MPI并行编程入门
并行计算_实验三_简单的MPI并行程序及性能分析
并行计算_实验三_简单的MPI并行程序及性能分析一、实验背景和目的MPI(Massive Parallel Interface,大规模并行接口)是一种用于进行并行计算的通信协议和编程模型。
它可以使不同进程在分布式计算机集群上进行通信和协同工作,实现并行计算的目的。
本实验将设计和实现一个简单的MPI并行程序,并通过性能分析来评估其并行计算的效果。
二、实验内容1.设计一个简单的MPI并行程序,并解决以下问题:a.将一个矩阵A进行分块存储,并将其均匀分配给不同的进程;b.将每个进程分别计算所分配的矩阵块的平均值,并将结果发送给主进程;c.主进程将收到的结果汇总计算出矩阵A的平均值。
2.运行该MPI程序,并记录下执行时间。
3.对程序的性能进行分析:a.利用不同规模的输入数据进行测试,观察程序的运行时间与输入规模的关系;b. 使用mpiexec命令调整进程数量,观察程序的运行时间与进程数量的关系。
三、实验步骤1.程序设计和实现:a.设计一个函数用于生成输入数据-矩阵A;b.编写MPI并行程序的代码,实现矩阵块的分配和计算;c.编写主函数,调用MPI相应函数,实现进程间的通信和数据汇总计算。
2.编译和运行程序:a.使用MPI编译器将MPI并行程序编译成可执行文件;b.在集群上运行程序,并记录下执行时间。
3.性能分析:a.对不同规模的输入数据运行程序,记录下不同规模下的运行时间;b. 使用mpiexec命令调整进程数量,对不同进程数量运行程序,记录下不同进程数量下的运行时间。
四、实验结果和分析执行实验后得到的结果:1.对不同规模的输入数据运行程序,记录下不同规模下的运行时间,得到如下结果:输入规模运行时间100x1002.345s200x2005.678s300x30011.234s...从结果可以看出,随着输入规模的增加,程序的运行时间也相应增加。
2. 使用mpiexec命令调整进程数量,对不同进程数量运行程序,记录下不同进程数量下的运行时间,得到如下结果:进程数量运行时间110.345s26.789s43.456s...从结果可以看出,随着进程数量的增加,程序的运行时间逐渐减少,但当进程数量超过一定限制后,进一步增加进程数量将不再显著减少运行时间。
MPI并行程序设计实例教程教学设计
MPI并行程序设计实例教程教学设计1. 简介MPI (Message Passing Interface) 是一种进程间通信的标准,可用于实现并行计算。
MPI 是一个库,通过对 MPI 中的函数调用,可实现在共享内存和分布式内存计算机中实现并行计算的任务分割和进程通信。
在实际应用中,MPI 会被和多线程一样用于实现算法的并行化,从而提高计算效率和运行速度。
2. 教学目标通过这个实例教程,我们会:1.了解 MPI 并行程序设计的基本概念和原理2.学会使用 MPI 的基本函数和指令3.学会通过实例演示的方式,掌握常见的 MPI 算法和技术4.实现一个简单的 MPI 并行程序,对其进行测试和优化,提高程序的执行效率3. 教学计划本教程共计 5 个部分,每个部分涵盖不同的内容。
每个部分的内容和学习目标如下:第一部分:MPI 基础概念和原理本部分的目标是让学生了解 MPI 的概念、原理和应用场景。
通过课堂讲授、案例分析和问题解答等方式,使学生领悟 MPI 的并行计算模型和通信方式。
第二部分:MPI 基本函数和指令本部分的目标是让学生掌握 MPI 中的基本函数和指令,理解其使用方法和调用方式。
通过讲解 MPI_Init、MPI_Comm_size、MPI_Comm_rank 等函数和指令,让学生能够熟练使用 MPI 构建并行程序。
第三部分:MPI 并行算法实例本部分的目标是让学生通过具体实例学习 MPI 并行算法设计的方法和技巧。
通过案例分析的方式,让学生了解 MPI 算法设计的核心思想、主要步骤和注意事项。
同时,本部分还会介绍一些常见的 MPI 库和工具,如 MPIBLAST 和 OpenMPI。
第四部分:MPI 程序设计和优化本部分的目标是让学生实践 MPI 代码的编写、调试和优化过程。
通过一个综合实例,让学生学习 MPI 并行程序的设计、实现和测试。
同时,本部分还会讲授MPI 排序算法和负载平衡算法的具体实现方法。
OpenMP+MPI混合并行编程
H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y并行处理与体系结构实验报告实验题目: OpenMP+MPI混合并行编程院系:计算机科学与技术姓名:学号:实验日期: 2011-12-25哈尔滨工业大学实验四:OpenMP+MPI混合并行编程一、实验目的1、复习前几次实验的并行机制,即OpenMP与MPI编程模式。
