Andrew Stuart Tanenbaum e Message Passing Interface

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Differenza tra Andrew Stuart Tanenbaum e Message Passing Interface

Andrew Stuart Tanenbaum vs. Message Passing Interface

Andrew Stuart Tanenbaum nasce nello stato di New York nel 1944. Si laurea in fisica nel 1965 presso il MIT e consegue il dottorato, sempre in fisica, nel 1971 all'Università della California a Berkeley. Message Passing Interface (MPI) è un modello di programmazione e una libreria di standard per la comunicazione tra processi paralleli in calcolo ad alte prestazioni ('''HPC''') e applicazioni distribuite. Lo standard, alla versione 3.1, definisce la sintassi delle chiamate MPI per i linguaggi C e Fortran.È ampiamente utilizzato per scrivere programmi paralleli che possono eseguire compiti simultaneamente su cluster di computer o supercomputer. Ecco alcuni punti chiave relativi a MPI: Comunicazione tra processi: MPI è progettato per consentire la comunicazione efficiente tra processi paralleli. I processi possono essere eseguiti su diversi nodi di un cluster o su un singolo sistema multiprocessore. Standardizzazione: MPI è uno standard, il che significa che le implementazioni MPI sono disponibili per una vasta gamma di piattaforme e linguaggi di programmazione, compresi C, C++, Fortran e altri. Modello di programmazione: Gli sviluppatori utilizzano chiamate di funzione MPI per inviare e ricevere dati tra i processi, sincronizzare l'esecuzione e coordinare il lavoro parallelo. Scalabilità: MPI è noto per la sua scalabilità, il che significa che può essere utilizzato con successo su sistemi con un numero variabile di processori, dalla cluster di poche macchine ai supercomputer più grandi. Parallelismo esplicito: MPI richiede ai programmatori di specificare in modo esplicito le operazioni di comunicazione, il che offre un alto grado di controllo ma richiede una progettazione accurata dei programmi paralleli. Affidabilità: MPI offre funzionalità per gestire situazioni di errore e recuperare da guasti, il che è essenziale per applicazioni ad alte prestazioni. MPI è ampiamente utilizzato in settori come la simulazione scientifica, la modellazione del clima, la ricerca scientifica, la crittografia e molte altre aree in cui è necessario elaborare grandi quantità di dati o risolvere complessi problemi matematici. Le implementazioni MPI sono disponibili in diverse librerie e ambienti di sviluppo e forniscono un modo potente per sfruttare l'elaborazione parallela e distribuita.