C语言中的MPI编程和多线程有什么区别，MPI编程中针对的是一台电脑多核还是多台电脑？谢谢！ 电脑编程c语言

\u7535\u8111\u7f16\u7a0bc\u8bed\u8a00\u662f\u4ec0\u4e48?

C\u8bed\u8a00\u662f\u4e00\u95e8\u901a\u7528\u8ba1\u7b97\u673a\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\uff0c\u5e94\u7528\u5e7f\u6cdb\u3002C\u8bed\u8a00\u7684\u8bbe\u8ba1\u76ee\u6807\u662f\u63d0\u4f9b\u4e00\u79cd\u80fd\u4ee5\u7b80\u6613\u7684\u65b9\u5f0f\u7f16\u8bd1\u3001\u5904\u7406\u4f4e\u7ea7\u5b58\u50a8\u5668\u3001\u4ea7\u751f\u5c11\u91cf\u7684\u673a\u5668\u7801\u4ee5\u53ca\u4e0d\u9700\u8981\u4efb\u4f55\u8fd0\u884c\u73af\u5883\u652f\u6301\u4fbf\u80fd\u8fd0\u884c\u7684\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\u3002
C\u8bed\u8a00\u4e5f\u5f88\u9002\u5408\u642d\u914d\u6c47\u7f16\u8bed\u8a00\u6765\u4f7f\u7528\uff08\u5f80\u5f80\u53ef\u4ee5\u901a\u8fc7\u5185\u8054\u6c47\u7f16\u8bed\u8a00\u6216\u4e0e\u6c47\u7f16\u8bed\u8a00\u76ee\u6807\u6587\u4ef6\u4e00\u8d77\u8fde\u63a5\u3002\u5bf9\u4e8e\u4efb\u4f55\u4e00\u79cd\u64cd\u4f5c\u7cfb\u7edf\u73af\u5883\uff0cC\u51fd\u6570\u7684ABI\uff08Application Binary Interface\uff09\u4e0e\u6c47\u7f16\u8bed\u8a00\u7684\u5b50\u8fc7\u7a0b\uff08routine/procedure\uff09\u7684ABI\u4e00\u5b9a\u662f\u5b8c\u5168\u517c\u5bb9\u7684\u3002
\u5c3d\u7ba1C\u8bed\u8a00\u63d0\u4f9b\u4e86\u8bb8\u591a\u4f4e\u7ea7\u5904\u7406\u7684\u529f\u80fd\uff0c\u4f46\u4ecd\u7136\u4fdd\u6301\u7740\u826f\u597d\u8de8\u5e73\u53f0\u7684\u7279\u6027\uff0c\u4ee5\u4e00\u4e2a\u6807\u51c6\u89c4\u683c\u5199\u51fa\u7684C\u8bed\u8a00\u7a0b\u5e8f\u53ef\u5728\u8bb8\u591a\u7535\u8111\u5e73\u53f0\u4e0a\u8fdb\u884c\u7f16\u8bd1\uff0c\u751a\u81f3\u5305\u542b\u4e00\u4e9b\u5d4c\u5165\u5f0f\u5904\u7406\u5668\uff08\u5355\u7247\u673a\u6216\u79f0MCU\uff09\u4ee5\u53ca\u8d85\u7ea7\u7535\u8111\u7b49\u4f5c\u4e1a\u5e73\u53f0\u3002
\u4e8c\u5341\u4e16\u7eaa\u516b\u5341\u5e74\u4ee3\uff0c\u4e3a\u4e86\u907f\u514d\u5404\u5f00\u53d1\u5382\u5546\u7528\u7684C\u8bed\u8a00\u8bed\u6cd5\u4ea7\u751f\u5dee\u5f02\uff0c\u7531\u7f8e\u56fd\u56fd\u5bb6\u6807\u51c6\u5c40\u4e3aC\u8bed\u8a00\u8ba2\u5b9a\u4e86\u4e00\u5957\u5b8c\u6574\u7684\u56fd\u9645\u6807\u51c6\u8bed\u6cd5\uff0c\u79f0\u4e3aANSI C\uff0c\u4f5c\u4e3aC\u8bed\u8a00\u7684\u6807\u51c6\u3002\u4e8c\u5341\u4e16\u7eaa\u516b\u5341\u5e74\u4ee3\u81f3\u4eca\u7684\u6709\u5173\u7a0b\u5e8f\u5f00\u53d1\u5de5\u5177\uff0c\u4e00\u822c\u90fd\u652f\u6301\u7b26\u5408ANSI C\u7684\u8bed\u6cd5\u3002

1:\u5de5\u6b32\u5584\u5176\u4e8b\uff0c\u5fc5\u5148\u5229\u5176\u5668

\u8fd9\u91cc\u4ecb\u7ecd\u51e0\u4e2a\u5b66\u4e60C\u8bed\u8a00\u5fc5\u5907\u7684\u4e1c\u4e1c\uff1a

\u4e00\u4e2a\u7814\u53d1\u73af\u5883\uff0c\u4f8b\u5982turbo C 2.0,\u8fd9\u4e2a\u66fe\u5360\u636e\u4e86DOS\u65f6\u4ee3\u7814\u53d1\u7a0b\u5f0f\u7684\u5927\u534a\u4e2a\u6c5f\u5c71\u3002\u4f46\u662f\u73b0\u5728windows\u65f6\u4ee3\uff0c\u7528turbo C\u6709\u611f\u89c9\u4e0d\u65b9\u9762\uff0c\u7f16\u8f91\u7a0b\u5f0f\u8d77\u6765\u5f88\u5403\u529b\uff0c\u5e76\u4e14\u62d6\u653e\uff0c\u66f4\u6ca1\u6709\u51fd\u6570\u53d8\u91cf\u81ea\u52a8\u611f\u5e94\u529f\u80fd\uff0c\u67e5\u8be2\u53c2\u8003\u8d44\u6599\u4e5f\u4e0d\u65b9\u4fbf\u3002\u5efa\u8bae\u4f7f\u7528Visual C ,\u8fd9\u4e2a\u4e1c\u897f\u867d\u7136\u6bd4\u8f83\u5927\u5757\u5934\uff0c\u4f46\u662f\u4e00\u65e6\u5b89\u88c5\u597d\u4e86\uff0c\u7528\u8d77\u6765\u5f88\u65b9\u4fbf\u3002

