MPI并行編程
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2026-01-04
MPI并行編程的實例教程
<p class="ql-align-center"><br></p><p> 從LS-DYNA的近幾個版本的發(fā)展趨勢看，MPP版本逐漸會成為主力，SMP版本大概率會淘汰掉（或者被HYB取代掉），那么如何使用MPP版本就是大家必須面對的一個課題； </p><p> 在上一篇中提及了，MPI目前有3大類，分別是：intel、MicroSoft、IBM，都是能夠滿足MPP并行運算的需求，其中IBM的platform平臺需要收費，所以沒有機(jī)會測試，一般和諧版用戶只能使用INTEL或者M(jìn)S平臺； </p><p> 使用MPP版本，INTEL和MS的MPI庫至少要裝一個，當(dāng)然也可以兩個都安裝，從測試過程看，ITNEL的在大多數(shù)領(lǐng)域都比MS的快約5%-10%左右，但是穩(wěn)定性稍差，部分算例有計算失敗的風(fēng)險； 下面簡要描述：（所有環(huán)境基于ANSYS 安裝包）：最簡單的方法就是，打開ANSYS界面：選擇以安裝MPI以用于ANSYS并行運算<img src="https://img.jishulink.com/msimage/202510/f8ef56c546ce05b5c3fce1e27d2cce30.png">兩種安裝方式： INTEL 和MS<img src="https://img.jishulink.com/msimage/202510/f2d3cc39fa66f87836df0598f82fcf84.png"> 如果是沖壓計算領(lǐng)域，筆者建議安裝MS版本，目前ANSYS Forming 2025 R2中，自帶的就是MS版本的求解器；<img src="https://img.jishulink.com/msimage/202510/0ae21ccf64441a2fa91b3c87d3635894
展開 精通 GPU 并行編程（CUDA）：硬件與軟件
- 最近更新時間：2025 年
- 語言：英語 + 字幕
- 課時：50講，共 20小時
- 文件大小：15GB
2. 課程目標(biāo)
- 全面理解 GPU 與 CPU 架構(gòu)差異
- 學(xué)習(xí) GPU 的發(fā)展歷史，從早期到最新產(chǎn)品
- 理解 GPU 的內(nèi)部結(jié)構(gòu)
- 理解不同類型的內(nèi)存及其對性能的影響
- 了解 GPU 內(nèi)部組件的最新技術(shù)
- 掌握 CUDA 編程基礎(chǔ)
- 在 Windows 與 Linux 平臺上使用 CUDA 進(jìn)行 GPU 編程
- 學(xué)習(xí)高效并行化方法
- 性能分析與調(diào)優(yōu)（Profiling and Performance Tuning）
- 利用共享內(nèi)存（Shared Memory）提升性能
3. 課程前置要求（Requirements）
- C 與 C++ 基礎(chǔ)
- Linux 與 Windows 基礎(chǔ)操作
- 計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)
4. 課程描述（Description）
本課程采用實踐教學(xué)，指導(dǎo)學(xué)習(xí)者使用 CUDA 釋放現(xiàn)代 GPU 的強大并行計算能力。課程從 GPU 硬件基礎(chǔ)開始，梳理主流架構(gòu)的演進(jìn)（Fermi → Pascal → Volta → Ampere → Hopper），并通過代碼實驗逐步學(xué)習(xí)如何編寫、分析與優(yōu)化高性能內(nèi)核。
說明：這是一個獨立的培訓(xùn)資源，不隸屬于 NVIDIA 公司。
展開 目前各研究機(jī)構(gòu)多核并行程序開發(fā)不足，隨著多核硬件技術(shù)發(fā)展，在硬件設(shè)備上存在不同程度的利用不足。通過加強并行程序的設(shè)計與開發(fā)，研究機(jī)構(gòu)可以充分的利用現(xiàn)有設(shè)備資源提高工作效率，降低時間成本，實現(xiàn)更大規(guī)模的計算。中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所教育中心依托自身強大優(yōu)勢，特舉辦“大規(guī)模工程計算解決方案-并行計算編程”高級培訓(xùn)班，相關(guān)具體事宜通知如下 ：
一、培訓(xùn)目標(biāo)：
1、現(xiàn)有硬件資源最大化利用
2、提高并行程序設(shè)計與開發(fā)水平；
3、實際體驗超級計算環(huán)境；
4、提供符合自身特點的工程計算解決方案：
三、課程實操：
學(xué)員體驗曙光6000高性能計算機(jī)環(huán)境，在改并行機(jī)群上編譯、調(diào)試和運行教學(xué)例子，并在最多達(dá)128個核規(guī)模下測試和分析程序的擴(kuò)展性和性能。
四、時間地點:2012年11月29日
— 2012年12月02日
北 京（時間安排：第一天報到、授課三天）
課
程
內(nèi)
容
第一章：基本的MPI編程技術(shù)
1．高性能計算概述
2．簡單的MPI程序設(shè)計
3．如何運行MPI程序
上機(jī)實操課程
應(yīng)用實例
1．MPICH的安裝、程序編譯與運行。
2．Hello world程序的編寫
3. 循環(huán)消息傳遞程序的編寫。
第二章：高級MPI編程技術(shù)
1．定義新的數(shù)據(jù)類型
2．非阻塞通信
3．各種組通信
上機(jī)實操課程
應(yīng)用實例
1．4種產(chǎn)生新數(shù)據(jù)類型的方法
；
2．各種非阻塞的發(fā)送與接收操作
