机群系统中基于MPI的多维稀疏数组传递方法

机群系统是一种分布存储系统，它主要利用消息传递方式来实现各结点之间的通信。而MPI（Message Passing Interface）作为一种基于消息传递的并行程序设计环境，已广泛应用于多种并行系统，尤其是像机群系统那样的分布存储并行机。该文主要探讨了MPI中的消息传递调用接口，提出了几种有效的在结点间传递多维稀疏数组的方法，并通过实践加以比较。     

基于MPI的并行程序设计

在介绍消息传递接口标准（MPI）和分析并行程序设计方法的基础上，提出了在并行程序设计中需要进行算法级分析和程序级测试，以此来对影响具体的并行程序执行效率的因素进行分析，并用实例验证了分析结果。最后对MPI的实现之——MPICH1．2．5版本的不足，提出了改进的方法。     

并行程序设计环境的研究

MPI（Message Passing Interface）是目前一种比较著名的应用于并行环境的消息传递标准。MPICH是MPI1．2标准的一个完全实现，也是应用范围最广的一种并行及分布式环境。MPICH除包含MPI函数库之外，还包含了一套程序设计以及运行环境．本文将简要介绍如何应用MPICH的Windows版本，建立一个基于Windows的并行程序设计及运行环境．     

面向对象的并行消息传递库的设计与实现分析

MPI是并行程序设计中广泛使用的一个消息传递库,虽然标准MPI-2定义了C 绑定,但它并不严格符合面向对象的观点。在分析各类已有面向对象消息传递系统的基础上,用C 设计并实现了一个面向对象的、易于传递对象(包括用户自定义类型和STL容器)的、MPI一致的、类型安全的、基于MPI的并行消息传递库,并给出了相应的使用实例及性能分析。     

基于曙光-2000上的两种并行消息传递模型

当前最流行的网络并行计算消息传递模型是PVM和MPI，通常使用者认为PVM和MPI仅是代表了解决相同问题的不同解答方案。而该文结合曙光－2000（分布式大规模并行计算机系统）所用的消息传递型编程模型，从PVM和MPI的设计目标，起源，规范、动态进程，非阻塞操作等几个方面来说明这两种程序设计方法有许多明显区别点，通常用来解决不同的问题。     

有限差分法的并行化计算实现

有限差分法是求解偏微分方程近似解的一种重要的数值方法。并行化计算可提高复杂计算问题的效率,二维场中拉普拉斯方程的差分格式非常适合并行化方法的计算。如何将串行部分并行化以提高大规模计算的效率,MPI（消息传递接口）是实现并行程序设计的标准之一。虚拟进程（MPI_PROC_NULL）是MPI中的假想进程,它的引用可简化MPI编程中的通信部分,引入虚拟进程编写代码,可实现有限差分方法的并行化计算。     

MPI并行编程环境的研究

以RISC工作站或高档微机通过LAN连接的机群系统已经成为并行计算的主流技术，研究适应机群系统的并行编程环境自然重要起来。在众多的并行编程环境中，应用较为广泛的有消息传递接口(MPI)标准和并行虚拟机(PVM)环境。本文重点分析了MPI编程环境，并出给了MPI并行程序设计的基本方法。     

基于MPI的并行程序设计

在介绍消息传递接口标准(MPI)和分析并行程序设计方法的基础上,提出了在并行程序设计中需要进行算法级分析和程序级测试,以此来对影响具体的并行程序执行效率的因素进行分析,并用实例验证了分析结果。最后对MPI的实现之一———MPICH1.2.5版本的不足,提出了改进的方法。     

并行程序设计环境的研究

MPI(MessagePassingInterface)是目前一种比较著名的应用于并行环境的消息传递标准。MPICH是MPI1.2标准的一个完全实现,也是应用范围最广的一种并行及分布式环境。MPICH除包含MPI函数库之外,还包含了一套程序设计以及运行环境。本文将简要介绍如何应用MPICH的Windows版本,建立一个基于Windows的并行程序设计及运行环境。     

有限差分法的并行化计算实现

有限差分法是求解偏微分方程近似解的一种重要的数值方法。串行算法并不能高效的解决大规模复杂计算问题,并行化计算方法可提高复杂计算问题的效率．从而使并行机上计算有限差分问题成为可能。二维场中拉普拉斯方的差分程格式非常适合并行化方法的计算,将串行部分并行化以提高大规模计算的效率具有重要的现实意义。MPI（消息传递接口）是实现并行程序设计的标准之一。虚拟进程（MPI_PROC_NULL）的引用简化了MPI编程中的通信部分,串行算法可更改为并行化计算方法,最终实现有限差分方法的并行化计算。     

