并行编程技术是现代高性能计算领域中的核心概念，它能够充分利用多核处理器和分布式系统的能力，大幅提高计算效率。MPI（Message Passing Interface）是并行编程中广泛采用的一种标准通信库，尤其适用于大规模科学计算。本资料“高性能计算之并行编程技术——MPI并行程序设计”提供了一个新手友好的学习资源，旨在帮助初学者理解并掌握MPI并行程序设计的基本原理和实践技巧。
MPI并行编程的核心思想是通过消息传递在不同的进程之间进行通信。每个进程可以看作是一个独立的执行单元，它们可以在同一台机器上或者跨多台机器分布式运行。MPI提供了丰富的函数接口，如`MPI_Send`和`MPI_Recv`用于进程间的数据发送和接收，`MPI_Bcast`用于广播操作，以及`MPI_Reduce`用于全局的算术运算等。
在“高性能计算之并行编程技术”中，你将学习到以下关键知识点：
1. **并行计算基础**：理解并行计算的概念，包括并行度、负载均衡、通信开销和数据划分策略等。并行计算的目标是通过分解大问题为小任务，分配给多个处理器并同时处理，以达到加速计算的目的。
2. **MPI环境设置**：如何在不同的操作系统上安装和配置MPI环境，包括OpenMPI、MPICH等实现，以及如何使用mpiexec或mpirun命令启动并行程序。
3. **MPI基本概念**：深入理解MPI中的进程模型，包括进程管理、进程的创建与销毁，以及进程之间的通信模式，如点对点通信和集合通信。
4. **MPI通信函数**：详细讲解`MPI_Send`、`MPI_Recv`、`MPI_Isend`、`MPI_Irecv`等函数的使用，以及非阻塞通信的同步和异步模型。了解缓冲区、标签和请求句柄的作用。
5. **MPI并行算法设计**：学习如何将串行算法转化为并行算法，如使用MPI并行化矩阵乘法、求解线性方程组等经典问题。
6. **并行程序性能优化**：探讨如何通过负载均衡、减少通信开销和数据局部性等手段来提高并行程序的性能。
7. **MPI并行程序调试**：介绍如何使用GDB、TotalView等工具进行MPI程序的调试，找出并解决并行程序中的错误和性能瓶颈。
8. **案例分析与实践**：通过一系列逐步递增的代码示例，从简单的进程间通信到复杂的并行算法，帮助读者巩固理论知识并提升实际编程能力。
这个资源适合对并行计算感兴趣的初学者，它将理论知识与实践结合，提供了一条循序渐进的学习路径。通过学习，你可以掌握使用MPI编写高效并行程序的技能，为进一步探索高性能计算的广阔领域打下坚实基础。
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