Advertisement

MPI并行编程自学指南

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《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！

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MPI并行编程自学指南
    优质
    《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并行编程设计
    优质
    《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
    优质
    《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
    优质
    《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编程手册——并行计算(完整版)
    优质
    《MPI编程手册——并行计算(完整版)》详尽介绍了消息传递接口(MPI)标准，涵盖MPI的基本概念、函数用法及高级技术，是进行高性能并行计算编程的权威指南。 《中文版MPI编程手册》由都志辉编著、李三立审阅及陈渝与刘鹏校对完成。本书深入介绍了最常用的并行程序——MPI并行程序的设计方法，适用于高校三年级或四年级本科生以及非计算机专业的研究生作为教材和自学参考书使用；同时也适合于从事高性能计算的用户进行自我学习。无论是具备FORTRAN还是C语言编程经验的人士都能通过阅读此书掌握其内容。 本书首先介绍了并行程序设计的基础知识，为读者提供必要的基本技能。其次，它详细讲解了MPI的基本功能，并从简单的例子入手帮助初学者理解如何编写和架构MPI程序；这部分对于拥有串行程序设计背景（C或FORTRAN）的人员来说是易于理解和接受的。 接下来的部分深入探讨了MPI高级特性，旨在指导已经掌握了基础内容的人士进一步学习如何利用各种复杂的MPI功能来优化他们的代码。最后，本书介绍了最新的MPI发展成果——包括动态进程管理、远程存储访问和并行文件读写在内的MPI-2扩展部分，并提供了所有关键调用的示例程序。 书中不仅包含了大量图表与示范性案例以帮助理解每个章节的关键点，还对这些实例进行了详细的解析。通过将例子的学习与对MPI函数的理解相结合，读者可以更有效地掌握知识和技能。 本书的目标不仅仅是教导如何编写从简单到复杂的MPI并行程序；更重要的是希望在学习过程中培养一种解决问题的并行思维模式，并使并行计算成为解决实际问题时的重要工具之一。
     
  • CUDA并行编程设计 GPU编程指南
    优质
    《CUDA并行编程设计：GPU编程指南》是一本全面介绍使用NVIDIA CUDA技术进行高效GPU编程的权威手册。 《CUDA并行程序设计：GPU编程指南》一书共包含12章内容。第1章介绍了超级计算的发展历程；第2章讲解了如何使用GPU来理解并行计算的概念；第3章对CUDA硬件进行了概述；第4章详细描述了如何搭建CUDA开发环境；第5章深入探讨了线程网格、线程块以及单个线程的组织方式和运行机制。第6章介绍了在CUDA编程中处理内存管理的方法和技术，包括各种类型的存储空间及其访问规则。 接下来，在第七章里作者分享了一些实用技巧来帮助读者更好地掌握CUDA实践；第八章则讨论了如何利用多CPU与多GPU资源进行协同工作以提高系统性能；第九章重点讲解了应用程序的优化策略和方法。第十章介绍了常用的函数库及SDK，为开发者提供了丰富的开发工具支持。 第十一章中作者探讨了规划GPU硬件系统的最佳方案，并给出了具体的建议；最后，在第十二章里列出了常见问题及其解决方案，帮助读者解决在学习过程中遇到的技术难题。
     
  • 编程自学入门指南.pdf
    优质
    《编程自学入门指南》是一本专为编程初学者设计的学习手册，内容涵盖基础概念、语言选择及实践项目指导，帮助读者轻松上手编程。 ### 编程自学指南知识点详解 #### 1. 编程是否可以自学？ 编程是可以自学的。利用各种资源如IT图书、在线视频教程以及免费互动课程等，使自我学习成为可能。遇到困难时可以向同事或老师求助，或者加入交流群组以更高效地解决问题。 #### 2. 学习编程需要的基础 学习编程不需要特定的专业背景或知识积累，只要有正常的思维能力，并能将复杂问题拆解为小部分逐一解决就足够了。这种分解问题的思维方式在科学和技术领域很常见，是编程入门的重要基础之一。 #### 3. 编程语言与程序的概念 编程语言是用来向计算机发出指令的语言工具。由于发明成本较低，目前存在多种不同的编程语言供选择使用。这些语言不同于日常使用的自然语言，而是由一系列计算机可以理解的命令组成。编写程序时通常不是一条条地发送指令给计算机执行，而是一次性提交包含多条指令的完整程序让机器处理。 #### 4. 学习哪种编程语言？ 对于初学者来说选择合适的编程语言非常重要。建议优先考虑那些广泛使用的语言，并且有丰富学习资源和社区支持的语言。例如Java、Python、C++等都是当前使用较为广泛的编程语言，具体选择还需结合个人兴趣及目标领域来决定。 #### 5. 编程的核心思维 掌握解决问题的思维方式是编程的关键所在，这要求将复杂问题分解为可处理的小部分，并逐一解决它们。学习编程不仅包括理解语法结构，更重要的是培养逻辑思考和分析能力。 #### 6. 学习编程的步骤 学习编程语言的过程通常涉及了解基础语法、掌握核心原理、练习编写简单程序、阅读与修改现有代码以及构建复杂项目等环节。每个阶段都需要不断实践以加深理解和技能提升。参考在线教程文档书籍或参与开源项目都是很好的学习方式。 #### 7. 学习编程的方法 可以通过多种途径来学习编程，包括读书看视频参加线上课程练习题目分析他人代码和实际动手开发项目等方式进行自我提高。在实践中遇到的问题能够促进快速成长和发展；同时与社区成员互动可以获取知识激励以及灵感支持。
     