\u4e00\u672c\u5b66\u4e60\u6559\u7a0b,\u73b0\u5728C\u8bed\u8a00\u6559\u6750\u591a\u5982\u725b\u6bdb\uff0c\u4f46\u63a8\u8350\u5927\u5bb6\u4f7f\u7528\u300aC\u8bed\u8a00\u7a0b\u5f0f\u8bbe\u8ba1\u300b\u8c2d\u6d69\u5f3a\u4e3b\u7f16 \u7b2c\u4e8c\u7248 \u6e05\u534e\u5927\u5b66\u51fa\u7248\u793e\uff0c\u6b64\u4e66\u7f16\u5199\u7684\u5f88\u9002\u5408\u521d\u5b66\u8005\uff0c\u5e76\u4e14\u5185\u5bb9\u4e5f\u5f88\u7cbe\u5230\u3002

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2:\u8475\u82b1\u5b9d\u5178

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3\uff1a\u767b\u5cf0\u9020\u6781

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1\u3001\u5148\u7167\u4e66\u4e0a\u7684\u9898\u76ee\u5199\uff0c\u9898\u76ee\u7684\u8bbe\u8ba1\u662f\u6709\u9053\u7406\u7684\u5de9\u56fa\u57fa\u7840\u77e5\u8bc6\u3002
2\u3001\u627e\u6570\u5b66\u9898\uff0c\u5199\u4e2a\u5c0f\u7a0b\u5e8f\u89e3\u51b3\uff0c\u719f\u6089\u7b97\u6cd5\u548c\u57fa\u7840\u51fd\u6570\u3002
3\u3001\u81ea\u5df1\u51fa\u9898\u76ee\uff0c\u5c0f\u4e00\u70b9\u7684\uff0c\u5982\u81ea\u7f16\u8d44\u6e90\u7ba1\u7406\u5668\u3001\u81ea\u7f16\u5199\u5b57\u677f\u4e4b\u7c7b\uff0c\u7ec3\u4e60WINDOWS\u4e0b\u7684\u7f16\u7a0b\u3002
4\u3001\u7ed3\u5408\u8eab\u8fb9\u7684\u4e8b\uff0c\u627e\u4e2a\u4e2d\u7b49\u8bfe\u9898\uff0c\u6216\u770b\u522b\u4eba\u7684\u7a0b\u5e8f\uff0c\u81ea\u5df2\u60f3\u529e\u6cd5\u5b9e\u73b0\u3002
5.\u628a\u6559\u6750\u4e2d\u7684\u4f8b\u5b50,\u81ea\u5df1\u4eff\u7167\u7740\u5199\u4e00\u904d,\u4e0a\u673a\u8fd0\u884c,\u770b\u7ed3\u679c.\u8981\u77e5\u9053,\u4efb\u4f55\u4ea7\u54c1\u90fd\u662f\u6709\u4f8b\u5b50\u7684\uff0c\u6709\u673a\u7ed3\u5408\u6216\u4eff\u7167\u3002
6.\u4ece\u81ea\u5df1\u719f\u6089\u7684\u4e8b\u60c5\u5165\u624b,\u5982\u6210\u7ee9\u7edf\u8ba1,\u7f16\u5236\u4e00\u6bb5\u7a0b\u5e8f,\u5b8c\u6210\u4e00\u4e2a\u529f\u80fd.\u7136\u540e\u518d\u5b8c\u5584\u3002
7.\u8981\u53cd\u590d\u7834\u574f\u4ee3\u7801,\u4ece\u7834\u574f\u4e2d\u5bfb\u627e\u4ee3\u7801\u7684\u89c4\u5f8b\u3002
8.\u5fc5\u987b\u7ecf\u5e38\u53cd\u590d\u4e0a\u673a\u7ec3\u4e60\u3002

MPI（MPI是一个标准，有不同的具体实现，比如MPICH等）是多主机联网协作进行并行计算的工具，当然也可以用于单主机上多核/多CPU的并行计算，不过效率低。它能协调多台主机间的并行计算，因此并行规模上的可伸缩性很强，能在从个人电脑到世界TOP10的超级计算机上使用。缺点是使用进程间通信的方式协调并行计算，这导致并行效率较低、内存开销大、不直观、编程麻烦。OpenMP是针对单主机上多核/多CPU并行计算而设计的工具，换句话说，OpenMP更适合单台计算机共享内存结构上的并行计算。由于使用线程间共享内存的方式协调并行计算，它在多核/多CPU结构上的效率很高、内存开销小、编程语句简洁直观，因此编程容易、编译器实现也容易（现在最新版的C、C++、Fortran编译器基本上都内置OpenMP支持）。不过OpenMP最大的缺点是只能在单台主机上工作，不能用于多台主机间的并行计算！如果要多主机联网使用OpenMP（比如在超级计算机上），那必须有额外的工具帮助，比如MPI+OpenMP混合编程。或者是将多主机虚拟成一个共享内存环境（Intel有这样的平台），但这么做效率还不如混合编程，唯一的好处是编程人员可以不必额外学习MPI编程。

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