老李分享： 并行计算基础&编程模型与工具 2

2.并行编程模型和工具

– MPI –

MPI(Message Passing Interface)是一种消息传递编程模型，服务于进程通信。它不特指某一个对它的实现，而是一种标准和规范的代表，它是一种库描述，而不是一种语言，易于使用且具有高可移植性。说白了就是一些编程接口。

– OpenMP –

Open Multi-Processing是适用于共享内存多处理器体系结构的可移植并行编程模型，接口由SGI公司发起。包含编译指导、运行函数库和环境变量三部分，具有串行等价性（无论使用一个还是多个线程运行一个程序，都带来相同的结果，更易于维护和理解）和增量并行性（处理器从一个串行程序开始，一块接着一块的寻找那些值得并行化的代码段）。OpenMPI的执行模型采用Fork-Join形式，即主线程-从线程，降低了并行编程的难度和复杂度。

编译器指导语句，visio studio支持，使得OpenMP既可以被看做并行程序也可以被看做串行程序，或者在保持串行程序部分不变的情况下，用户能够方便地将串行程序改写成并行程序。

– MapReduce –

Google，PageRank倒排表索引的构建。Map把输入Input分解成中间的Key/Value对，Reduce把Key/Value合成最终输出Output。

– Hadoop –

MapReduce的开源版本。HFDS，NameNode（JobTracker），DataNode（TaskTracker），集群架构。

– CUDA –

Nvidia公司开发的GPU并行计算工具。

– CellBe –

CellBe的主要目标是将PlayStation2的处理器性能提高10倍，2006年IBM还推出了Cell刀片计算机系统。

参考文献：《并行计算机编程基础》& CUDA课程