并行计算综述
机器学习知识：机器学习中的并行计算
机器学习知识：机器学习中的并行计算在机器学习领域中，对于大规模数据集和复杂模型的训练，计算能力的要求往往是巨大的，而并行计算技术则能够满足这些需求，并将训练时间减少到可接受的范围内。
本文将介绍机器学习中的并行计算技术及其应用。
一、并行计算概述并行计算是指在多个处理器之间同时完成任务，以共同完成被分解的任务，通过充分利用多处理器处理同一任务的优势，加速计算过程，降低计算成本，提高运算效率。
在计算机领域，并行计算通常分为两种方式：并发计算、分布式计算。
1.并发计算并发计算（Concurrency）指在一个时间段内，有多个程序在同一系统内运行，它们共享系统资源，但每个程序都可以并行独立地执行。
并发计算有对称型多处理机、共享内存计算机和计算网格等几种实现方法。
在机器学习中，使用多个CPU核心对数据进行并发处理，以加快模型训练的速度。
2.分布式计算分布式计算（Distributed Computing）指在多个计算机上分别处理同一任务并通过网络互相连通完成任务。
它是一种通过将一个大规模的计算问题划分成许多小规模的子问题，分别在不同的计算机上计算并处理后再将结果进行合并的计算方式，也称为网格计算。
在机器学习领域中，分布式计算技术通常被用于大规模数据集的训练，发挥其大规模分布式的优势。
二、在机器学习中的并行计算技术机器学习中的并行计算技术是通过并行算法、并行模型和并行编程技术实现的。
1.并行算法并行计算的核心是并行算法，对于不同的模型和任务，采用不同的并行算法可以取得更好的效果。
并行算法的主要方法有分治法、图算法、遗传算法、神经网络算法等。
为了加快训练速度，机器学习领域中的算法更多地运用了分治和图算法。
分治算法（Divide and Conquer）是一个解决问题的思维方法，将一个大问题拆解成许多小问题，同时使用不同的处理器来处理不同的小问题，提高了计算能力。
图算法（Graph-Based）是机器学习中最常见的一种并行算法，它是指将图表示的数据集进行划分，让不同的处理器计算不同的子图，然后再将计算结果进行合并。
并行计算教学探讨
292学苑论衡一、概述并行计算是高性能计算的代表，是一个国家经济和科技实力的综合体现，也是促进经济、科技发展，社会进步和国防安全的重要工具，是世界各国竞相争夺的战略制高点。
受半导体发热效应的影响，单处理器上的运算速度已经达到极限。
2003年以后，“多核”的并行计算架构逐步成为人类追求更高计算性能的重要途径，并在行业中迅速普及。
并行计算一直应用于航天、国防、气象、能源等国家级重大科研项目，成为“贵族产品”。
随着微电子技术的发展，使用微处理器构建并行计算系统的成本不断下降。
同时，互联网和物联网的发展使高性能计算在“大众市场”的需求日益迫切，Hadoop 的诞生让并行计算“大众化”成为现实，并催生了云计算和大数据。
产业的迅速发展刺激着人才需求的变化，并行计算人才需求开始由研究生向本科生延伸。
总之，无论是计算性能发展的要求，还是产业发展的需求，都给计算机人才的培养带来了重大的影响。
具体的影响是什么？本科教育如何应对？文章就这些问题做了进一步的探讨。
二、并行计算综述（一）并行计算的定义并行计算（Parallel Computing）是一种相对于串行的计算模式，是指使用多种计算资源并行性地解决问题的过程。
狭义上的并行计算尤指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分由一个独立的处理机来并行处理。
（二）并行计算的层次架构时间重叠、资源重复和资源共享是并行计算的三种实现技术。
可以在处理单元、CPU、板载和主机等级别上重复资源构建并行架构。