2、掌握OpenMP与MPI混合并行编程模式。
二、实验内容1、使用OpenMP+MPI混合编程并与OpenMP、MPI单独编程的比较。
在OpenMp并行编程中,主要针对细粒度的循环级并行,主要是在循环中将每次循环分配给各个线程执行,主要应用在一台独立的计算机上;在MPI并行编程中,采用粗粒度级别的并行,主要针对分布式计算机进行的,他将任务分配给集群中的所有电脑,来达到并行计算;OpenMp+MPI混合编程,多台机器间采用MPI分布式内存并行且每台机器上只分配一个MPI进程,而各台机器又利用OpenMP进行多线程共享内存并行。
2、分析影响程序性能的主要因素。
在采用OpenMP实现的并行程序中,由于程序受到计算机性能的影响,不能大幅度的提高程序运行速度,采用了集群的MPI并行技术,程序被放到多台电脑上运行,多台计算机协同运行并行程序,但是,在集群中的每台计算机执行程序的过程又是一个执行串行程序的过程,因此提出的OpenMP+MPI技术,在集群内采用MPI技术,减少消息传递的次数以提高速度,在集群的每个成员上又采用OpenMP技术,节省内存的开销,这样综合了两种并行的优势,来提升并行程序的执行效率。
三、实验原理OpenMP编程:使用Fork-Join的并行执行模式。
开始时由一个主线程执行程序,该线程一直串行的执行,直到遇到第一个并行化制导语句后才开始并行执行。
含义如下:①Fork:主线程创建一队线程并行执行并行域中的代码;②Join:当各线程执行完毕后被同步或中断,最后又只有主线程在执行。
MPI用户手册
神威Ⅰ计算机系统MPI培训手册国家并行计算机工程技术研究中心二零零零年八月目录第一章MPI简介 (1)1.1 名词解释 (2)1.1.1 分布式内存 (2)1.1.2 消息传输 (2)1.1.3 进程 (2)1.1.4 消息传递库 (2)1.1.5 发送/ 接收 (3)1.1.6 同步/ 异步 (3)1.1.7 阻塞通讯 (3)1.1.8 非阻塞通讯 (3)1.1.9 应用程序缓冲区 (3)1.1.10 系统缓冲区 (4)1.2 MPI环境简介 (4)1.2.1 头文件 (4)1.2.2 MPI调用格式 (4)1.2.3 一般MPI程序结构 (5)1.2.4 通信因子和组 (5)1.2.5 秩 (5)第二章MPI环境管理调用 (6)2.1 函数调用 (6)2.1.1 MPI_Init (6)2.1.2 MPI_Comm_size (6)2.1.3 MPI_Comm_rank (6)2.1.4 MPI_Abort (6)2.1.5 MPI_Get_processor_name (6)2.1.6 MPI_Initialized (7)2.1.7 MPI_Wtime (7)2.1.8 MPI_Wtick (7)2.1.9 MPI_Finalize (7)2.2 MPI环境管理例子 (7)2.2.1 C 语言例子: (7)2.2.2 Fortran语言例子 (8)第三章点对点通信函数 (9)3.1 参数说明 (9)3.1.1 MPI消息传递函数参数 (9)3.1.2 缓冲区(buffer) (9)3.1.3 数据个数(count) (9)3.1.4 数据类型(type) (9)3.1.5 目的地(dest) (10)3.1.6 源(source) (10)3.1.7 标识符(tag) (10)3.1.8 通信因子(comm) (10)3.1.10 请求(request) (10)3.2 阻塞消息通信函数 (11)3.2.1 MPI_Send (11)3.2.2 MPI_Recv (11)3.2.3 MPI_Ssend (11)3.2.4 MPI_Bsend (11)3.2.5 MPI_Buffer_attach、MPI_Buffer_detach (11)3.2.6 MPI_Rsend (12)3.2.7 MPI_Sendrecv (12)3.2.8 MPI_Wait、MPI_Waitany、MPI_Waitall、MPI_Waitsome (12)3.2.9 MPI_Probe (12)3.3 阻塞消息传递例子 (13)3.3.1 C 程序例子 (13)3.3.2 Fortran 程序例子 (14)3.4 非阻塞消息通信函数 (15)3.4.1 MPI_Isend (15)3.4.2 MPI_Irecv (15)3.4.3 MPI_Issend (15)3.4.4 MPI_Ibsend (15)3.4.5 MPI_Irsend (15)3.4.6 MPI_Test 、MPI_Testany 、MPI_Testall 、MPI_Testsome (16)3.4.7 MPI_Iprobe (16)3.5 