31、消息传递编程之MPI入门

消息传递编程之MPI入门

1. 消息传递编程模型概述

消息传递编程模型基于分布式地址空间的并行计算机抽象,在这种模型中,每个处理器都有自己的本地内存,且只能由该处理器独占访问。由于不存在全局内存,数据交换必须通过显式的消息传递来完成。例如,要将数据从处理器A的本地内存传输到处理器B的本地内存,A必须向B发送包含该数据的消息,B则需要在其本地内存的缓冲区中接收这些数据。

消息传递程序由一组进程执行,每个进程都有自己的本地数据。通常,一个处理器或核心执行一个进程,进程数量在程序启动时通常是固定的。虽然原则上每个进程可以执行不同的程序(MPMD,多程序多数据),但为了简化程序设计,通常采用SPMD(单程序多数据)方式,即所有进程执行相同的程序,不过不同进程可以根据自身的进程编号执行程序的不同部分。

进程之间通过通信操作交换本地数据,这些操作通常由通信库提供。参与通信的进程调用库中相应的通信函数来激活特定的通信操作。最简单的情况是进程A到进程B的点对点数据传输,此时A调用发送操作,B调用相应的接收操作。通信库通常提供大量的通信函数,以支持不同的点对点传输和全局通信操作(如广播)。

2. 通信库与MPI简介

通信库可以是特定于供应商或硬件的,但大多数情况下会使用可移植的库。这些库定义了通信函数的语法和语义,并支持多种并行计算机。目前,最流行的可移植通信库是MPI(消息传递接口),此外PVM(并行虚拟机)也有使用。

2.1 MPI标准的发展历程

  • MPI - 1(1994年) :定义了标准的MPI通信操作,基于静态进程模型,即进程数量在程序启动时设定,运行
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现;③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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