（1）处理单元级并行即以处理单元（PU）为资源重复单位在CPU 内部实现并行计算。
比如阵列处理机、向量处理机和图形处理器（GPU）。
（2）CPU 级并行以CPU 为资源重复单位建立并行架构，即多处理机系统。
比如共享存储模式的对称多处理机（SMP 系统）和分布式存储模式的大规模并行处理机（MPP）系统。
计算机科学中的并行计算算法分析
计算机科学中的并行计算算法分析一、引言随着科技的发展和计算机性能的提高，现代计算机应用对计算速度的需求越来越高，为了提高计算机的性能，计算机科学中的并行计算显得尤为重要。
并行计算是指多个计算单元同时工作，通过合理的任务分配和协作，提高整个计算系统的计算速度。
本文将从并行计算的基本概念入手，对计算机科学中的并行计算算法进行分析和探讨。
二、并行计算的基本概念并行计算是指多个计算单元同时工作的一种计算方法。
在并行计算系统中，这些计算单元可以是同一台计算机中的多个CPU，也可以是连接在网络中的多个计算机。
并行计算通过将大型的计算任务分成多个小任务，分配给不同的计算单元来完成计算任务，从而提升整个计算系统的计算速度。
并行计算的优点在于它具有高效能、高可靠性和高可扩展性的优点。
通过利用多个计算单元的计算能力，可以显著缩短计算任务的处理时间，提高计算精度和质量。
此外，因为并行计算使得任务可以同时进行，因此它具有更高的可靠性和更好的容错性。
最后，由于并行计算可以扩展到更多的计算单元，因此它具有更高的可扩展性和灵活性，可以根据需要随时扩展计算资源。
三、并行计算的算法并行计算的核心在于如何设计高效的并行计算算法。
在实际应用中，有很多种并行计算算法，我们将根据不同的计算类型进行分析和讨论。
1、并行排序算法并行排序算法是一种基本的并行计算算法，用于对大量数据进行排序操作。
在并行排序算法中，数据被划分成多个小块，然后每个块都由一个计算单元进行排序。
最后，使用归并排序将这些小块有序地合并成一个有序数据集。
并行排序算法可以显著降低排序操作的时间复杂度，提高排序算法的效率。
2、并行图像处理算法并行图像处理算法是一种针对大规模图像数据的并行计算算法。
在并行图像处理中，数据被划分成多个小块，然后每个块都由一个计算单元进行图像处理。
最后，将处理后的小块再进行拼接成一张完整的图片。
并行图像处理算法可以显著提高大规模图像处理的速度，提高图像分析和识别的效率。
并行计算的并行化应用
并行计算的并行化应用并行计算是一种利用多个处理单元同时执行任务的技术，可以提高计算机处理数据的速度。
在今天的信息时代，数据量越来越庞大，处理速度越来越重要。
为了解决大数据处理的问题，多核处理器的出现为并行计算提供了有利条件。
并行计算的应用场景越来越广泛，特别是在科学计算、数据挖掘、人工智能等领域，并行计算的作用日益凸显。
本文将从并行计算的定义、应用领域、工作原理、并行化应用等方面对并行计算进行介绍。
一、并行计算的定义并行计算是指在一台计算机或多台计算机上同时执行多个任务，以提高计算机的运行效率。
并行计算包括共享内存并行计算和分布式并行计算。
共享内存并行计算指多个处理单元共享同一个内存资源，各处理单元间通过内存访问协议来实现对共享资源的访问。
分布式并行计算是指多台计算机分布在不同地点上，工作方式是通过网络连接进行通信，服务端向客户端传送任务，客户端将任务完成后将结果返回给服务端。
二、并行计算的应用领域并行计算的应用范围很广，其中最主要的包括科学计算、数据挖掘和人工智能。
科学计算是指在工程、生命科学和物理学等领域中，需要针对大量数据进行分析和建模的计算任务。
数据挖掘是指在大数据环境中提取有价值的信息，以支持商业决策和科学研究。
近年来，人工智能技术逐渐成为主流，深度学习、卷积神经网络等技术已经成为了解决自然语言处理、图像识别等问题的主要手段。
