1 MPI并行程序设计实例教程教学设计
1. 简介
MPI (Message Passing Interface) 是一种进程间通信的标准，可用于实现并行计算。MPI 是一个库，通过对 MPI 中的函数调用，可实现在共享内存和分布式内存计算机中实现并行计算的任务分割和进程通信。在实际应用中，MPI 会被和多线程一样用于实现算法的并行化，从而提高计算效率和运行速度。
2. 教学目标
通过这个实例教程，我们会：
1. 了解 MPI 并行程序设计的基本概念和原理
2. 学会使用 MPI 的基本函数和指令
3. 学会通过实例演示的方式，掌握常见的 MPI 算法和技术
4. 实现一个简单的 MPI 并行程序，对其进行测试和优化，提高程序的执行效率
3. 教学计划
本教程共计 5 个部分，每个部分涵盖不同的内容。每个部分的内容和学习目标如下：
第一部分：MPI 基础概念和原理
本部分的目标是让学生了解 MPI 的概念、原理和应用场景。通过课堂讲授、案例分析和问题解答等方式，使学生领悟 MPI 的并行计算模型和通信方式。 2 第二部分：MPI 基本函数和指令
本部分的目标是让学生掌握 MPI 中的基本函数和指令，理解其使用方法和调用方式。通过讲解 MPI_Init、MPI_Comm_size、MPI_Comm_rank 等函数和指令，让学生能够熟练使用 MPI 构建并行程序。
第三部分：MPI 并行算法实例
本部分的目标是让学生通过具体实例学习 MPI 并行算法设计的方法和技巧。通过案例分析的方式，让学生了解 MPI 算法设计的核心思想、主要步骤和注意事项。同时，本部分还会介绍一些常见的 MPI 库和工具，如 MPIBLAST 和 OpenMPI。
第四部分：MPI 程序设计和优化
本部分的目标是让学生实践 MPI 代码的编写、调试和优化过程。通过一个综合实例，让学生学习 MPI 并行程序的设计、实现和测试。同时，本部分还会讲授
并⾏计算与分布式计算区别与联系
并⾏计算、分布式计算以及⽹格计算和云计算都是属于⾼性能计算（HPC）的范畴，主要⽬的在于对⼤数据的分析与处理，但它们却存在很多差异。我们需要了解两者的原理、特点和运⽤的场合，对云计算的了解⼤有裨益。
之所以将两种计算技术放在⼀起，是因为这两种计算具有共同的特点，都是运⽤并⾏来获得更⾼性能计算，把⼤任务分为N个⼩任务。但两者还是有区别的，关于两者的区别在后⾯有介绍。
并⾏计算
1、并⾏计算概念
并⾏计算（Parallel Computing）⼜称平⾏计算是指⼀种能够让多条指令同时进⾏的计算模式，可分为时间并⾏和空间并⾏。时间并⾏即利⽤多条流⽔线同时作业，空间并⾏是指使⽤多个处理器执⾏并发计算，以降低解决复杂问题所需要的时间。
并⾏计算同时使⽤多种计算资源解决计算问题的过程。为执⾏并⾏计算，计算资源应包括⼀台配有多处理机（并⾏处理）的计算机、⼀个与⽹络相连的计算机专有编号，或者两者结合使⽤。并⾏计算主要⽬的在于两个⽅⾯：
(1) 加速求解问题的速度。
(2) 提⾼求解问题的规模。
2、并⾏计算的原理
并⾏计算能快速解决⼤型且复杂的计算问题。此外还能利⽤⾮本地资源，节约成本 ― 使⽤多个“廉价”计算资源取代⼤型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。
为提⾼计算效率，并⾏计算处理问题⼀般分为以下三步：
（1）将⼯作分离成离散独⽴部分，有助于同时解决；
（2）同时并及时地执⾏多个程序指令；
（3）将处理完的结果返回主机经⼀定处理后显⽰输出。
从上图可以看出，串⾏计算必须按步骤⼀步⼀步计算才能出来最终结果。⽽并⾏计算则要将问题分成N多个⼦任务，每个⼦任务并⾏执⾏计算。⽽每个⼦任务是⾮独⽴的，每个⼦任务的计算结果决定最终的结果。这个和分布式计算不同。
3、并⾏计算需满⾜的基本条件
（1）并⾏计算机。并⾏计算机⾄少包含两台或两台以上处理机，这此处理机通过互联⽹络相互连接，相互通信。 （2）应⽤问题必须具有并⾏度。也就是说，应⽤可以分解为多个⼦任务，这些⼦任务可以并⾏地执⾏。将⼀个应⽤分解为多个⼦任务的过程，称为并⾏算法的设计。