3 最常見的幾種組通信操作。
展開 與此同時，并行編程模型同樣呈現(xiàn)多樣化的趨勢，包括用于GPU加速的CUDA、跨硬件的OpenCL、加速CPU和GPU的OpenACC、共享內(nèi)存的OpenMP以及跨節(jié)點并行的MPI等編程語言。在工業(yè)仿真領(lǐng)域，多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并存，如結(jié)構(gòu)網(wǎng)格和非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格等，都對異構(gòu)計算提出了更高的要求。
目前較為流行的性能可移植加速庫為Kokkos，其C++庫巧妙地統(tǒng)一了細(xì)粒度數(shù)據(jù)并行和內(nèi)存訪問模式的抽象，使得應(yīng)用程序和函數(shù)庫能在不同的眾核架構(gòu)上實現(xiàn)性能的可移植。Kokkos解決了異構(gòu)節(jié)點上編程模型不統(tǒng)一的問題，并通過運用C++特性定義接口，極大簡化了編程接口。GraphBLAS則是統(tǒng)一不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法領(lǐng)域的代表者，它采用了類BLAS庫的矩陣、向量算子接口，不同之處在于允許用戶自定義類型及類型相關(guān)的算子，相對傳統(tǒng)數(shù)學(xué)庫大大擴(kuò)展了可用性。GraphBLAS屏蔽了底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的接口，為上層應(yīng)用開發(fā)者減輕了負(fù)擔(dān)，同時也為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法與硬件架構(gòu)的協(xié)同優(yōu)化提供了更多空間。
Kokkos應(yīng)用場景
GraphBLAS中矩陣的圖抽象
鑒于上述因素，針對非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格開展屏蔽硬件架構(gòu)差異、封裝數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法實現(xiàn)細(xì)節(jié)的統(tǒng)一加速庫開發(fā)工作顯得尤為重要。為此，我們提出了一個名為UNAT（UNstructured Acceleration Toolkit）的性能可移植統(tǒng)一加速庫。UNAT充分吸收了KOKKOS統(tǒng)一硬件抽象和GraphBLAS接口統(tǒng)一等方面的優(yōu)勢，并借鑒了非結(jié)構(gòu)加速套件的成功實踐經(jīng)驗。目前，UNAT已經(jīng)實現(xiàn)了在神威、x86平臺上的數(shù)值模擬應(yīng)用低代碼加速開發(fā)和高效計算。
一、過往取得的豐碩成果
在工業(yè)仿真領(lǐng)域，主要包括兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格和非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格。
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精通 GPU 并行編程（CUDA）：硬件與軟件
- 最近更新時間：2025 年
- 語言：英語 + 字幕
- 課時：50講，共 20小時
- 文件大小：15GB
2. 課程目標(biāo)
- 全面理解 GPU 與 CPU 架構(gòu)差異
- 學(xué)習(xí) GPU 的發(fā)展歷史，從早期到最新產(chǎn)品
- 理解 GPU
<p class="ql-align-center"><br></p><p> 從LS-DYNA的近幾個版本的發(fā)展趨勢看，MPP版本逐漸會成為主力，SMP版本大概率會淘汰掉（或者被HYB取代掉），那么如何使用MPP版本就是大家必須面對的一個課題； </p><p> 在上一篇中提及了，MPI目前有3大類，分別是：intel、MicroSoft、IBM，都是能夠滿足MPP并行運算的需求
與此同時，并行編程模型同樣呈現(xiàn)多樣化的趨勢，包括用于GPU加速的CUDA、跨硬件的OpenCL、加速CPU和GPU的OpenACC、共享內(nèi)存的OpenMP以及跨節(jié)點并行的MPI等編程語言。在工業(yè)仿真領(lǐng)域，多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并存，如結(jié)構(gòu)網(wǎng)格和非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格等，都對異構(gòu)計算提出了更高的要求。
中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所教育中心
隨著CAE技術(shù)的高速發(fā)展，工程計算的規(guī)模逐漸擴(kuò)大，以致多核計算成為發(fā)展趨勢。目前各研究機(jī)構(gòu)多核并行程序開發(fā)不足，隨著多核硬件技術(shù)發(fā)展，在硬件設(shè)備上存在不同程度的利用不足。通過加強并行程序的設(shè)計與開發(fā)，研究機(jī)構(gòu)可以充分的利用現(xiàn)有設(shè)備資源提高工作效率，降低時間成本，實現(xiàn)更大規(guī)模的計算。中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所教育中心依托自身強大優(yōu)勢，特舉辦“大規(guī)模工程計算解決方案-