  • 并行的MATLAB——MATLAB MPI
    优质
    并行的MATLAB——MATLAB MPI是一本指导读者如何利用MPI（消息传递接口）实现MATLAB并行计算的书籍。书中详细介绍了如何通过MPI在MATLAB中构建高效、可扩展的并行应用程序，帮助科研人员和工程师解决大规模数据处理和复杂模型仿真问题。 并行计算是现代科学计算领域中的重要技术，它允许我们利用多核处理器或分布式计算资源来加速复杂的计算任务。在MATLAB中实现并行计算的一个常见方式是使用MATLABMPI（Message Passing Interface）工具箱，这个工具箱是由麻省理工学院林肯实验室开发的，目的是将MPI的功能与MATLAB的易用性相结合，使得用户能够在熟悉的MATLAB环境中进行并行编程。 MATLABMPI工具箱主要基于MPI标准，这是一个广泛用于高性能计算领域的接口。它定义了一组通信原语，如发送、接收、广播和收集等，使进程之间可以相互通信和协调工作。通过这个工具箱，MATLAB用户能够编写并行程序，并充分利用多核处理器或集群资源来提升计算效率。 在MATLABMPI中，你可以使用以下关键功能： 1. **并行启动与管理**：利用`parcluster`函数创建并管理MPI集群，这可以是本地的多核计算机或者远程计算节点。通过`startLabCluster`函数启动林肯实验室特定配置下的集群，并用`startCluster`支持更通用的集群配置。 2. **并行工作区**：使多个MATLAB进程能够共享数据。使用`parpool`创建一个并行计算的工作池，每个进程中都有自己的MATLAB工作空间，但可以通过消息传递来交换数据。 3. **并行函数**：提供了一系列内置函数的并行版本，例如`parfor`（它是串行循环`for`的并行版本），可以将任务分配给多个进程执行。还有同步不同进程代码段的`spmd`块，确保所有进程在同一时间运行相同的命令。 4. **MPI通信原语**：MATLABMPI暴露了如发送和接收等低级通信操作的功能。这些函数用于实现点对点消息传递、广播和集合通信等功能。 5. **并行数组与分布式数组**：提供并行数组及分布式数组的概念，方便在并行计算环境中处理大数据集。使用`distribute`将数据分散到工作池中的进程，并通过`gather`和`allgather`函数收集回主进程的数据。 6. **异步任务执行**：利用如`parfeval`这样的函数可以启动不阻塞主线程的计算任务，从而提高程序效率，特别是在处理大量独立的任务时尤为有效。 7. **并行错误处理机制**：提供了一个类似于串行编程中`try-catch`结构的方法来捕获和解决在并行环境中出现的问题。 8. **调试工具支持**：尽管与串行程序相比，并行程序的调试更为复杂，但MATLAB提供了如当遇到问题时暂停执行的功能（例如使用`dbstop in parfor if error`命令），这有助于简化并行代码的调试过程。 学习和利用MATLABMPI需要理解进程间通信、负载均衡及数据分布等基本概念。此外，为了使程序充分发挥其潜力，在编写代码以适应并行环境时还需要注意避免不必要的数据传输与减少通信开销，并有效使用计算资源。 总之，MATLABMPI为用户提供了进入并行计算领域的便捷途径，它结合了MATLAB的高级编程功能和MPI的强大性能特性，是科研及工程应用中进行大规模并行运算的有效工具。
     
  • MPI与OpenMP并行程序设计（C语言版）: MPI和OpenMP混合编程,C和C++
    优质
    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。
     
  • 计算Pi值的MPI并行程序
    优质
    本项目开发了一个基于MPI（消息传递接口）的并行程序，用于高效地计算数学常数π的值。该程序利用分布式内存架构加速计算过程，特别适用于大规模数值模拟和高性能计算环境。 求Pi值的MPI并行程序实验报告包括了代码、分析以及实验结果。