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．     

基于局域网和MPI的PC集群计算环境

利用现成PC构建由几十乃至几百台PC组成的廉价、实用且性能优良的并行计算机。实验系统是在由40台PC组成的以太局域网内,建立一个基于TRUBO—LINUX和MPI的集群计算环境,并在此基础上进行并行计算实验和性能测试。实验表明,这种环境适合于那些进程之间通信不频繁的或者通信开销相对于计算开销小得多的中粒度或粗粒度的计算任务。     

模拟退火算法的并行化策略研究

模拟退火算法是一种能应用到求最小值问题或连续更新的学习过程（随机或决定性的）。在此过程中,每一步更新过程的长度都与相应的参数成正比,这些参数扮演着温度的角色。标准模拟退火算法仅进行串行优化,其效率很难提高。因此,考虑引入多种群群体优化机制构造并行算法,并对接受准则进行讨论。     

模拟退火算法的并行化策略研究

模拟退火算法是一种能应用到求最小值问题或连续更新的学习过程(随机或决定性的)。在此过程中,每一步更新过程的长度都与相应的参数成正比,这些参数扮演着温度的角色。标准模拟退火算法仅进行串行优化,其效率很难提高。因此,考虑引入多种群群体优化机制构造并行算法,并对接受准则进行讨论。     

.Net平台和MPI的面向对象的并行程序设计

通过介绍MPI-2在．Net中的配置方案,针对求解线性方程组的高斯-赛德尔迭代算法并行程序设计论述了面向对象的并行程序编程方法和技巧。     

水声环境特征参数并行预报方法研究

随着水声装备的快速发展,其性能发挥与海洋环境的耦合越来越紧密,如何为水声传感器提供长时间、大范围、精细化水声环境参数信息,对优化水声传感器设计,充分发挥其探测性能,实现海洋环境与传感器性能发挥的最佳匹配具有重要意义。利用MPI并行编程环境开发了水声环境特征参数并行预报程序,实现了水声环境特征参数的快速预报,针对并行程序存在的任务负载不均衡问题,分析了造成负载分配不均衡的原因,给出了性能优化的策略和方法。测试结果表明,优化后的并行程序,负载均衡问题得到了有效改善,计算时间大幅缩短,大大提升了水声环境参数预报能力。     

Windows平台下机群并行编译环境配置

现行的并行计算多是在Linux平台下进行的,为了能够在Windows平台下进行机群并行计算,以Fortran90为开发语言,介绍了Windows XP平台下MPICH2的Fortran90并行编译环境的配置,并进一步介绍在MPICH2环境下Fortran90并行程序的编译、连接和运行方法,从而实现了Windows平台下机群的并行计算。     

Open-MP与并行程序设计

The application programming interface Open-MP for the shared memory parallel computer system and its characteristics are illustrated. We also compare Open-MP with parallel programming tool MPI.To overcome the disadvantage of large overhead in Open-MP program,several optimization methods in Open-MP programming are presented to increase the efficiency of its execution.     

并行程序设计环境MPICH的应用机理分析

阐述了在PC集群中运用消息传递接口MPICH（Message Passing Interface and Chameleon）进行并行程序设计的基本方法，并以计算圆周率π值的并行算法程序为例，介绍了MPICH中基本例程的功能和调用方法，并行程序设计的关键技术是如何处理好各个进程之间的通信问题，MPICH采用紧迫协议和约定协议来协调各个进程之间的通信，同时也提供了一些阻塞处理函数和非阻塞处理函数，它们能够使进程充分利用系统资源，大大增加用户编程的灵活性。     

基于Linux集群的并行环境简单架设*

并行计算在各个领域的应用越来越广泛,而基于Linux集群的MPI并行环境是一个廉价、高效的并行计算系统。介绍了两种简单的基于Linux集群的MPI并行环境的构建方法,并且提供了软件的详细配置过程。     

