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多核集群环境下基于MPI的程序性能优化的研究与实现的开题报告
一、选题背景与意义
随着计算机硬件性能不断提升，多核集群已成为高性能计算的主流，科学计算、大数据处理、深度学习等领域都广泛使用多核集群进行计算。因此，对基于MPI（MessagePassingInterface）编程的程序进行性能优化，提高程序的并行化程度和运行效率，适应多核集群环境的需求，具有非常重要的意义。
二、研究内容
本项目将研究MPI程序在多核集群环境下的性能问题，并探究如何进行程序性能优化。具体内容包括以下方面：
1.分析MPI程序的并行性能问题，特别是考虑集群节点通讯、计算节点并行计算等方面的因素，找出程序性能瓶颈。
2.探究MPI程序优化的方法，包括通信优化、负载均衡优化、算法优化等方面，提高MPI程序的并行化程度和运行效率。
3.使用一些MPI程序测试集进行性能实验，分析性能测试数据并进行对比分析，验证程序优化的实际效果。
4.基于优化后的MPI程序，设计应用场景，比如大规模图像处理、分子模拟等，验证程序优化的可行性和实用价值。
三、研究方法
本项目将采用如下研究方法：
1.阅读相关文献，了解MPI程序在多核集群环境下的性能问题和优化方法。
2.使用MPI编写一些测试程序，并使用MPI专业工具分析程序性能，找出优化点。
3.针对性能优化点，分别进行算法优化、负载均衡优化、通信优化等工作，最终形成一套完整的MPI程序优化方案。
4.使用一些MPI程序测试集进行性能实验，比较优化前后的性能数据，并进行对比分析。
5.验证优化后的MPI程序可行性和实用价值，设计基于优化程序的应用场景。
四、预期成果
本项目的预期成果包括：
1.对MPI程序在多核集群环境下性能问题的分析和优化方法的总结，以及一套完整的MPI程序优化方案。
2.实验数据，包括MPI程序性能测试数据和优化前后的性能数据对比分析结果。
3.使用优化后的MPI程序进行实际应用的验证，包括图像处理、分子模拟等领域。
五、研究难点
本项目的研究难点包括：
1.多核集群环境下MPI程序的性能优化需要综合考虑通信、计算、负载均衡等多个因素，需要深入理解MPI的相关知识。
2.MPI程序的优化需要针对具体应用场景进行分析和设计，不同领域的应用有不同的优化方法。
3.大规模MPI程序的性能测试和优化需要有专业工具的支持，需要学习和掌握这些工具的使用方法。
六、进度安排
本项目的进度安排如下：
第1-2周：阅读相关文献，了解MPI的基本概念和性能优化的相关技术。
第3-4周：编写MPI测试程序，使用MPI专业工具分析程序性能，找出性能瓶颈。
第5-6周：针对性能瓶颈，研究MPI程序性能优化技术，提高程序的并行化程度和运行效率。
第7-8周：使用一些MPI程序测试集，对优化前后的程序性能进行测试，分析实验数据。
第9-10周：验证优化后的MPI程序的可行性和实用价值，设计和实现基于优化程序的应用场景。
第11-12周：撰写毕业论文并进行论文答辩。
七、参考文献
[1]SnirM,OttoS,Huss-LedermanS,etal.MPI_Thecompletereference[M].MITpress,1998.
[2]ThakurR.MPIperformancecharacteristicsofcluster-basedscientificcomputingapplications[J].SeventhAMS-IMS-SIAMJointSummerResearchConferenceonComputationalProblemsinLarge-ScaleComputing.
[3]VanDerGeestT,LuszczekP,DongarraJ.Comparativeanalysisofmpiimplementationsonethernetandinfiniband[C]//Proceedingsofthe4thinternationalworkshoponcommunicationarchitectureforclusters.2003:3-12.
[4]KamilS,ZhangJ,WilliamsS.MPIMicro-benchmarksforassessingtheperformanceofHPCplatforms[C]//Proceedingsofthe2015IEEEInternationalConferenceonClusterComputing.IEEE,2015:479-486.