mpi与openmp并行程序设计

今天给大家分享mpi并行程序设计实例教程.pdf，其中也会对mpi与openmp并行程序设计的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、并行程序设计的类别
• 2、并行计算导论内容提要
• 3、从并行计算的角度对比,mpi与openmp有什么区别?
• 4、MPI的MPI并行编程

并行程序设计的类别

1、多线程编程：将任务分解为多个线程，并行执行这些线程。多线程编程可以利用现代计算机的多核处理器，提高计算效率。 分布式计算：将任务分解为多个子任务，在多台计算机上并行地执行这些子任务，最后将结果合并得到最终的计算结果。分布式计算可以利用集群计算的优势，提高计算效率。

2、从程序设计的成分性质上，可以将程序设计分为顺序程序设计、并发程序设计、并行程序设计、分布式程序设计。顺序程序设计按照执行顺序逐步处理任务；并发程序设计允许同时执行多个任务；并行程序设计则通过多个处理器同时执行任务以提高效率；而分布式程序设计则涉及多个计算机系统协同工作，以实现更大的计算能力。

3、并行编程模式对等模式—程序的各个部分地位相同，功能和代码基本一致，只是处理的数据或对象不同；主从模式—程序通信进程之间的一种主从或依赖关系 。

4、语言的分类 程序设计语言的基本成分有：①数据成分，用于描述程序所涉及的数据；②运算成分，用以描述程序中所包含的运算；③控制成分，用以描述程序中所包含的控制；④传输成分，用以表达程序中数据的传输。程序设计语言程序设计 程序设计语言 计算机 IT按照语言级别可以分为低级语言和高级语言。

5、并行处理是计算机系统中能同时执行两个或多个处理的一种计算方法。并行处理可同时工作于同一程序的不同方面。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。为使用并行处理，首先需要对程序进行并行化处理，也就是说将工作各部分分配到不同处理进程（线程）中。

6、在任务并行中，同步扮演着至关重要的角色，它涉及两个主要的子领域：进程同步和数据同步。进程同步的核心是管理进程之间的执行顺序和防止数据竞争。为了解决这个问题，程序员会使用临界区，这是一种限制同一时间只有一个线程执行的代码段，用来保护关键的共享数据，防止多个线程同时修改导致的混乱。

并行计算导论内容提要

1、首先，书中详细讲解了Linux/UNIX的基本操作，这对于并行计算平台的搭建至关重要。接着，读者将学习如何构建基于Linux机群的高效并行计算平台，这包括了硬件和软件环境的配置与管理。在理论层面，作者深入浅出地阐述了并行算法的设计原理和MPI（Message Passing Interface）的消息传递并行编程基础。

2、数学科学作为自然科学的基石，对于推动所有关键技术的进步至关重要。自电子计算机的诞生以来，计算技术的进步无不植根于数学的深厚理论之上。计算机技术的飞速发展，不仅直接拓宽了数学的实践领域，也挑战了我们对数学的传统理解。如今，数学素养在培养具有创新精神的高端人才中扮演着不可或缺的角色。

3、集群上使用的是openmpi，PBS有点问题，所以我一直用命令“mpirun -np 8 vasp”提交任务。不知道如何使用命令进行多节点的并行计算（把一个任务分配到多个节点上）。在《并行计算导论》上查到关于mpich的使用：运行MPICH程序 多机环境中运行MPICH程序与单机环境类似，可以用mpirun来进行。

4、专业课有信息内容安全、信息安全工程与管理、计算机取证、信息隐藏技术等跟安全相关的课程是比较多的，在选修课当中仍然可以选择Java语言的开发、算法分析与设计、WEB技术、并行计算、嵌入式人机交互、人工智能。Java这个语言对计算机来说就是一个必学的语言，但是对信息安全来说，它只是一个选修的课程。

5、计算机系统基础：了解计算机硬件和软件系统，为大数据处理提供系统级支持。 并行体系结构与编程：学习并行计算和分布式系统，提高大数据处理能力。 非结构化大数据分析：掌握处理文本、图像等非结构化数据的技术。

从并行计算的角度对比,mpi与openmp有什么区别?

并行计算机一般特指 向量机，个人电脑显然不是向量机。不过个人电脑的CPU通常都包含了多种不同程度的并行机制。单一主板上，无论OpenMP还是MPI，都是shared memory（共享内存），共享内存是计算机内存组织的物理结构，和内存组织的逻辑结构无关。

不过还是通过消息传递，所以效率相对比较低。多核（多处理器）最好的并行编程模型还是openMP，其是通过对内存中的共享变量进行操作来完成数据传输、同步等操作的，效率相对较高。跑mpi程序最好在linux下，windows下限制较多（防火墙等，且效率低），linux下现在比较流行openmpi。希望对你有所帮助。

OpenMP是一个理想选择。它提供更强的灵活性，易于适应不同并行系统配置，如线程粒度和负载平衡。然而，OpenMP在复杂线程间同步和互斥方面有限。它不适合非共享内存系统，如计算机集群，这类系统通常使用MPI。总体而言，OpenMP是一个高效、灵活的并行编程工具，尤其适用于共享内存环境。

空间并行 这种方式就是将需要计算的内容按参数或解空间进行划分，每台机器执行一份数值空间的运算，这是两台机器就是空间并行计算。举例：两台机器分段穷举一个Rar的解压密码，或者尝试另一台计算机的远程登录密码。

例如划分法、分治法、平衡树法、倍增法/指针跳跃法、流水线法破对称法等都是常用的设计并行算法的方法。另外人们还可以根据问题的特性来选择适合的设计方法。（3）并行算法分为多机并行和多线程并行。多机并行，如MPI技术；多线程并行，如OpenMP技术。以上是并行算法的常规研究内容。

MPI的MPI并行编程

Python中的mpi4py库为并行编程提供了便利，尤其是在科学计算中，当单节点计算能力无法满足需求时，MPI模型的高效数据交换功能就显得尤为重要。

使用mpi4py在Python环境中进行并行编程，首先需要初始化MPI环境，通常在导入`mpi4py`时，环境已经自动初始化。mpi4py通过`Init（）`和`Finalize（）`接口管理MPI环境的初始化与结束。同时，它还支持自动调用`MPI_Finalize（）`以结束环境，确保资源的释放。在并行计算中，进程间通信是关键。

MPI的意思 MPI，即Message Passing Interface，是一种广泛应用于高性能计算领域的并行计算编程模型。它在分布式内存架构的系统中表现突出，使得各个进程可以在并行执行过程中传递消息或同步信息。该模型主要通过发送和接收消息来实现进程间的通信和数据交换。

OpenMP和MPI是并行编程的两个手段，对比如下：OpenMP：线程级（并行粒度）；共享存储；隐式（数据分配方式）；可扩展性差。MPI：进程级；分布式存储；显式；可扩展性好。OpenMP***用共享存储，意味着它只适应于SMP，DSM机器，不适合于集群。MPI虽适合于各种机器，但它的编程模型复杂。

OpenMP则是单机多线程共享内存的并行编程API，它易于使用且与MPI相辅相成。OpenMP的特点如共享内存和显示并行性，适用于前后关联性不强的计算。混合使用MPI和OpenMP可以有效提升性能，但需考虑内存调用和通信开销。

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