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MPI编程实例

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简介：
《MPI编程实例》是一本详细讲解并行计算中消息传递接口(MPI)的应用书籍，通过大量实际案例帮助读者掌握高效编写大规模分布式程序的技术。 MPI编程例子的C++源码

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  • MPI编程实例
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    《MPI编程实例》是一本详细讲解并行计算中消息传递接口(MPI)的应用书籍，通过大量实际案例帮助读者掌握高效编写大规模分布式程序的技术。 MPI编程例子的C++源码
     
  • MPI并行编程设计
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    《MPI并行编程设计》是一本详细介绍如何使用消息传递接口(MPI)进行高效并行程序开发的技术书籍，适合科研人员和计算机专业学生阅读。 本书介绍了目前最常见的并行程序——MPI并行程序的设计方法。它适合高校三、四年级本科生及非计算机专业研究生作为教材和自学参考书使用；同时也适用于广大的并行计算与高性能计算用户进行自我学习。对于具备FORTRAN和C编程经验的人员来说，都可以阅读并掌握本书的内容。
     
  • MPI并行编程设计.pdf
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    《MPI并行编程设计》是一本专注于使用消息传递接口(MPI)进行高性能计算程序开发的技术书籍。书中详细讲解了如何利用MPI实现高效的并行算法和大规模数据处理，是科研人员及工程师学习MPI编程的权威指南。 本书的一个特点是作者在讲解MPI编程技术时使用了大量的实例，并对关键部分进行了详细注释，使读者能够更好地掌握实际的MPI编程技能而不仅仅是理论知识。此外，在书的后半部分，还介绍了高级且复杂的MPI并行程序编写技巧。对于深入了解高性能计算技术和应用的人来说，他们都知道性能问题的核心在于提高计算效率——这与串行程序有着显著的不同之处。作者在本书中多次强调了这一重要观点，并深入探讨了并行编程的有效性。 这本书由于理论和实践相结合紧密，非常适合计算机领域高年级学生、非计算机专业的研究生作为教材使用；对于已经工作的科技人员来说，它也是快速掌握MPI技术的实用指南。此外，在短期培训班上也可以选择本书的部分章节进行教学。
     
  • MPI/OMP并行编程课程讲义
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    《MPI/OMP并行编程课程讲义》是一份全面介绍消息传递接口(MPI)和开放多线程编程(OMP)技术的教学资料，旨在帮助学生掌握高性能计算中并行程序设计的关键技能。 并行程序设计是计算机科学中的一个重要领域，它旨在利用多处理器或多核系统来提高计算效率。MPI（Message Passing Interface）和OpenMP是两种常见的并行编程模型，在分布式内存和共享内存系统中被广泛使用。 MPI是一种标准库，用于编写在分布式内存系统上的并行程序。每个进程都有自己的内存空间，并通过进程间通信协调不同计算节点的工作。核心概念包括进程、通信、点对点通信（如send和recv）以及集合通信（如broadcast、reduce和scattergather）。程序员需要显式地处理数据交换，这增加了编程复杂性但提供了灵活性。 相比之下，OpenMP是一种支持多线程的API，在共享内存系统中进行并行编程。它基于编译器指令，允许开发者通过添加注解来指定并行区域。主要特性包括并行化循环、同步原语（如barrier和mutex）、工作共享构造（如parallel for）以及动态任务调度。相比MPI，OpenMP更易于使用，并特别适合于数据局部性强且具有明显并行性的代码段。 在学习这些工具时，你将了解如何通过调整串行代码来优化程序性能。课程会介绍并行编译的概念、重要的编译器选项和库设置等关键步骤。任务划分是设计的关键部分，包括决定哪些部分可以并行执行以及如何分配工作负载以避免数据竞争。 课件还重点介绍了各种并行策略，如数据并行（将大型数据集分成小块在多处理器上同时处理）、任务并行（分解为独立的任务进行执行）和混合并行。此外，它深入讲解了MPI的点对点通信、集合操作以及OpenMP中的同步原语和动态任务调度等关键概念。 通过学习这些工具和技术，无论是新手还是有经验的开发者都能编写出高效且可扩展的应用程序以适应现代多核与集群环境的需求。
     
  • MPI并行编程自学指南
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    《MPI并行编程自学指南》是一本专注于教授如何使用消息传递接口(MPI)进行高效并行程序设计的学习手册。本书适合初学者入门，通过实例详解帮助读者掌握并行计算技术。 并行计算是一个很好的资源，拿出来与大家分享！
     
  • MPI与OpenMP混合编程详解
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    《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。
     