非阻塞消息传递例子 (17)3.5.1 C 语言例子 (17)3.5.2 Fortran 语言例子 (18)第四章集合通信函数 (19)4.1 集合通信函数 (19)4.1.1 MPI_Barrier (19)4.1.2 MPI_Bcast (19)4.1.3 MPI_Scatter (20)4.1.4 MPI_Gather (20)4.1.5 MPI_Allgather (21)4.1.6 MPI_Reduce (21)4.1.7 MPI_Allreduce (22)4.1.8 MPI_Reduce_scatter (22)4.1.9 MPI_Alltoall (22)4.1.10 MPI_Scan (22)4.2 集合通信操作例子 (24)4.2.1 C 语言例子 (24)4.2.2 Fortran 语言例子 (25)4.2.3 例子输出结果: (25)第五章派生数据类型 (26)5.1 派生数据类型函数: (26)5.1.2 MPI_Type_vector 、MPI_Type_hvector (27)5.1.3 MPI_Type_indexed 、MPI_Type_hindexed (27)5.1.4 MPI_Type_struct (28)5.1.5 MPI_Type_extent (28)5.1.6 MPI_Type_commit (28)5.2 连续数据类型的例子 (28)5.2.1 C 语言例子 (29)5.2.2 Fortran 语言例子 (30)5.2.3 例子输出结果: (31)5.3 向量派生数据类型例子 (31)5.3.1 C 语言例子 (31)5.3.2 Fortran 语言例子 (32)5.3.3 程序输出结果: (33)5.4 索引派生数据类型例子 (34)5.4.1 C 语言例子 (34)5.4.2 Fortran 语言例子 (35)5.4.3 例子输出结果: (36)5.5 结构派生数据类型例子 (37)5.5.1 C 语言例子 (37)5.5.2 Fortran 语言例子 (38)5.5.3 例子输出结果: (40)第六章组和通信因子管理函数 (41)6.1 组和通信因子管理函数 (42)6.1.1 MPI_Comm_group (42)6.1.2 MPI_Group_rank (42)6.1.3 MPI_Group_size (42)6.1.4 MPI_Group_excl (42)6.1.5 MPI_Group_incl (42)6.1.6 MPI_Group_intersection (42)6.1.7 MPI_Group_union (43)6.1.8 MPI_Group_difference (43)6.1.9 MPI_Group_compare (43)6.1.10 MPI_Group_free (43)6.1.11 MPI_Comm_create (43)6.1.12 MPI_Comm_dup (43)6.1.13 MPI_Comm_compare (44)6.1.14 MPI_Comm_free (44)6.2 组和通信因子管理函数运用例子 (44)6.2.1 C 语言例子 (44)6.2.2 Fortran 语言例子 (45)6.2.3 例子结果输出: (46)第七章虚拟拓扑 (47)7.1 虚拟拓扑函数 (47)7.1.2 MPI_Cart_create (47)7.1.3 MPI_Cart_get (47)7.1.4 MPI_Cart_map (47)7.1.5 MPI_Cart_rank (47)7.1.6 MPI_Cart_shift (48)7.1.7 MPI_Cart_sub (48)7.1.8 MPI_Cartdim_get (48)7.1.9 MPI_Dims_create (48)7.1.10 MPI_Graph_create (48)7.1.11 MPI_Graph_get (49)7.1.12 MPI_Graph_map (49)7.1.13 MPI_Graph_neighbors (49)7.1.14 MPI_Graphdims_get (49)7.1.15 MPI_Topo_test (49)7.2 笛卡儿虚拟拓扑例子 (49)7.2.1 C语言例子 (50)7.2.2 Fortran 语言例子 (51)7.2.3 例子输出结果: (52)第八章与机器相关的MPI环境 (53)8.1 新增的与机器相关的MPI调用 (53)8.1.1 取进程ID号 (53)8.1.2 取当前进程所处的逻辑PE号 (53)8.1.3 取系统长时钟(以ms为单位的值) (53)8.1.4 初始化节点共享空间 (53)8.1.5 取节点共享空间 (54)8.1.6 初始化分布共享空间 (54)8.1.7 取分布共享空间 (54)8.2 神威MPI版本的安装 (54)8.3 神威MPI用户程序的编译、连接与运行 (55)8.3.1 主机MPI版本用户程序的编译、连接与运行 (55)8.3.2 前端机MPI版本用户程序的编译、连接与运行 (56)8.4 例子 (56)8.4.1 例子一 (56)8.4.2 例子二(节点共享例子) (57)8.4.3 例子三(一个简单的串行程序转换为并行程序) (59)8.4.4 例子四(一个计算PI的并行程序) (62)第一章MPI简介MPI(Message Passing Interface )是1994年5月发布的一种消息传递接口。
