Unix分布式计算：MPI和Torque

　　随着科技的发展，分布式计算在科学研究和工程领域中发挥着越来越重要的作用。Unix系统作为分布式计算的重要平台，支持多种分布式计算技术。本文将介绍两种在Unix环境下广泛应用的分布式计算工具：MPI(Message Passing Interface)和Torque。

　　一、MPI(Message Passing Interface)

　　1. MPI简介

　　MPI是一种用于编写并行程序的通信协议，它提供了一组用于在分布式计算环境中实现进程间通信的功能。MPI起源于1991年，由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员开发。由于其可移植性和高效性，MPI成为了分布式计算领域的事实标准。

　　2. MPI的特点

　　(1)可移植性：MPI具有良好的可移植性，可以在不同的计算机系统和网络环境下运行。

　　(2)高效性：MPI采用消息传递的方式进行进程间通信，避免了共享内存带来的竞争条件和同步问题，从而提高了计算效率。

　　(3)灵活性：MPI提供了一系列用于构建并行程序的模板，程序员可以根据具体需求选择合适的模板进行编程。

　　3. MPI的应用领域

　　MPI广泛应用于高性能计算、数值模拟、生物信息学等领域。在Unix环境下，MPI成为开展分布式计算研究的重要工具。

　　二、Torque

　　1. Torque简介

　　Torque是一个用于管理Unix平台上分布式并行计算的作业调度和管理系统。它起源于美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的PBS(Portable Batch System)项目，旨在提供一种可移植、高性能的作业调度解决方案。

　　2. Torque的特点

　　(1)可移植性：Torque具有良好的可移植性，可以在不同的Unix平台上运行。

　　(2)高性能：Torque采用动态调度策略，根据集群的负载情况动态分配作业，提高了计算资源的利用率。

　　(3)易用性：Torque提供了友好的用户界面和命令行工具，方便用户进行作业提交、状态查询等操作。

　　3. Torque的应用领域

　　Torque广泛应用于科研、工程和商业领域，为Unix平台上的分布式计算提供了强大的支持。

　　总结

　　MPI和Torque作为Unix分布式计算的重要工具，为科研人员和工程师提供了强大的计算能力。通过掌握这两种技术，可以更好地利用分布式计算资源，开展高性能计算和大规模数据处理等领域的研究。在未来的发展中，随着分布式计算技术的不断进步，MPI和Torque将与其他分布式计算框架一起，为人类在科学、工程和商业领域的发展贡献力量。

（编辑：南京站长网）

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