为了方便起见，让我们直接跳到一些统计数据：

Facebook 目前每月有15 亿活跃用户。

谷歌每年至少执行1 万亿次搜索。

Youtube 每分钟上传大约48 小时的视频。

有如此高的需求，我相信单个系统将无法处理。因此，需要分布式系统。

什么是分布式计算？

关于远程会诊，智慧医疗

分布式系统由一组自治计算机组成，它们通过网络和分布式中间件连接，使计算机能够协调其活动并共享系统资源，从而使用户将系统视为一个单一的、集成的计算设施。

让我们说一下 Google Web Server，从用户的角度来看，当他们提交搜索查询时，他们假设 google Web 服务器是一个单一的系统。然而，在幕后，谷歌构建了许多分布式（地理和计算）服务器，以便在几秒钟内为我们提供结果。

分布式计算的优势？

高效

可扩展性

对失败的容忍度较低

高可用性

让我们看一个使用分布式计算节省计算时间的例子。

例如。阅片宝如果我们有一个数组a，有n 个元素， a=[1, 2, 3, 4, 5, 6]

我们想对数组的所有元素求和并输出它。现在，让我们假设数组中有 10 20 个元素，计算总和的时间是 x。

如果我们现在将数组分成 3 部分，a1，a2和a3其中

a1 = { 一组元素，其中模（来自 a 的元素）== 0 }

a2 = { 一组元素，其中模（来自 a 的元素）== 1 }

a3 = { 一组元素，其中模（来自 a 的元素）== 2 }

我们将这 3 个数组发送到 3 个不同的进程，以计算这些单个进程的总和。平均而言，让我们假设每个数组有n/3 个元素。因此，每个进程所花费的时间也将减少到x/3。由于这些进程将并行运行，因此将同时计算三个“x/3”，并将每个数组的总和返回给主进程。最后，我们可以通过对数组 a1、a2 和 a3 的各个总和求和来计算 a 的最终总和。

因此，如果我们同时运行处理，我们能够将时间从x减少到 x/3。

什么是 MPI？

消息传递接口 (MPI)是为分布式和并行计算开发的标准化和可移植的消息传递系统。MPI 为并行硬件供应商提供了一组明确定义的基本例程，可以有效地实现这些例程。因此，硬件供应商可以在此标准低级例程集合的基础上构建，为他们的并行机提供的分布式内存通信环境创建高级例程。

MPI 为用户提供了从C、C++、Fortran、C#、Java 或 Python调用一组例程的灵活性。MPI 相对于旧的消息传递库的优势在于可移植性（因为几乎所有分布式内存架构都实现了 MPI）和速度（因为每个实现原则上都针对其运行的硬件进行了优化）

MPI 相对于其他消息传递框架的优势在于可移植性和速度。几乎所有分布式内存架构都实现了它，并且每个实现原则上都针对其运行的硬件进行了优化。

尽管有多种语言可供选择，但由于简单、易于编写代码，Python 是最受欢迎的一种。所以，现在，我们现在来看看如何在 ubuntu 14.10 上安装 MPI。

在 Ubuntu 上安装 MPI

1）第1步：在终端中复制以下代码行以安装NumPy，这是一个适用于python中所有科学计算的包。

须藤 apt-get 安装 python-numpy

2）成功完成上述步骤后，执行以下命令更新系统并安装pip包。

                           须藤 apt-get 更新

                           须藤 apt-get -y 安装 python-pip

3) 现在，我们将下载 MPI 最新版本的文档。

sudo apt-get install libcr-dev mpich2 mpich2-doc

4）输入命令使用pip for python下载MPI

须藤 pip 安装 mpi4py

现在 MPI 安装成功。

有时，由于python中缺少开发工具，因此在安装MPI后清除包时可能会弹出问题。您可以使用以下命令安装它们：

须藤 apt-get 安装 python-dev

Windows/MAC 上的 MPI

对于 Windows/MAC 用户，他们可以访问以下链接并下载 .zip 文件并解压缩并执行它：