这些领域的复杂计算任务需要大量的计算资源支持，只有并行计算才能解决这些问题。
三、并行计算的工作原理并行计算的工作原理与串行计算不同。
串行计算是指计算机按照固定的顺序执行任务，一个任务完成后才能执行下一个任务。
而并行计算是指多个任务在同一时间内并行执行，实现高速计算。
为了实现并行计算，需要解决任务分配、任务调度、结果归并等问题。
首先，为了实现并行计算，需要将任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给多个处理中心。
任务分配的目标是使每个处理单元在执行任务的时间上尽可能均衡，避免某些处理单元负载过重而出现瓶颈。
并行计算第三部分
开发更简单易用的并行计算编程模型和工 具，降低并行计算的门槛，提高开发效率 。
并行计算技术的未来展望
更高效的数据处理能力
随着技术的进步，并行计算技术有望在处理大规模数据集时提供更高 的性能和效率。
更智能的应用程序
结合人工智能技术，并行计算有望在更多领域发挥重要作用，如机器 学习、大数据分析、科学计算等。
计算模型
并行计算有多种计算模型，如分布式计算、网格计算、集群计算等，每种模型 都有其特定的应用场景和优势。
并行计算的优势
提高计算速度
通过将任务分解成多个子任务并 分配给多个处理器同时处理，并 行计算能够显著提高计算速度。
加速科学计算
在科学计算领域，并行计算被广 泛应用于模拟复杂系统、解决大 规模数学问题等方面，能够大大 加速科学研究的进程。
降低成本
并行计算可以利用多台廉价计算 机组成集群进行高性能计算，降 低了高性能计算机的硬件成本和 维护成本。
并行计算的应用领域
气象预报
并行计算在气象预报中被广泛应用于模拟大气、海洋等复杂系统 的演变，提高了预报的准确性和时效性。
石油勘探
在石油勘探领域，并行计算被用于处理大规模的地震数据，帮助地 质学家识别石油储藏的位置。
生物信息学
在生物信息学领域，并行计算被用于分析基因组、蛋白质组等大规 模数据集，加速了生命科学研究进程。
02
并行计算的基本原理
并行计算模型
模型种类
介绍常见的并行计算模型，如SIMD模型、MIMD 模型、并行计算模型等。
模型特点
分析各种模型的优缺点，以及适用场景。
模型选择
根据实际应用需求，选择合适的并行计算模型。
03
并行计算的关键技术
并行计算总结
并行计算总结近年来，随着科技的迅猛发展，计算机的速度日渐提升，但是对于一些复杂的任务来说，单个计算机的计算能力往往难以满足需求。
为了提高计算效率，人们开始采用并行计算的方式。
并行计算是指将一个大任务分割成若干个子任务，然后在多个计算单元上同时进行计算，从而提高整体计算速度。
本文将对并行计算进行总结分析。
1. 并行计算的基本概念并行计算是指多个计算任务同时进行的计算模式。
传统的串行计算是一种按照顺序依次执行的计算方式，而并行计算则是将任务分割成多个子任务，通过多个计算单元同时进行计算。
并行计算可以大大缩短任务的完成时间，提高计算效率。
2. 并行计算的优势并行计算相比串行计算有许多优势。
首先，它能极大地提高计算速度，特别是对于那些需要进行大量计算的任务来说，可以大大缩短计算时间，提高工作效率。
其次，并行计算还能提高系统的稳定性和可靠性，因为计算任务可以在多个计算单元上并行进行，即使一个计算单元出现故障，其他计算单元仍然可以继续工作。
此外，并行计算还可以节省能源，因为多个计算单元可以共享计算资源，减少了不必要的能耗。
3. 并行计算的应用领域并行计算在许多领域都有广泛的应用。
在科学计算领域，例如天气预报、地震模拟等都需要进行大规模的数值计算，通过并行计算可以加速计算过程。
在图像处理领域，例如图像识别、图像分析等也需要高效的计算方法，通过并行计算可以提高处理速度。
