpenMP 和 MPI 求解网格上的热扩散方程，在大小为 0 ≤ x, y ≤ π 的二维域上进行求解，并假设导热系数 κ = 常数 = 1。边界条件设定如下：T(x, 0) = cos^2 x， T(x, π) = sin^2 x ，以及 T(0, y) 和 T(π, y)（以 x 为周期）。该方程可以通过空间上的中心有限差分和时间上的前向欧拉方法求解。软件包包括三种不同的实现方式： - **串行版本**：使用命令行选项 `heat_serial ./heat_serial {nx}` 来执行网格大小为 nx^2 的解决方案。 - **OpenMP 并行版本**：通过运行 `./heat_omp {nx} {nthreads}` 命令来启动并行计算，其中 nthreads 表示线程数。 - **MPI 并行版本**：使用命令 `mpiexec ./heat_mpi {nx}` 来执行，并采用域分解技术进行大规模数据处理。
     
  • MPI与OpenMP混合编程详解
    优质
    《MPI与OpenMP混合编程详解》是一本深入介绍如何结合使用MPI和OpenMP进行高效并行计算的教程。本书适合需要在多核集群上优化程序性能的研究人员和开发者阅读。 康奈尔大学资源提供了关于MPI和OpenMP混合编程的详细讲解，具有一定的参考价值。
     
  • MPI与OpenMP并行程序设计（C语言版）: MPI和OpenMP混合编程,C和C++
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    本书专注于使用C语言进行MPI与OpenMP并行编程技术的教学，涵盖了如何在C和C++中实现高效的混合编程技巧。 MPI与OpenMP并行程序设计：C语言版介绍了如何使用MPI（消息传递接口）和OpenMP在C语言环境中进行高效的并行编程。这本书或教程涵盖了从基本概念到高级技术的广泛内容，适合希望提高其多线程应用程序性能的专业人士和技术爱好者。
     
  • MPI与OpenMP并行程序设计（C语言版）：含混合编程及源码.zip
    优质
    本书《MPI与OpenMP并行程序设计（C语言版）》详细介绍了如何使用MPI和OpenMP进行高效并行计算，包括混合编程技巧，并附带源代码。适合深入学习高性能计算的读者。 MPI与OpenMP并行程序设计：C语言版以及mpi和openmp混合编程的C、C++源码。
     
  • 采用串行、OpenMP、MPI及OpenMP+MPI实现快速排序算法并进行时间性能对比
    优质
    本研究探讨了在不同多线程与分布式计算框架下（包括串行、OpenMP、MPI及其组合）快速排序算法的时间效率，并进行了详尽的性能对比分析。 题目描述：实现一种或多种并行排序算法。 要求： 1. 使用MPI、OpenMP及MPI+OpenMP编写上述并行程序。 2. 利用VTune等工具对程序进行瓶颈分析与优化。 3. 提交包含源代码及其变量和语句详细说明的文档。 4. 在实验报告中通过图表展示CPU串行程序和三种并行程序在各种规模下的运行时间对比结果。（5）(选做) 在实验报告中利用图表展现不同数据分配方法下，三种并行程序在各种规模下的运行时间比较。 设计思路步骤： 1. 主要采用快速排序算法实现（适用于串行、OpenMP和MPI版本），所需环境为VS2019+OpenMP+MPI。完成CPU串行程序与三种并行程序的各种规模的性能测试，并制作对比图。 2. 使用Visual Studio工具对程序进行瓶颈分析，比较不同数据分配方法在数组规模400万下的运行时间表现，并绘制相应图表。 该作业内容真实且全面地展示了个人项目成果。环境配置需自行完成。
     
  • convolution-filter-MPI: 基于 MPI 和可选 OpenMP 的卷积滤波器并行实现
    优质
    Convolution-Filter-MPI项目提供了一个基于MPI和可选OpenMP的高效卷积滤波器并行计算解决方案，适用于大规模数据处理需求。 该项目是为大学课程并行系统开发设计的，并作为使用消息传递接口（MPI）和OpenMP API进行并行计算介绍的一部分。在图像处理中，卷积滤波器（也称为内核、卷积矩阵或掩码）用于通过应用模糊、锐化、浮雕及边缘检测等效果来变换图像。 给定输入图像以及一个特定的卷积矩阵后，我们需要围绕输出图像中的每个像素计算其值。第i个输出像素值的计算基于该像素及其周围邻近区域内的输入像素值进行。这表明我们可以利用这些局部所需计算的特点来进行并行处理优化。 具体来说，如果滤波器是一个3x3矩阵，则为了在原始图像的一个矩形（NxM）部分中获得输出值，仅需使用相邻的上下各2行和左右两边外扩两列的数据即可进行计算。由于问题具有这种局部性特点，并行方法能够成为一种很好的解决方案选择。
     
  • 关于MPI和OpenMP并行计算的实验报告及源程序
    优质
    本实验报告探讨了MPI与OpenMP在并行计算中的应用，并附有详细的源代码。通过对比分析两种技术的特点与性能差异，旨在为编程实践提供参考。 MPI与OpenMP的并行计算代码及实验报告涵盖了使用这两种常用库进行高效并行编程的方法和技术细节。通过这些材料，读者可以深入了解如何利用MPI和OpenMP来优化程序性能，并提供了详细的实践案例以供参考学习。
     
  • 关于OpenMP和MPI的多核程序设计报告
    优质
    本报告探讨了在多核处理器环境下利用OpenMP和MPI进行高效并行编程的方法与技巧，分析了两种技术的优势及应用场景。 基于OpenMP和MPI的并行程序设计涉及代码编写、报告撰写以及性能分析等方面的工作。这类项目通常包括实现高效的多线程编程技术（如使用OpenMP）和分布式内存计算模型（如使用MPI），同时还需要对所开发的应用进行详细的测试与评估，以确保其在大规模数据处理或高性能计算环境中的有效性及效率。