并行计算试题及答案
1 / 13 计算机学院研究生《并行计算》课程
考试试题
（2010级研究生，2011.1）
1．（12分）定义图中节点u和v之间的距离为从u到v最短路径的长度。已知一个d维的超立方体，1）指定其中的一个源节点s，问有多少个节点与s 的距离为i，其中0≤i≤d。证明你的结论。2）证明如果在一个超立方体中节点u与节点v的距离为i，则存在i！条从u到v的长度为i的路径。
1)有idC个节点与s的距离为i。
证明：由超立方体的性质知：
一个d维的超立方体的每个节点都可由d位二进制来表示，则与某个节点的距离为i的节点必定在这d位二进制中有i位与之不同，那么随机从d位中选择i位就有idC种选择方式，即与s的距离为i得节点就有idC个。
2)
证明：由1）所述可知：
节点u与节点v的距离为i则分别表示u、v节点的二进制位数中有i位是不同的。设节点u表示为：121D.........jjijidDDDDD，节点v表示为：''121D.........jjijidDDDDD，则现在就是要求得从121D.........jjijidDDDDD变换到''121D.........jjijidDDDDD 的途径有多少种。那么利用组合理论知识可知共有*(1)*(2)*...*2*1iii即!i中途径。所以存在i！条从u到v的长度为i的路径。
2．（18分）6个并行程序的执行时间，用I-VI表示，在1-8个处理器上执行了测试。下表表示了各程序达到的加速比。
处理器数 加速比 并行计算试题及答案
2 / 13 I II III IV V VI
1 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
2 1.67 1.89 1.89 1.96 1.74
1.94
3 2.14 2.63 2.68
2.88
2.30 2.82
4 2.50 3.23 3.39 3.67 2.74 3.65
并行程序设计
什么是并行程序设计？
并行程序设计是一种编程技术，旨在利用多个处理器或计算机
核心来执行一个计算任务。与传统的串行程序设计相比，通过并行
程序设计可以提高计算速度，加快计算任务的完成。并行程序设计
可以在多个处理器上执行多个计算任务，从而实现更高效的计算。
在并行程序设计中，需要将计算任务分解为多个可以执行的小
任务，然后将这些任务分配给不同的处理器进行执行。在任务执行
过程中，处理器之间需要进行通信和同步，以确保结果的正确性和
一致性。
并行程序设计的优势
并行程序设计具有以下几个优势：
1. 更快的计算速度：并行程序设计可以利用多个处理器或计算
机核心执行计算任务，从而加快计算速度。对于大规模的计算任务，
通过并行程序设计可以显著减少计算时间。
2. 更高的计算能力：通过并行程序设计，可以执行多个计算任
务，从而提高计算能力。对于需要进行大量计算的应用程序，如科
学计算、数据分析等，通过并行程序设计可以提高计算效率，加快
计算结果的获取。3. 更好的资源利用：并行程序设计可以充分利用多个处理器或
计算机核心的计算能力，提高资源利用率。在计算资源有限的情况
下，通过并行程序设计可以充分利用现有资源，实现更好的计算性
能。
并行程序设计的挑战
尽管并行程序设计具有许多优势，但也面临一些挑战：
1. 任务分解：将计算任务分解为可以并行执行的小任务是并行
程序设计的关键步骤之一。任务分解需要考虑任务之间的依赖关系，
合理地划分任务，将其分配给不同的处理器进行执行。
2. 通信和同步：在并行程序设计中，不同的处理器之间需要进
行通信和同步，以确保结果的正确性和一致性。通信和同步的开销
可能会对程序的性能产生影响，需要设计高效的通信和同步机制。
3. 数据一致性：并行程序设计涉及多个处理器或计算机核心进
行计算任务，并且这些处理器之间可能有共享的数据。需要考虑如
何保证数据在不同处理器之间的一致性，避免数据竞争和不一致的
情况发生。
4. 负载均衡：在并行计算中，不同的处理器可能具有不同的计