基于PC集群系统的MPICH大规模并行计算实现与应用研究

在Win2000 Server操作系统环境下采用MPICH并行技术，建立了基于PC局域网平台的并行集群系统，并通过VC 6．0调用消息传递库MPI函数完成了3个并行计算实例。符合MPICH规范的PC并行集群系统配置简便、系统稳定、界面友好、性价比高，能够持续利用计算机现有资源和大幅度提高计算效率。     

基于VIA的MPICH2研究与实现

文章介绍了新的MPI-2规范实现MPICH2的结构和特点,并详细说明了一种基于VIA设备的ADI/Channel层实现的设计思路、实现细节,并在最后进行了简单的性能测试。从测试的结果可以看出,VIA通信接口在性能上较之传统的TCP通信接口存在很大的优势,在大数据包的传输过程中,带宽可以达到TCP设备的几倍。     

在Windows 2000下实现NOW系统的构建

本文介绍了在Windows 2000环境下如何构建并行工作站机群NOW，并且详细地介绍了以VC 6．0作为编译环境安装MPICH的过程和具体配置。     

对MPICH作业提交方法的改进和验证

MPI(Message Passing Interface)是大规模集群和网格平台中最通用的编程环境,而MPICH是其中应用得最广的一种可移植的实现.在集群式系统中,通信时间取决于许多因素,如节点数、网络带宽、拓扑结构还有软件算法等.到目前为止关于程序层面上的通信模式被研究得很多,以期达到提高通信效率的目的,但是MPICH系统内部所需要的通信时间特别是作业提交过程所花费的时间往往为人们所忽略.分析了当前MPICH的作业提交方法,并提出了同步二叉树法、异步二叉树法和二倍扩散法等一系列改进算法,达到了减少通信时间,优化通信性能的目的.     

Comparing the performance of MPICH with Cray's MPI and with SGI's MPI

The purpose of this paper is to compare the performance of MPICH with the vendor Message Passing Interface (MPI) on a Cray T3E‐900 and an SGI Origin 3000. Seven basic communication tests which include basic point‐to‐point and collective MPI communication routines were chosen to represent commonly‐used communication patterns. Cray's MPI performed better (and sometimes significantly better) than Mississippi State University's (MSU's) MPICH for small and medium messages. They both performed about the same for large messages, however for three tests MSU's MPICH was about 20% faster than Cray's MPI. SGI's MPI performed and scaled better (and sometimes significantly better) than MPICH for all messages, except for the scatter test where MPICH outperformed SGI's MPI for 1 kbyte messages. The poor scalability of MPICH on the Origin 3000 suggests there may be scalability problems with MPICH. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

MPI＋OpenMP混合并行编程的分析

简要综述并行计算的思想,并对分布式内存结构和共享式内存结构两种结构的特点进行比较。叙述如何应用OpenMP和MPI进行混合编程,以及相应的混合编程模型。通过一个实例,针对多核CPU组成的SMP构架的集群,实现OpenMP和MPI混合编程的性能对比和结论分析。     

基于Linux集群环境下的虚拟实验室的研究与设计

虚拟实验室是依赖于计算机网络环境下的实验环境,其设计与应用有助于教学创新.虚拟实验室的实现,最需要解决的是实现大量数据的高速计算,对计算机性能有很高的要求.集群系统有良好的性能可扩展性,随着CPU个数的增加,其性能几乎是线性变化的.MPI并行环境是一个廉价、开放、高效的并行计算系统,在Linux集群中利用MPI并行环境可以很好地实现虚拟实验室所需要的高效数据处理.本文主要介绍MPICH的构建方法,提供软件的配置过程,并进行性能测试,本系统可用于图形计算、数值计算等.     

基于MPICH2的高性能计算集群系统研究

目前在高等学校和科研机构中对于高性能计算的需求很大,而商业的超级计算机性能虽高但价格昂贵,同时这些单位又都拥有大量普通的PC机和网络设备.为了利用现有硬件资源获取高性能计算能力,文中研究了在PC机和Linux环境下构建基于MPICH2的高性能计算集群系统的方法,搭建了一个拥有16个节点的系统并利用高性能Linpack基准测试方法进行了性能测试.测试结果表明,这种构建高性能计算集群系统的方法切实可行,是低成本获取高性能计算能力的良好途径.