此外，在机器学习、人工智能等领域，由于需要处理大量的数据和复杂的算法，也需要采用并行计算的方式来提高计算能力。
4. 并行计算的挑战和解决方案虽然并行计算有很多优势，但是也面临着一些挑战。
首先，任务的划分和调度是一个关键的问题，合理地将任务分割成子任务，并将其分配到不同的计算单元上进行计算是一项复杂的任务。
其次，并行计算还需要考虑数据的通信和同步问题，不同计算单元之间需要进行数据传输和同步，避免计算结果的错误。
此外，并行计算还需要考虑系统的负载均衡，即使分配任务给不同的计算单元，也要保证每个计算单元的计算负载相对均衡。
云计算中的高性能计算和并行计算
云计算中的高性能计算和并行计算云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算和存储资源部署在云端，方便用户快速获取和使用。
而随着计算需求的不断增长和发展，高性能计算（HPC）和并行计算在云计算中发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨云计算中的高性能计算和并行计算的定义、应用、挑战以及未来发展趋势。
一、高性能计算和并行计算的定义高性能计算是一种能够以非常高的速度执行大规模计算任务的计算方式。
与传统计算方式相比，高性能计算利用了更多的计算资源和更高效的算法，能够在较短的时间内解决复杂的科学、工程和商业计算问题。
并行计算是一种通过将计算任务划分成多个部分，由多个处理器同时执行的计算方式。
通过充分利用多个处理器的计算能力和存储资源，可以提高计算效率，加快任务完成速度。
二、高性能计算和并行计算在云计算中的应用1. 科学研究：高性能计算和并行计算在基因组学、气象学、物理学等领域中发挥着重要作用。
科学家可以通过云计算平台，将复杂的科学计算任务分解成多个子任务，并行执行，从而加速科学研究进程。
2. 工程仿真：在汽车、飞机、船舶等工程领域，高性能计算和并行计算可以帮助工程师进行复杂系统的仿真和优化。
通过云计算平台，工程师可以快速使用高性能计算资源，提高仿真计算速度和精度，并减少产品开发时间。
3. 金融建模：金融行业需要处理大量的数据和进行复杂的计算，如风险管理、投资组合优化等。
通过云计算平台提供的高性能计算和并行计算能力，金融机构可以更快地进行风险评估和决策分析，提高业务效率和决策准确性。
三、高性能计算和并行计算面临的挑战1. 数据传输和通信开销：高性能计算和并行计算所需要的大量数据传输和通信开销是云计算中的一大挑战。
大规模计算任务在分布式计算环境中的数据传输，可能会导致数据延迟和网络瓶颈。
2. 资源管理和调度：云计算平台需要精确管理和调度大规模的计算任务和资源。
对于高性能计算和并行计算来说，如何合理地分配计算资源、调度任务，以满足用户的性能需求，是一个较为复杂的问题。
超算中的并行计算算法和应用
超算中的并行计算算法和应用超级计算机建立在庞大的服务器群体之上，利用这些服务器彼此通信和协作的能力。
与传统计算机不同的是，超级计算机可以同时处理多个计算任务。
这就需要使用并行计算算法来处理这些任务。
本文将探讨超算中的并行计算算法以及其应用。
一、什么是并行计算并行计算是利用多个处理器或计算机同时处理同一个问题的计算方式。
这种计算方式可以大大提高计算机的处理速度和效率，特别是对于大量的数据和复杂的计算任务来说。
并行计算的基本思想是将一个大型的计算任务拆分成多个小任务，然后将这些小任务分配给不同的处理器或计算机进行处理。
二、并行计算的分类并行计算可以按照不同的分类来进行划分。
最常用的分类方法是按照处理器或计算机的数量来进行划分。
根据处理器或计算机的数量不同，可以将并行计算分成以下三类：1.单机并行计算：在同一台计算机上使用多个CPU进行并行计算。
