大数据并行计算利器之MPIOpenMP的简单介绍

1、实际上大数据并行计算利器之MPIOpenMP，从专业测试结果来看，纯粹的MPI程序性能往往优于OpenMP与MPI混合使用的模式，尽管这会带来更高的内存占用这种差异主要源于集群普遍采用的NUMANonUniform Memory Access架构，这使得OpenMP在处理内部数据局部性时遇到挑战而MPI编程模型天生就更有利于维护良好的数据局部性为大数据并行计算利器之MPIOpenMP了用OpenMP写出具有M。

2、MPI的设计则更倾向于优化数据的局部性，尽管OpenMP通过精细的affinity设置也能提升局部性，但要达到MPI的性能，代码的写作风格往往接近MPI，这并不划算，不如直接使用MPI，因为它更具扩展性另一种策略是为每个NUMA节点分配一个MPI进程，内部采用OpenMP进行并行处理这需要复杂的CPU绑定设置，可以部分解决数。

3、OpenMP和MPI是并行编程的两个手段，对比如下OpenMP线程级并行粒度共享存储隐式数据分配方式可扩展性差MPI进程级分布式存储显式可扩展性好OpenMP采用共享存储，意味着它只适应于SMP，DSM机器，不适合于集群MPI虽适合于各种机器，但它的编程模型复杂需要分析及划分应用程序。

4、MPIFinalize 通过OpenMP和MPI实现并行计算，可以有效提高计算效率，尤其是在处理大规模数据时OpenMP适用于共享内存架构，而MPI适用于分布式内存架构这两种方法各有优势，可以根据实际应用场景选择合适的技术使用OpenMP时，我们通过#pragma omp parallel for指令将循环体并行化，使得每个线程可以独立。

5、不过OpenMP最大的缺点是只能在单台主机上工作，不能用于多台主机间的并行计算如果要多主机联网使用OpenMP比如在超级计算机上，那必须有额外的工具帮助，比如 MPI + OpenMP 混合编程或者是将多主机虚拟成一个共享内存环境Intel有这样的平台，但这么做效率还不如混合编程，唯一的好处是编程人员。

6、MPI编程通常需要将程序分解成多个独立进程，并在进程之间传递信息，以实现并行计算2OpenMP并行计算OpenMPOpenMultiProcessing是一种依赖于共享内存的并行计算API，常见于多核CPU的并行计算中开发人员可以使用OpenMP库将程序分解为多个线程，每个线程可以并行执行独立任务，最终将结果组合在一起3CUDA。

7、共享内存模型允许多个处理器或核心在统一内存空间内协作OpenMP算法是共享内存并行计算的核心，公式为fx = gx_i * n，其中fx为输出结果，gx_i为每个线程的输出，n为线程数量OpenMP框架提供工具和库，实现多线程环境下的任务并行执行消息传递模型通过消息交换实现处理器间协作MPI。

8、并行计算指的是应用多个计算资源求解一个计算问题，旨在加速求解或提高求解问题的规模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CPUGPUMICDSPFPGA等并行计算资源软件方面，支持并行编程的编译软件如MPIOpenMPCUDAOpenCL等并行度则是衡量并行计算效率的关键指标在不同的。

9、并行这一块其实是一个古老的方向，但是一直在快速发展，个人感觉有三个浪潮第一个浪潮HPC和科学计算 伯克利提出大数据并行计算利器之MPIOpenMP了13个小矮人的并行模式 MPIOpenMP高性能算子库为代表基础软件 以解偏微分方程为主的，大量行业的HPC应用和科学计算，如气象材料等等第二个浪潮云计算和大数据 Google提出三架。

10、Platform公司的LSF 作为曙光6000超级计算机的作业管理系统，负责统一与用户交互，接收并处理各类计算任务系统自动优化计算资源分配，将用户作业指派至具体节点执行，提高了系统的运行效率并行计算方式OpenMP支持在单个计算节点内的共享内存并行计算，最大线程数不超过该节点处理器核心数MPI支持分布式。

11、2 线程级别的openmp 参考书百度 fortran openmp需要注意的是 MPI 相对底层一点，openmp 则非常简单 基本上1个月能够将大数据并行计算利器之MPIOpenMP你的程序并行化 但前者的效率要高于后者 当然我是说你程序编写合理的情况下GPU 并行目前的显卡基本上都支持GPU并行，只要你的显卡不是很老，都可以用来做GPU 并行计算。

12、国产CFD开源软件OneFLOW初步加入Hybrid CUDA+OpenACC+OpenMP+MPI架构，这一更新旨在提升软件的计算性能和灵活性具体来说提升计算性能Hybrid架构的引入，使得OneFLOW能够在CUDAOpenACCOpenMP以及MPI等不同计算框架间无缝切换，从而针对不同计算任务选择合适的计算框架，有效提升软件的计算效率增强兼容性。

13、同样地，MSCMarc是一种非线性有限元分析软件，用于解决固体力学和结构力学问题，支持多种求解算法软件可以进行基于CPU的单核计算和基于多核的并行计算，使用MPI或OpenMP进行并行计算同样，对显卡图形无特定要求，主要依赖CPU进行计算计算过程中，内存容量要求取决于模型的大小和复杂性，硬盘空间用于存储。

14、在大规模稀疏矩阵直接求解领域，MUMPSPardisoSuperLU及UMFPACK等库各具优势MUMPS以其多波前法，提供良好性能与稳定性，支持CFortranMatlab与Scilab，并行计算采用MPI为主，支持openmp，适于商业应用Pardiso通过metis优化矩阵排序，提升求解效率，兼容共享内存分布式内存与GPU计算，个人用户常用MKL版本。

15、OpenMP和MPI是并行编程的两种重要技术，罗秋明熟练掌握这两种技术，能在多核处理器上进行高效的并行计算Linux虚拟服务器LVS技术，是网络负载均衡的一种实现方式，大数据并行计算利器之MPIOpenMP他对此有深入的实践经验和理论知识VNC远程桌面系统则展示了他在系统管理和远程访问方面的技术实力，通过它，用户可以轻松地在远程控制服务器。

16、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。

17、入门容易，进阶难关键是思路要搞清楚它和传统的串行编程的思路是完全不一样的还有就是，先认真的学习一种并行标准，比如OpenMP或是MPI，当然要看你需要的是怎样的并行，以此来挑选首先学习的并行标准或是模式。

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