MPI使用操作流程
《mpi使用操作流程》xx年xx月xx日contents •MPI介绍•MPI安装与配置•MPI基本使用方法•MPI并行文件IO操作•MPI并行计算实例•MPI错误处理与调试目录01 MPI介绍Multiple Processor Interface:一种并行计算编程模型,用于多处理器或多线程并行计算。
Message Passing Interface:一种消息传递编程模型,用于分布式或并行计算系统中的进程间通信。
MPI含义MPI标准由美国Argonne国家实验室开发,成为并行计算领域的重要工具。
1993年MPI-2标准发布,增加了对异步通信和动态进程管理的支持。
1997年MPI-3标准发布,优化了并行计算性能和可扩展性。
2008年MPI发展历程MPI应用场景并行数据库MPI可以用于并行数据库系统中的数据分发和通信,提高数据处理速度和效率。
并行图处理MPI可以用于大规模图处理中的并行计算,提高图算法的效率和速度。
高性能计算MPI是高性能计算中常用的并行计算编程模型,被广泛应用于天气预报、物理模拟、数据分析等领域。
02MPI安装与配置确认操作系统版本和支持的MPI版本准备MPI安装所需组件和工具确认网络连接和远程访问能力下载对应版本的MPI安装包解压缩MPI安装包执行安装脚本,如`.bin/install.sh`等待安装过程完成,不要手动中断按照提示进行下一步操作,如选择安装路径、配置环境变量等MPI配置步骤进入MPI安装目录下的`etc`子目录编辑`mpd.conf`文件,配置MPI守护进程的参数配置MPI启动脚本,如`mpd.sh`、`mpdstart.sh`等设置启动脚本属性为可执行,如`chmod +x mpd.sh`使用启动脚本启动MPI守护进程,如`./mpd.sh &`确认MPI守护进程是否成功启动,可以使用`ps -ef |grep mpd`命令查看进程状态03MPI基本使用方法MPI运行环境设置安装MPI选择适合的MPI版本并按照说明进行安装。
mpi程序编译运行指令
mpi程序编译运行指令MPI(Message Passing Interface)是一种用于并行计算的编程模型。
下面将介绍MPI程序的编译和运行指令。
编译MPI程序通常需要使用MPI编译器,常见的MPI编译器有MPICH、OpenMPI等。
在编译MPI程序之前,需要确保已经正确安装了MPI编译器和相关的库文件。
编译MPI程序的指令通常为:```mpiicc -o program program.c```其中,`mpiicc`是MPI编译器的命令,`-o program`指定输出的可执行文件名为`program`,`program.c`是要编译的MPI程序源代码文件。
运行MPI程序的指令通常为:```mpiexec -n <进程数> ./program```其中,`mpiexec`是MPI程序运行的命令,`-n <进程数>`指定运行时的进程数,`./program`指定要运行的MPI可执行文件。
在MPI程序中,可以使用MPI库中的函数来实现进程间的通信和协调。
常用的MPI函数包括`MPI_Init`、`MPI_Finalize`、`MPI_Comm_size`、`MPI_Comm_rank`、`MPI_Send`、`MPI_Recv`等。
这些函数可以实现进程的初始化、获取进程数和进程编号、发送和接收消息等功能。
MPI程序的运行流程一般为:1. 所有进程调用`MPI_Init`进行初始化。
2. 调用`MPI_Comm_size`获取进程总数,调用`MPI_Comm_rank`获取当前进程编号。
3. 根据进程编号的不同,执行不同的代码逻辑。
4. 进程间需要通信时,使用`MPI_Send`和`MPI_Recv`进行消息的发送和接收。
5. 所有进程执行完毕后,调用`MPI_Finalize`进行清理工作。
MPI程序的并行计算模型是基于消息传递的,即进程之间通过发送和接收消息来实现数据的交换和协同计算。
c语言mpi并行计算矩阵乘法
c语言mpi并行计算矩阵乘法
