基于消息传递的并行计算环境:MPI与PVM的比较

本文对在分布式计算中广泛应用的二种并行计算环境 MPI(Message Passing Interface)和 PVM(ParallelVirtual Machine)进行了比较 .从 MPI和 PVM的设计思想出发 ,在可移植性、任务控制和分配、资源管理、容错、安全通信的上下文和多线程、通信方式。

消息传递、PVM及MPI

求文介绍了消息传递的发展历史、PVM系统的发展及流行、MPI标准的制定以及MPI的现状及未来的发展前景。在此基础上对MPI和PVM进行了比较，供人们在选择PVM或MPI作为消息传递库时作参考。

PVM应用移植到MPI问题的探讨

消息传递方式是广泛应用于一些并行机，特别是分布存储并行机的一种模式。ＰＶＭ（ＰａｒａｌｌｅｌＶｉｒｔｕａｌＭａｃｈｉｎｅ）和ＭＰＩ（ＭｅｓｓａｇｅＰａｓｓｉｎｇＩｎｔｅｒｆａｃｅ）都是目前是广受欢迎的基于消息传递的并行程序库，其中ＰＶＭ的消息传递接口，因其简单性，而没有给用户最大的灵活性以实现最佳的性能：为此，消息传递标准的讨论会工作组制定了消息传递接口ＭＰＩ标准，为ＰＶＭ实现最佳性能提供了可能。该文通过对ＰＶＭ和ＭＰＩ的比较，指出了从ＰＶＭ应用移植到ＭＰＩ应用时有利的方面和潜在的缺陷。如果一个应用程序能避开这些缺陷的影响，那么它就能够从移植中提高通信的性能，从而提高其分布式计算的性能。

用PVM和EXPRESS实现MPI功能的研究

1994年3月正式推出消息传递界面标准MPI后，引起了并行处理界的极大重视。本文在深入分析MPI的基础上，分别用PVM和EXPRESS实现了MPI的大部分功能，从而使基于消息传递的并行程序既可运行在PVM或EXPRESS环境中，也可运行在高效的MPI环境中。

PVM与MPI关于通信方法的比较

PVM与MPI是两个不同的并行编程环境,从上下文和非阻塞通信方面描述了各自的概念及通信方法并比较了二者的特点,最后总结将来PVM与MPI结合的发展方向PVMPI.

基于程序定义及动态进程的PVM与MPI比较

MPI(Message Passing Interface)与PVM(Parallel Virtual Machine)均为分布式计算中广泛应用的两种并行计算环境。PVM出现的时间早于MPI,且它是一个自包含系统,而MPI是一个标准。目前,在PVM与MPI互相靠拢的过程中,关于两者的比较越来越多。其目的便是通过比较,结合二者之优点,发展起性能更加强大的并行计算环境。仅从程序的定义与实现、以及动态进程两个方面简单阐述了两者的不同,事实上,二者通常被用于解决不同的问题。

基于模式的CPPVM并行编程方法

在对现有并行编程方法研究的基础上,提出一种基于模式的CPPVM并行编程方法。介绍该方法中并行编程模式的设计与实现,以2个典型应用实例说明使用其进行问题的并行求解与并行程序开发的过程。该方法对于降低并行程序的开发难度,提高并行编程的可靠性与开发效率具有重要意义。

基于Java“转接器”的并行计算系统

文中首先分析和比较了目前Java环境中分布式并行计算技术采用的几种路线,指出了其优缺点。然后提出了基于Java"转接器"的全新的分布式并行计算系统解决方案,并重点介绍了其理论模型和实现。实验表明,该方法为有效解决新旧系统集成、Internet接入和使用高性能并行计算资源提供了新思路新方法,消除了目前Java环境并行计算设计方面的困惑。

MC程序并行设计及提高加速比措施

MC程序的并行设计涉及算法及模块划分 ,它直接关系到并行加速效率的高低 .中子 γ耦合输运蒙特卡罗程序MCNP经过并行改造 ,实现了PVM和MPI两种系统下的并行化 .由于作了模块化设计 ,并行加速效率极佳 .PVM版和MPI版并行程序在多个处理器下的加速比均呈线性增长 .相比PVM ,MPI的适应性更强 ,多数情况下其效率高于PVM ,并行MCNP程序的计算结果可靠 .MPI并行程序在 16、32和 6 4个处理器上的并行效率分别达到了 99%、97%和 89%

Linux机群系统并行程序调试器的设计与实现

介绍了在基于Linux的机群系统中,并行程序调试工具XBUSTER的设计与实现,包括调试器的基本结构及在实现时所涉及的一些关键技术。XBUSTER具有一般调试器的基本调试功能,可以调试用C/Fortran语言编写的PVM或MPI,对并行程序的各个进程能够单独或同时进行调试,并且能够实现进程的动态调试。该系统已在运行Linux系统的清华集群计算机系统上运行,具有较好的实用性。

