bitonic_sort_mpi bitonic_sort 这是双调排序的通用 C++ 实现。 我已经用各种数量的进程和数据大小对其进行了测试。 但是，如果您遇到错误，请提交问题。 它在类型 T 和 < 比较器上采用 Range。 它返回一个排序的范围。 不幸的是，它并不能保证输出的大小和输入的大小是相同的。

基于vs2010环境编写的并行编程简单的MPI编程hello world

并行计算机架构与编程上机实验程序 求矩阵行列式MPI+OpenMP多线程编程 MPI+OpenMP多线程编程的PBS

已知一个通讯子COMM,现若产生一个p*q的二维进程网格，每个进程用Pst表示，请写出一个子程序使每个进程Pst都生成一个行通讯子和一个列通讯子

设A=(aij),采用2维循环方式存放在p*q的进程中，在每个Pst上存放的矩阵记为A=(akl),请建立在Pst上的(k,l)与原始矩阵(i,j) 之间的关系式；设原始矩阵aij=i+j,请写出在Pst上矩阵A的赋值子程序

主要介绍了安装OpenMPI来配合C语言程序进行并行计算的例子,MPI的全称是Message Passing Interface即标准消息传递界面,可以用于并行计算,需要的朋友可以参考下

mpi矩阵向量乘实验报告

Mandelbrot集并行算法的MPI实现.txt

1.Linux操作系统下，下载MPICH2，在单机上配置基本环境，测试MPI基本程序； 2.使用2-4台计算机在同一局域网下搭建集群计算系统，验证构建的集群能够利用MPI进行并行计算。

蓝雾 BlueFog 是一个高性能的分布式训练框架，采用分散优化算法构建。 Bluefog 的目标是使去中心化算法易于使用、容错、对异构环境友好，甚至比使用参数服务器或 ring-allreduce 构建的训练框架更快。 表现 下面的图表代表了在 ResNet50 基准上完成的 BlueFog 的性能。 每台机器有 8 个 V100 GPU（64GB 内存），启用 NVLink，互连通信速度为 25Gbps。 这与您可以在获得的硬件设置相同。 我们测试了计算密集型场景的批量大小为 64 和通信密集型场景的批量大小为 32 的扩展效率。 在图中，黑框代表理想的线性缩放。 据观察，Bluefog 可以实现超过 95% 的扩展效率，而 Horovod 在 128 个 GPU 上以 64 的批量大小达到约 66% 的扩展效率。 对于批量大小为 32 的通信密集型场景，Bluefog 和 Hor