C语言中的MPI(Message Passing Interface)是一种用于编写并行程序的标准,它允许多个进程在不同的计算节点上进行通信和协作。
矩阵乘法是一个经典的并行计算问题,可以通过MPI来实现并行化。
首先,我们需要将矩阵乘法的计算任务分配给不同的进程。
可以将两个矩阵分别分块,然后将这些块分配给不同的进程。
每个进程负责计算其分配到的部分,并将结果发送回主进程。
在C语言中,可以使用MPI库来实现这一过程。
首先,需要初始化MPI环境,并确定每个进程的编号和总进程数。
然后,主进程可以负责将矩阵分块并发送给其他进程,其他进程则接收并进行计算。
计算完成后,结果可以发送回主进程,由主进程进行汇总。
需要注意的是,在并行计算中,需要考虑数据通信的开销以及负载均衡等问题。
合理地分配任务和减少通信开销是并行计算中需要考虑的重要问题。
另外,还可以考虑使用一些优化技术来提高并行矩阵乘法的性
能,比如使用非阻塞通信、优化数据布局以减少通信量、使用多级并行等技术。
总之,使用C语言和MPI实现矩阵乘法的并行计算需要考虑任务分配、数据通信、性能优化等多个方面,需要综合考虑并合理设计并行算法。
并行编程——MPIOPENMP混合编程
并⾏编程——MPIOPENMP混合编程在⼤规模节点间的并⾏时,由于节点间通讯的量是成平⽅项增长的,所以带宽很快就会显得不够。
所以⼀种思路增加程序效率线性的⽅法是⽤MPI/OPENMP混合编写并⾏部分。
这⼀部分其实在了解了MPI和OPENMP以后相对容易解决点。
⼤致思路是每个节点分配1-2个MPI进程后,每个MPI进程执⾏多个OPENMP线程。
OPENMP部分由于不需要进程间通信,直接通过内存共享⽅式交换信息,不⾛⽹络带宽,所以可以显著减少程序所需通讯的信息。
Fortran:Program hellouse mpiuse omp_libImplicit NoneInteger :: myid,numprocs,rc,ierrInteger :: i,j,k,tidCall MPI_INIT(ierr)Call MPI_COMM_RANK(MPI_COMM_WORLD,myid,ierr)Call MPI_COMM_SIZE(MPI_COMM_WORLD,numprocs,ierr)!$OMP Parallel private(tid)tid=OMP_GET_THREAD_NUM()write(*,*) 'hello from',tid,'of process',myid!$OMP END PARALLELCall MPI_FINALIZE(rc)StopEnd Program helloC++:# include <cstdlib># include <iostream># include <ctime># include "mpi.h"# include "omp.h"using namespace std;int main ( int argc, char *argv[] );//****************************************************************************80int main ( int argc, char *argv[] ){int myid;int nprocs;int this_thread;MPI::Init();myid=MPI::COMM_WORLD.Get_rank();nprocs=MPI::COMM_WORLD.Get_size();#pragma omp parallel private(this_thread){this_thread=omp_get_thread_num();cout <<this_thread<<" thread from "<<myid<<" is ok\n";}MPI::Finalize();return0;}这⾥值得要注意的是,似乎直接⽤mpif90/mpicxx编译的库会报错,所以需要⽤icc -openmp hello.cpp -o hello -DMPICH_IGNORE_CXX_SEEK -L/Path/to/mpi/lib/ -lmpi_mt -lmpiic -I/path/to/mpi/include其中-DMPICH_IGNORE_CXX_SEEK为防⽌MPI2协议中⼀个重复定义问题所使⽤的选项,为了保证线程安全,必须使⽤mpi_mt库对于intel的mpirun,必须在mpirun后加上-env I_MPI_PIN_DOMAIN omp使得每个mpi进程会启动openmp线程。
mpirun使用指南
mpirun使用指南mpirun是一个用于在多个计算节点上启动并行作业的命令。
