基于Linux的MPI并行环境的配置

并行处理是一项重要的技术,简要介绍MPI的定义,详尽描述了在Linux环境下如何安装和配置MPI,搭建并行程序实现的软件平台,以达到多机并行计算,或者单机多进程模拟多机并行计算.     

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PC集群的MPI并行环境的搭建

集群是充分利用计算资源的一个重要概念,PC集群是最易构建的分布式并行计算环境。MPI是应用最广的并行程序设计平台。本文通过实例阐述PC集群及PC集群上的MPI并行计算环境的搭建。     

渐进式MPI并行编程的教学方法

MPI并行编程的教学过程中，首要任务是解决好串行编程思想到并行编程思想的转换，让学生掌握SPMD方式下同一段代码可以形成不同计算行为是关键所在。从单机环境下的多进程／线程编程入手，获得SPMD的概念后再学习MPI的基本概念，然后学习其他高级特性，可以使得学习过程相当顺利。     

基于MPI的并行Kriging空间降水插值

为减少空间降水插值的计算时间,以MPI并行接口为技术手段,采用数据划分建模方法,实现改进Kriging算法的并行算法.在Linux操作系统上搭建并行计算环境,试验数据表明,该并行算法能有效节省计算时间并具有良好的加速比、并行效率和扩展性.为Kriging插值算法的并行化实现和应用提供有意义的参考.     

基于MPI并行开发平台的并行库研究

本文介绍了支持网络并行计算的并行开发平台ＭＰＩ，并讨论了ＭＰＩ在其支撑技术一消息传递上所估的改进与补充，表明ＭＰＩ支持面向平观网络并计计算的并行库的开发，文章最后介绍了作者以ＭＰＩ为开发平台研制并行库的工作。     

基于异构多核的CCA并行构件模型

并行构件技术的出现提高了并行软件的开发效率,但现有的并行构件技术缺乏对异构多核平台的支持.为了提高并行构件程序在异构平台上的执行性能,扩展CCA(通用构件体系结构)并行构件模型支持CCA异构并行构件,提出了一种异构的CCA并行构件模型.使用管理者—工人模式调度CCA异构并行构件内的计算任务到异构多核平台上加速执行.在CCA构件工具包的基础上实现了支持扩展CCA并行构件模型的编译系统和运行时框架.在CELL BE和GPU两种异构多核处理器上进行的实验证明了提出的方法比原始的CCA构件程序具有较优的性能.提出的并行构件模型应用在并行程序开发中可以提高并行程序的性能.     

MPI网络通信模型的数值应用

讨论并行支撑环境MPI的并行通信性能模型，测试了点对点和组通信下的若干性能指标，归纳出这些性能指标的统计模型，以作为工程问题并行计算可行性和可扩充性评价的基础。     

MPI网络并行计算系统通信性能及并行计算性能的研究

本文研究了基于ＰｅｎｔｉｕｍＰＣ和１００Ｍｂｐｓ交换工以太网的机群系统的ＭＰＩ并行计算环境的通信及并行计算性能，并将其模型化。并且通过对典型应用实例的测试，分析了通信性能对并行计算性能的影响。     

一种MPI并行软件的动态演化框架

为使MPI并行计算软件具有运行时改变软件功能和拓扑的能力,基于MPI系统模型提出一种用于描述和实现动态演化的两层软件框架。在管理层,采用适用于消息传递的管道-过滤器风格规范系统的结构、分析并行软件的可演化性,并约定一种相应的动态ADL用于描述演化行为。在计算层,设计符合管道-过滤器风格的构件元模型及过滤器的重配置管理自动机。针对实现演化的两个核心问题,即进程的启动和数据连接的建立释放,实现基于MPI动态进程管理的重配置方法。通过性能测试,验证了该软件框架的可用性,为并行计算软件的动态演化提供了一种新的实现方法。     

基于MPI的并行算法性能分析器的设计

以MPI为基础,以高斯消去法求解线性方程组的并行算法为实例,设计了分析并行算法性能的分析器,该分析器能够调度网络上多台计算机协同合作进行并行计算,并分析并行算法相对于串行算法的性能优势.     

基于MPI的结晶器传热并行计算方法

针对连铸结晶器传热数值模拟计算量较大、耗时长的特点,基于自行构建的并行计算环境,对计算数据域采用对等模式划分成块,设计了用于结晶器传热数值模拟的并行计算方法.测试结果表明,采用并行算法可获得与串行算法相同的模拟结果,在同等计算量下极大地减少了计算时间,提高了数值模拟的效率.为有效提升传热计算速度和更为复杂条件下的结晶器数值模拟提供了可行途径.     

基于MPI的并行数据库的研究与实现

随着硬件发展趋于极限,建立并行数据库管理系统已成为提高数据库性能的必然选择.本文在介绍了并行数据库系统相关的概念之后,讨论了并行教据库的物理组织结构,并介绍了一个并行数据库系统原型的实现.     

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。     

基于MPI的Jacobi迭代算法的并行化

Jacobi迭代算法是解线性方程组的最常用的方法,具有广泛的应用。Jacobi迭代属于计算密集型[1],将并行计算技术应用到Jacobi迭代中,具有重要的意义。通过使用消息传递编程模型mpi提供的向量数据类型和虚拟进程拓扑来实现Jacobi迭代的并行化。     

一种基于MPI的并行体绘制算法

介绍了基于MPI并行程序开发平台实现的一种三维重建并行处理算法。算法采用了Master-Slave并行计算模型，针对射线投射方法的特点，为减少运算时间，选择对图像空间进行任务划分的策略，并用任务池方法实现了动态负载平衡。通过对虚拟中国人女性一号(VCH-FI)的头部和脚部数据集的重建，表明该算法在任务规模和节点规模上具有较好的可扩展性。     

一种基于MPI和工作站群集的并行计算

本文主要分析了消息传递的模型及其实现的一种方式MPI,构造了一个四节点基于MPI的工作站群集并实现了求π的并行计算,最后给出性能分析和负载平衡分析.     

Mandelbrot集并行算法的MPI实现

分析了MPI环境下算法设计的特点，描述了在MPI环境下实现Mandelbrot集的三种算法，并对它们进行了比较。     

基于LAM/MPI的并行计算方法

介绍了并行计算的设计标准之一MPI,并深入研究了MPI的一个实现版本LAM,研究LAM的目的是为了在VLSI设计中运用LAM来加快矩阵的运算速度.LAM/MPI是对MPI标准的一个高质量的运用和实现,提供了在不同平台上的高性能运行.     

一种基于MPI与OpenMP的矩阵乘法并行算法

阐述MPI与OpenMP进行并行计算的特点,并在Visual Studio 2010上构建一个基于两者的混合编程平台。程序在该平台上执行时能够同时实现多进程与进程内多线程编程,设计并实现一种基于数据划分的矩阵乘法的并行算法,将数据分解为两部分交给两个计算节点分别完成,并在每个计算节点内将数据进一步划分,交给多个线程同时执行。通过与非并行矩阵乘法、MPI矩阵乘法、OpenMP矩阵乘法运算性能进行比较,验证该算法可以有效地挖掘计算机的处理能力。