  • Microsoft MPI：微软的MPI实现
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    Microsoft MPI是微软开发的一种消息传递接口（MPI）实现方式，主要用于高性能计算环境中，以支持大规模并行应用软件的开发与运行。 微软MPI（MS-MPI）是微软在Windows平台上开发并行应用程序的实现方式。 MS-MPI具有以下优点： - 容易移植现有代码。 - 基于Active Directory域服务的安全性。 - 在Windows操作系统上提供高性能表现。 - 跨不同类型的互连选项上的二进制兼容性。 MPI标准版本方面，MS-MPI符合MPI 2.2规范，但不包括C和Fortran之间属性的绑定错误。在实现功能时，MS-MPI仅实现了部分MPI 3.1的标准特性： - 包含无阻碍的集体操作， - RMA（远程内存访问）, - MPI共享内存支持， - 新的数据类型 以及大量的匹配探针。 关于API的具体列表，请参考相关文档。 对于最新版本的MS-MPI下载，可以查找官方渠道获取。此外，也可以在其他平台上找到MS-MPI SDK，并从同一平台获得早期版本的MS-MPI。
     
  • MPI：利用MPI实现矩阵乘法
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    本简介介绍如何使用消息传递接口(MPI)进行高效的并行计算，具体通过实例演示了用MPI实现大规模矩阵乘法的方法和优化策略。 MPI矩阵乘法通过将矩阵分解为子部分并分配给各个从属进行计算来实现高效处理。主控负责拆分任务并将这些子任务发送到不同的进程，每个从属完成其被指派的矩阵乘法运算后，再把结果返回给主控。最后，主人汇总所有从属的结果以生成最终的矩阵。 为了运行MPI程序，首先需要安装必要的软件包： 对于Mac用户： - 使用Homebrew安装Open MPI: `brew install openmpi` - 安装Python库：`pip install mpi4py numpy` 然后可以通过以下命令来执行多进程版本的代码： ``` mpiexec -n python multi_process_multiplier.py ``` 例如，使用四个过程运行程序可以这样写： ``` mpiexec -n 4 python multi_process_multiplier.py ``` 如果只需要单个处理的话，则可以直接运行下面这个脚本： ``` python single_process_multiplier.py ```
     
  • 关于MPI程序的几个小示例
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    本简介通过几个简单的例子介绍了如何使用MPI（消息传递接口）编写并行计算程序，旨在帮助初学者快速入门。 ### MPI程序的小例子解析 #### 一、计算圆周率π的并行算法示例（mpipi.c） 此代码展示了如何使用MPI（Message Passing Interface）并行计算圆周率π的一种方法。 ##### 代码结构与功能 - **文件名**: mpipi.c - **作者**: lijianjun (ict) - **日期**: 2007年6月5日 - **功能描述**: 使用并行算法计算圆周率π。 - **输入**: 用户指定计算精度。 - **输出**: 计算得到的π值。 ##### 关键代码分析 1. **初始化MPI环境** - `MPI_Init(&argc, &argv);` - `MPI_Comm_dup(MPI_COMM_WORLD, &mycomm);` - `MPI_Comm_rank(mycomm, &myid);` - `MPI_Comm_size(mycomm, &np);` 2. **获取用户输入与广播** - 若进程号`myid == 0`，则接收用户输入的精度。 - 广播精度到所有进程。 3. **计算并行任务分配** - 根据用户指定的精度计算步长，并确定每个进程需要处理的数据范围。 4. **并行计算π值** - 每个进程根据自己的部分进行计算，使用`MPI_Reduce`函数汇总结果。 5. **输出结果** - 如果是主进程，则输出最终的π值。 6. **清理资源** - `MPI_Comm_free(&mycomm);` - `MPI_Finalize();` #### 二、基于Cannon算法的矩阵乘法示例（mpicannon.c） 此代码展示了如何使用MPI实现Cannon算法进行矩阵乘法的并行计算。 ##### 代码结构与功能 - **文件名**: mpicannon.c - **作者**: lijianjun (ict) - **日期**: 2007年6月5日 - **功能描述**: 使用Cannon算法进行矩阵乘法运算。 - **输入**: 矩阵A和B的维度及元素。 - **输出**: 矩阵乘法的结果矩阵C。 ##### 关键代码分析 1. **定义宏与初始化变量** - 定义了矩阵大小等参数。 2. **矩阵初始化** - 初始化矩阵A和B的数据。 3. **矩阵乘法过程** - Cannon算法的具体实现细节在此段代码中未给出，但通常涉及数据的分块传输与计算。 通过以上两个例子，我们可以看到MPI在并行编程中的应用，特别是对于数值计算领域能够显著提高效率。这些代码片段为学习MPI并行编程提供了一个良好的起点。
     
  • 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。