叠前深度逆时偏移成像的并行算法研究

逆时偏移(RTM)成像波场逆推具有计算量大和运算速度慢的问题。为此,根据叠前深度RTM算法的特点,运用稳定条件、边界条件、成像条件3个要件并基于消息传递接口,提出全波波动方程叠前深度RTM成像并行算法。与传统柯西霍夫叠前深度偏移算法进行对比的结果表明,该算法能够较好地对地震数据进行偏移成像,成像效果优于传统算法并且并行速度较快。     

风暴潮数值模式的并行化

实现了风暴潮数值模式基于MPI的并行化;根据该模式数值计算的特点提出了一种并行求解三对角方程组的新方法,相对于传统算法编程简单而且并行效率更高;负载平衡是并行程序性能优化首先要解决的问题,以水格点的个数作为任务分解的标准,实现了较好的负载平衡,相比水陆格点不作区分的分解方法性能有明显的提高;在SMP平台上使用8个CPU时加速比可以达到7.0,在集群平台上为6.5。     

KD60集群消息传递接口群集通信算法优化

大规模集群已经发展到多核的时代,多核架构对并行计算提出了新的要求。消息传递接口(MPI)是最常用的并行编程模型,而群集通信又是MPI中的重要组成部分。研究高效的群集通信算法对并行计算效率的提升有着重要的作用。KD60平台是采用首款国产多核芯片——龙芯3号搭建的国产万亿次多核集群。首先分析了KD60平台多核集群的体系特征以及多核架构下通信具有的层次性特征;然后分析原有群集通信算法实现原理及其不足;最后以广播为例,在原有算法基础上,采用一种基于片上多核(CMP)架构改进算法,改变原有算法通信模式,同时结合实验平台KD60体系特征,对算法做了体系相关优化。实验结果表明,改进算法能够很好地利用多核结构的特点,提高了群集通信广播算法的性能。     

基于MPI的并行计算集群通信及应用

对能有效解大型稀疏矩阵方程的LSQR串行算法进行了并行化分析，并应用可移植消息传递标准MPI的集群通信机制在分布式存储并行系统上设计和实现了LSQR并行算法，该并行算法和程序在地震表层模型层析反演中得到了有效的应用。     

实时消息传递界面

实时系统消息传递界面(MPI/RT)是高性能计算中消息传递界面(MPI)在实时方面的扩展，可支持实时通信和实时系统的开发。文中介绍了MPI/RT的背景、开发的基本原理、重要技术和重要概念。描述了MPI/RT如何对双边、单边、零边3种类型的通信和时间驱动、事件驱动、优先级驱动3种实时典范以及这些典范的组合的支持。讨论了MPI/RT如何描述和满足高性能的实时系统的QoS要求。最后给出了一个用MPI/RT开发高性能的实时系统的一般过程。     

一种主从式并行遗传算法设计

该文对串行遗传算法进行了并行设计,加入对当前通用消息传递接口MPI的支持,形成了一个主从式并行遗传算法。针对该算法用经典的测遗传算法效率的OliverTSP问题进行测试,得出并行遗传算法可以更好的提高遗传算法的收敛性。     

Object-oriented analysis and design of the Message Passing Interface

The major contribution of this paper is the application of modern analysis techniques to the important Message Passing Interface standard, work done in order to obtain information useful in designing both application programmer interfaces for object-oriented languages, and message passing systems. Recognition of ‘Design Patterns’ within MPI is an important discernment of this work. A further contribution is a comparative discussion of the design and evolution of three actual object-oriented designs for the Message Passing Interface ( MPI-1SF ) application programmer interface (API), two of which have influenced the standardization of C++ explicit parallel programming with MPI-2, and which strongly indicate the value of a priori object-oriented design and analysis of such APIs. Knowledge of design patterns is assumed herein. Discussion provided here includes systems developed at Mississippi State University (MPI++), the University of Notre Dame (OOMPI), and the merger of these systems that results in a standard binding within the MPI-2 standard. Commentary concerning additional opportunities for further object-oriented analysis and design of message passing systems and APIs, such as MPI-2 and MPI/RT, are mentioned in conclusion. Connection of modern software design and engineering principles to high performance computing programming approaches is a new and important further contribution of this work. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

MPI集群通信技术浅析

简要介绍了集群系统,指出其用于并行计算的工作原理,重点介绍MPI并行环境及其通信技术,并分析了MPI并行程序中的基本模式及其采用的通信技术。最后对构建MPI并行环境的集群系统进行了展望。     

一种主从式并行遗传算法设计

该文对串行遗传算法进行了并行设计,加入对当前通用消息传递接口MPI的支持,形成了一个主从式并行遗传算法。针对该算法用经典的测遗传算法效率的OliverTSP问题进行测试,得出并行遗传算法可以更好的提高遗传算法的收敛性。