这个方法适用于小规模的计算任务，比如多核处理器同时进行多个计算任务。
2.共享内存并行计算：使用多台计算机共享相同的内存空间，从而实现并行计算。
通过这种方式，多台计算机可以同时访问同一块内存，将其作为共享资源来进行计算。
3.分布式并行计算：将计算任务划分成多个子任务，然后将这些子任务分配给不同的计算机进行处理。
每个计算机都有自己的内存和处理器，任务完成后将结果返回给主节点。
三、并行计算的应用并行计算已经被广泛应用于各个领域，特别是在科学和医疗领域。
以下是部分并行计算的应用：1.气候模拟：气候模拟是一项重要的气象研究，其目的是预测未来的气候变化。
这种模拟需要大量的计算能力，因为它需要在相当长的时间内对无数个时间点进行计算。
并行计算可以更快、更精确地完成这项工作。
2.基因组学：基因组学研究利用并行计算技术进行基因变异的分析，这对研究遗传学和医学有很大意义。
利用并行计算分析人类基因组序列等大型计算任务，可以大大提高计算效率，加快研究过程。
3.医学成像：并行计算可以在医学成像方面发挥很大的作用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
什么是并行计算并行计算（parallel computing）是指，在并行机上，将一个应用分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加速求解速度，或者增大求解应用问题规模的目的。
由此，为了成功开展并行计算，必须具备三个基本条件：(1) 并行机。
并行机至少包含两台或两台以上处理机，这些处理机通过互连网络相互连接，相互通信。
(2) 应用问题必须具有并行度。
也就是说，应用可以分解为多个子任务，这些子任务可以并行地执行。
将一个应用分解为多个子任务的过程，称为并行算法的设计。
(3) 并行编程。
在并行机提供的并行编程环境上，具体实现并行算法，编制并行程序，并运行该程序，从而达到并行求解应用问题的目的。
并行计算的主要研究目标和内容对于具体的应用问题，采用并行计算技术的主要目的在于两个方面：(1) 加速求解问题的速度。
(2) 提高求解问题的规模。
组成并行机的三个要素为：•结点（node）。
每个结点由多个处理器构成，可以直接输入输出（I/O）。
•互联网络（interconnect network）。
所有结点通过互联网络相互连接相互通信。
•内存（memory）。
内存由多个存储模块组成，这些模块可以与结点对称地分布在互联网络的两侧，或者位于各个结点的内部。
并行编程模型1.共享内存模型a)在共享编程模型中，任务间共享统一的可以异步读写的地址空间。
b)共享内存的访问控制机制可能使用锁或信号量。
c)这个模型的优点是对于程序员来说数据没有身份的区分，不需要特别清楚任务间的单数据通信。
程序开发也相应的得以简化。
d)在性能上有个很突出的缺点是很难理解和管理数据的本地性问题。
2.线程模型在并行编程的线程模型中，单个处理器可以有多个并行的执行路径。
3.消息传递模型消息传递模型有以下三个特征：1）计算时任务集可以用他们自己的内存。
多任务可以在相同的物理处理器上，同时可以访问任意数量的处理器。
2）任务之间通过接收和发送消息来进行数据通信。
3）数据传输通常需要每个处理器协调操作来完成。
例如，发送操作有一个接受操作来配合。
4.数据并行模型数据并行模型有以下特性：并行工作主要是操纵数据集。
数据集一般都是像数组一样典型的通用的数据结构。
任务集都使用相同的数据结构，但是，每个任务都有自己的数据。
每个任务的工作都是相同的，例如，给每个数组元素加4。
在共享内存体系结构上，所有的任务都是在全局存储空间中访问数据。
在分布式存储体系结构上数据都是从任务的本地存储空间中分离出来的。
