当前位置：首页 > 程序设计 > 正文

mpi与openmp并行程序设计pdf

编辑小哥S
程序设计
2025-07-02 08:54:37
5

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

简述信息一览：

1、分布式并行计算笔记-MPI+openmp+Eigen
2、并行计算的框架:了解常用的并行计算框架
3、从并行计算的角度对比,mpi与openmp有什么区别?
4、为什么要用openmp+mpi混合编程技术求π

分布式并行计算笔记-MPI+openmp+Eigen

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。

性能优势计算速度快：C++作为一种编译型语言，相较于Python等解释型语言，在执行效率上具有显著优势，尤其适合计算密集型任务。并行计算能力强：结合openMP等并行计算框架，C++能够充分利用多核处理器的计算能力，显著提升程序性能。

（图片来源网络，侵删）

多线程并行处理为了使程序的SIFT特征提取、KMeans聚类、统计词频等过程支持并行处理，在选择并行计算库的时候，有两种选择，一种是***用OpenMP，另一种是选择MPI。

并行计算的框架:了解常用的并行计算框架

1、具体代码实例展示了框架应用：Hadoop框架、OpenMP框架和MPI框架。Hadoop基于MapReduce实现，OpenMP基于多线程，MPI基于进程间消息传递。这些实例演示了如何使用并行计算框架实现分布式并行计算任务。未来并行计算框架发展趋势将更加强大、高效、灵活且易于使用，以满足多样化的应用场景需求。

2、在Java的世界里，面对大量数据的并行处理问题，Fork/Join框架成为了解决方案之一。它是Java 7版本引入的一种用于实现分治算法的并行计算框架，旨在多核CPU环境下提升大规模计算任务的执行效率。本文将带你深入了解Fork/Join框架的使用方法、特性、原理，并通过实例引导你掌握注意事项和应用场景。

（图片来源网络，侵删）

3、Python并行计算主要通过multiprocessing和concurrent.futures两个库实现。multiprocessing库：实现方式：通过本地多进程方式实现并行计算。主要组件：multiprocessing.Pool是其中一个关键组件，用于创建进程池，可以指定进程数量。使用方法：在进程池中，使用pool.map函数可以将任务分配给多个进程并行执行。

4、OpenCL是一个跨平台的并行计算框架，由C99语言和API组成，支持多种硬件设备，用于简化和优化GPU等异构处理器的编程。以下是关于OpenCL的详细介绍：组成：OpenCL主要由C99语言和API两部分组成。这使得开发者可以使用熟悉的C语言进行并行计算的开发，同时利用API来管理和调度计算资源。

从并行计算的角度对比,mpi与openmp有什么区别?

1、实现并行的方式有很多种从硬件上分为CPU并行和GPU并行CPU并行目前主要有：进程级适用于分布内存的MPI并行（参考书百度都志辉）线程级别的openmp（参考书：百度fortranopenmp）需要注意的是MPI相对底层一点，openmp则非常简单基本上1个月能够将你的程序并行化。

2、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。

3、实现并行计算需要硬件、软件和并行度的支持。硬件方面，包括CPU、GPU、MIC、DSP、FPGA等并行计算资源。软件方面，支持并行编程的编译软件如MPI、OpenMP、CUDA、OpenCL等。并行度则是衡量并行计算效率的关键指标。在不同的计算框架和环境中，设置并行度的方式有所不同。

4、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。