MPI在Linux环境下缔造群集计算利器（MPIlinux群集）

MPI（Messages Passing Interface）是一种应用于群集计算的并行通信标准，它主要用于解决分布式计算的程序开发问题，广泛用于超级计算和数据科学领域。本文将重点介绍MPI在Linux环境下的应用，重点突出MPI编程示例，使用Linux系统构建群集计算系统，以及群集计算对编程的影响。

MPI编程语言可以实现多机器之间的并行计算，是计算密集型离散应用程序的理想选择，可以支持C、C++、Fortran以及Python等主流的编程语言。一般而言，MPI编程的步骤分为：初始化、构建进程间通信、收发消息和结束程序几个步骤。通过重新定义函数接口，就可以实现多个处理器之间的通信，有效实现分布式处理任务，例如：

“`c

#include

int main(int argc, char* argv[])

{

/* Initialization */

MPI_Init(& argc, & argv);

/* Create communicators */

int comm_world;

MPI_Comm_dup(MPI_COMM_WORLD, &comm_world);

/*Send and receive messages */

int dest_rank = 1;

int tag = 0;

MPI_Send(&message, 1, MPI_INT, dest_rank, tag, comm_world);

int source_rank = 1;

int message;

MPI_Recv(&message, 1, MPI_INT, source_rank, tag, comm_world, &status);

/* Finalize */

MPI_Finalize();

}

而构建Linux系统的群集计算，主要是需要安装MPICH2、MVAPICH2或OpenMPI等软件，并设置好网络的参数，如：需要确定IP地址、端口等网络参数，并将他们添加到某个配置文件中，以供群集计算系统使用。

最后，群集计算对编程有着重要的影响，传统的短时间复杂度分析结果在群集计算环境下及其不适用。由于网络拓扑结构差异，多个处理器的计算负载也可能会有差异，此外，数据共享的复杂度也将直接影响编译程序的运行性能。因此，开发者需要更加深入的研究MPI编程，寻找更有效的计算模式，以获得计算性能同计划预期相符合的结果。

综上所述，本文主要针对Linux下MPI进行介绍，深入讨论了MPI编程使用实例、Linux系统群集计算系统构建以及群集计算环境下编程问题等内容，MPI在Linux环境下有着非常强大的功能，对编程的影响也十分重大，因此MPI在Linux下可以很好的缔造一个高效的群集计算利器。