基于消息传递的并行计算环境在当前并行机上，比较流行的并行编程环境可以分为三类：消息传递、共享存储和数据并行，它们的典型代表、可移植性、并行粒度、并行操作方式、数据存储模式、数据分配方式、学习难度、可扩展性等方面的比较如下：(1) 共享存储并行编程基于线程级细粒度并行，仅被SMP 和DSM并行机所支持，可移植性不如消息传递并行编程。
但是，由于它们支持数据的共享存储，所以并行编程的难度较小，但一般情形下，当处理机个数较多时，其并行性能明显不如消息传递编程。
(2) 消息传递并行编程基于大粒度的进程级并行，具有最好的可移植性，几乎被当前流行的各类并行机所支持，且具有很好的可扩展性。
但是，消息传递并行编程只能支持进程间的分布存储模式，即各个进程只能直接访问其局部内存空间，而对其他进程的局部内存空间的访问只能通过消息传递来实现。
因此，学习和使用消息传递并行编程的难度均大于共享存储和数据并行两种编程模式。
三种并行编程环境主要特征一览表特征消息传递共享存储数据并行典型代表MPI、PVM OpenMP HPF可移植性所有流行并行机SMP﹑DSM SMP﹑DSM﹑MPP并行粒度进程级大粒度线程级细粒度进程级细粒度并行操作方式异步异步松散同步数据存储模式分布式存储共享存储共享存储数据分配方式显式隐式半隐式学习入门难度较难容易偏易可扩展性好较差一般本书的主要目的是全面介绍消息传递并行编程环境MPI，因此，在以后的篇幅中，将不再讨论共享存储和数据并行编程环境。
1.消息传递并行机模型由于当前流行的各类SMP、DSM、MPP 和微机机群等并行机均支持消息传递并行程序设计，因此，有必要对这些具体并行机的体系结构进行抽象，设计一个理想的消息传递并行机模型。
基于该模型，用户可以在不考虑具体并行机体系结构的条件下，组织消息传递并行程序设计，从而简化并行程序设计，增强程序的可移植性。
图1.1给出了一个理想的消息传递进程拓扑结构。
其中，“P”表示MPI 进程，“M”表示每个进程的局部内存空间，多个“P/M”进程/内存模块通过互联网络相互连接，构成一个分布式存储的进程拓扑结构。
在该结构中，各个进程之间可以直接通信，但是各个进程只能直接访问自身的局部内存空间，对其他进程的局部内存空间的访问只能调用消息传递函数，通过进程间通信才能实现。
因此，该进程拓扑结构的核心是连接进程的互联网络和消息传递标准函数库，构成该函数库的所有函数就构成了用户面对的消息传递并行编程环境。
图1.1 消息传递进程拓扑结构和并行机模型如果将图1.1 的每个P/M 模块替换成处理器，且规定每个处理器只能分配用户程序的一个进程，则所得的理想并行机模型就是消息传递并行机模型。
不难看出，消息传递并行程序设计所依赖的并行机模型实际上属于典型的分布式存储并行机，且每台处理器只能分配用户程序的一个进程。
基于该并行机模型，用户可以自由地调用消息传递函数库中的函数来组织具体的并行程序设计，且程序研制成功后，便可以在任何支持该并行机模型隐含的进程拓扑结构的所有具体并行机上运行。
这里，有必要说明的是，消息传递分布式存储并行机模型和具体并行机体系结构没有必然的联系。
无论将该模型映射到何种类型的并行机（SMP、DSM、cluster、constellation、MPP），用户面对的都是该模型隐含的进程拓扑结构，只是各类具体并行机实现的消息传递函数库的方式不同，但用户无须知道这些细节。
例如，在共享存储SMP、DSM 并行机中，消息传递是通过共享数据缓存区来实现的；在MPP 并行机中，消息传递是通过网络通信来实现的；在机群和星群并行机中，消息传递在SMP、DSM 并行机内部是通过共享数据缓存区实现的，而在SMP、DSM 并行机之间是通过网络通信来实现的。
因此，无论哪种类型的具体并行机，呈现在消息传递并行程序设计用户面前的必然是分布式存储并行机模型。