集群计算技术及其在石油工业中的应用

对于高性能计算不断增长的需求和计算技术的持续发展 ,促进了计算机集群技术的发展和应用。计算机集群系统具有系统建设、维护和升级成本低 ,可扩展性好 ,易维护 ,易升级 ,计算性能强以及通用和跨平台的并行计算软件开发环境 (PVM和MPI等 )等优点。本文概述了计算机集群技术的概念、技术基础、并行软件开发环境和Beowulf集群 ;论述了石油工业对高性能计算的需求 ;介绍了集群技术在石油勘探中的应用现状 ;指出了集群技术将大大降低石油勘探开发成本 ,促进新技术的应用和推广 ;

并行计算技术及其在勘探地球物理学中的现状与展望

本文详细阐述了并行计算技术及其在地球物理勘探数据处理中的发展现状和发展趋势,分析了几个代表性的并行算法实例.这些结果表明,在拥有强大的并行机的基础上,基于并行计算开发环境(MPI和PVM等)设计高效的并行算法,通过分配合理的并行粒度、通信开销、负载平衡等执行高效的并行计算,可以有效加快处理速度、降低成本.目前,并行算法在地震数据处理中应用已较为成熟,近年来向更实用的基于PC机群的并行技术发展.然而,在非地震方法中,并行算法应用较少见文献报道,研究尚处于初级研究阶段.在大地电磁的二维和三维正、反演问题上,并行计算技术逐渐得到越来越多关注和重视.随着资源和能源需求的增长,地球物理勘探向深度和广度快速发展,大幅增长的数据量使得高性能并行计算机和高效的并行算法在勘探地球物理学中的发展和应用将占据愈来愈重要的地位.

消息传递机制的比较及其最新发展

消息传递机制在分布式计算中发挥着很重要的作用。随着人们对高性能计算需求的不断扩大和各种新技术的出现,消息传递机制也处于不断的发展和完善之中。首先对两种主要的消息传递系统PVM和MPI进行了详尽的比较,比如背景、目标、移植性、通信等;然后针对它们的现状列举了最新发展情况;最后归纳了消息传递机制的发展趋势。

实现并行计算的群集系统

由于工作站性能快速增强和ＬＡＮ带宽提高，群集系统逐渐成为并行计算领域中的重要分支。本文描述了群集系统的特征并讨论了其实现中的一些关键技术，如互连网络，ＰＶＭ和ＭＰＩ，最后肯定了群集系统的发展前景。

网络并行计算软件环境的分析与比较

网络并行计算软件环境是现代并行计算的关键技术之一。该文对当前最具发展潜力的三个软件环境———PVM、MPI与HPF作一全面介绍,并分析和比较了各自的特色以及未来发展方向。

基于Message Passing的并行编程环境

在分布式并行计算机系统中，由于处理机间无共事内存，因此采用了MessagePassins方式实现处理机间的通信.文中讨论了基于MessagePassing把的并行编程环境所应具备的特点，然后介绍几种被人们普遍接受的并行编程环境.

介于消息传递界面和并行应用之间的通信库系统功能分析

介于消息传递界面和并行应用之间的通信库系统对开发高性能的可靠、易维护的大型并行应用提供了支持。文章以BLACS和OilCL为例,从进程抽象命名,基于源的消息选择,非阻塞通信和集体通信等方面分析了介于消息传递系统和并行应用之间的通信库系统功能。

计算网格中多编程环境的研究与实现

计算网格(也称元计算系统)聚集地理上分散的资源进行大型的分布式高性能计算。PVM和MPI是广泛使用的并行编程环境,它们需要作为并行计算的基本构建而集成到元计算系统中去。论文针对元计算资源的动态性、分布性、性能多变性和结点异构性等特点,实现了一个自适应的、一体化的多编程环境。论文论述了该多编程环境的体系结构,并利用代理技术实现远程编译、发现资源、屏蔽异构和优化调度。

PC机群的建立及在数值计算中的研究与应用

文中给出了一个利用SSH(Secure Shell)技术组建机群环境的新方案,并分析了PC机群的系统环境和网络并行软件PVM和MPI的主要功能,指出了各自的优缺点。分析设计了DAC并行算法,利用机群求解大规模线性方程组。数值结果表明算法收到较好的效果。PC机群能满足求解大规模、高精度问题的需要,推动数值计算进一步发展。

基于曙光-2000上的两种并行消息传递模型

当前最流行的网络并行计算消息传递模型是PVM和MPI，通常使用者认为PVM和MPI仅是代表了解决相同问题的不同解答方案。而该文结合曙光-2000(分布式大规模并行计算机系统)所用的消息传递型编程模型，从PVM和MPI的设计目标、起源、规范、动态进程、非阻塞操作等几个方面来说明这两种程序设计方法有许多明显区别点，通常用来解决不同的问题。