2.标准消息传递界面MPI1994 年6 月，全球工业、政府和科研应用部门联合推出消息传递并行编程环境的标准用户界面（MPI），它将消息传递并行编程环境分解为两个部分，第一是构成该环境的所有消息传递函数的标准接口说明，它们是根据并行应用程序对消息传递功能的不同要求而制定的，不考虑该函数能否具体实现；第二是各并行机厂商提供的对这些函数的具体实现。
这样，用户只需学习MPI 库函数的标准接口，设计MPI 并行程序，便可在支持MPI 并行编程环境的具体并行机上执行该程序。
通常意义下所说的MPI 系统就是指所有这些具有标准接口说明的消息传递函数所构成的函数库。
在标准串行程序设计语言（C、Fortran、C++）的基础上，再加入实现进程间通信的MPI 消息传递库函数，就构成了MPI 并行程序设计所依赖的并行编程环境。
MPI 吸收了众多消息传递系统的优点，例如P4、PVM、Express、PARMACS 等，是目前国内外最流行的并行编程环境之一。
当前，大量工业、科学与工程计算部门（例如气象、石油、地震、空气动力学、核物理等）的科研与工程软件已经移植到MPI 平台。
MPI是一个消息传递接口的标准，用于开发基于消息传递的并行程序，其目的是为用户提供一个实际可用的、可移植的、高效的和灵活的消息传递接口。
MPI这个名称包括三个方面的含义：(1) MPI是一个库，而不是一种语言。
许多人认为MPI是一种并行设计语言，这种看法并不准确。
按照并行语言的分类，可以把Fortran+MPI、C+MPI看做是在原来的串行语言基础之上扩展而来的并行语言。
MPI库可以和具体语言进行绑定，形成并行设计语言。
从语法上说，C/C十+和Fortran等语言对MPI库的调用规则，与调用一般的函数/过程没有区别；(2) MPI是一种标准或者规范，而不特指某一个对它的具体实现。
到目前为止，所有的并行计算机都提供对MPI的支持，用MPI书写的并行程序可以不加修改的在所有并行机上运行；(3) MPI是一种消息传递编程模型，并且成为了这种编程模型的代表和事实上的标准。
MPI库作为可移植的消息传递函数库，具有以下一些特点:(l) MPI提供缓冲区管理的函数，用户可以决定由系统对发送、接受缓冲区的管理，还是用户参与其管理，以便控制系统缓冲区空间，提高系统的安全性；(2) MPI不但支持语言本身所提供的各种结构，而且允许用户构造自己的复杂结构体和数据类型，使得进程间的通信更加便捷易用；(3) MPI为任务间的通信提供多种方式，大量的通信接口能够满足科学与工程算的需要；(4) MPI提供可靠的数据传输机制，发送的消息能够保证被对方正确接受，用户不必自行检查传输错误、传输超时等。
也就是说MPI的通信对用户而言是透明的；(5) MPI通过通信域保证通信的安全性，不同通信域内的并行任务之间的通信不会相互干扰和混淆；(6) MPI具有高度的可重构性，允许多个用户同时使用并行处理设备。
由于MPI是一个库而不是一种语言，因此MPI必须和某个语言结合起来才能使用，这称之为MPI的语言绑定。
MPI 1.0 版于1994 年推出，并同时获得了各并行机产商的具体实现；MPI 2.0 版于1998 年10 月推出，它在1.0 版的基础上，增加了如下的消息传递功能：(1)并行I/O：允许多个进程同时读/写同一个文件；(2)线程安全：允许MPI 进程的多个线程执行，即支持与OpenMP 的混合并行编程；(3)动态进程管理：允许并行应用程序在执行过程中，动态地增加和删除进程个数；(4)单边通信：允许某个进程对其他进程的局部内存单元直接执行读/写访问，而不需要对方进程的显式干预；(5)并行应用程序之间的动态互操作：允许各个MPI 并行应用程序之间动态地建立和删除消息传递通信通道。