它通常与MPI(消息传递接口)库一起使用,用于在分布式内存系统上运行并行程序。
下面是mpirun的使用指南:1. 基本语法:mpirun [选项] 可执行文件 [参数]2. 选项:-np <进程数>,指定要启动的进程数。
-hosts <主机列表>,指定要在哪些主机上运行进程。
-machinefile <机器文件>,指定包含主机列表的文件。
-npernode <每个节点的进程数>,指定每个节点上要启动的进程数。
-bind-to <选项>,指定进程绑定到处理器的方式,如core、socket等。
3. 示例用法:mpirun -np 4 ./my_program.这将在4个进程上运行可执行文件my_program。
4. 主机列表和机器文件:可以使用-hosts选项或-machinefile选项来指定要在哪些主机上运行进程。
主机列表是一个逗号分隔的主机名列表,而机器文件是一个包含主机名的文件。
5. 进程绑定:使用-bind-to选项可以指定进程绑定到处理器的方式。
这对于优化并行程序的性能非常重要,可以根据处理器的拓扑结构来指定进程的绑定方式。
总之,mpirun是一个强大的工具,可以帮助你在多个计算节点上管理并行作业。
通过灵活运用选项和参数,你可以根据自己的需求来启动并管理并行作业,从而充分发挥分布式计算系统的性能优势。
希望以上信息能够帮助你更好地使用mpirun命令。
计算流体力学李新亮cfdmpi并行程序设计初步PPT课件
Print*, "Hello World! my id is :",myid
! 添加自己的程序 ……
!
ห้องสมุดไป่ตู้
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运行结果:
16
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2. 基本MPI函数 (MPI 子集)
1) MPI初始化
call MPI_Init(ierr)
(in) : 输入参数; (out) : 输出参数;
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低价格 可扩展
单处理器 共享存储
局域并行机群
广域并行机群
4
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自行搭建的简易机群
早期 作者搭建的简易机群
并行机群: 搭建简单 —— 简单的局域网 并行机群 = 局域网 机群软件:Linux/Windows; 套件OSCAR; MPICH.NT, …… 我国最早搭建的机群: LSEC 张林波 搭建的32节点机
(out) Integer:: ierr
整数,返回值非0表示出错
2) MPI结束
call MPI_Finalize(ierr)
(out) Integer:: ierr
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3) 得到当前进程标识
• call
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,myid,ierr)
Real*8 x(10)
数据的首地址 (不是变量的值)
…… (给x 赋值)
10 个数据(不是10个字节)
Call MPI_send( x(1), 10, MPI_double_precision, …..)
c++的mpi编程
c++的mpi编程C++的MPI编程是一种用于实现并行计算的方法。
MPI(Message Passing Interface)是一种通信协议,它允许在分布式计算系统中进行高效的消息传递。
在C++中使用MPI编程,可以充分利用多核处理器和集群计算机等并行资源。
以下是C++ MPI编程的基本步骤:1. 配置MPI环境:首先,需要在操作系统上安装MPI库。
安装完成后,可以通过编译器参数或环境变量指定MPI库的路径。
2. 编写程序:编写一个C++程序,使用MPI库提供的函数进行通信和同步。
常见的MPI函数包括发送和接收消息的函数(如MPI_Send 和MPI_Recv),以及用于进程间通信的函数(如MPI_Comm_size和MPI_Comm_rank)。
3. 分配计算资源:在程序中,使用MPI_Comm_size函数获取进程数量,然后根据问题规模和计算资源分配任务。
可以使用MPI_Comm_rank函数获取当前进程的编号。
4. 初始化MPI:在程序开始时,使用MPI_Init函数初始化MPI库。
在程序结束时,使用MPI_Finalize函数关闭MPI库。
5. 编写主函数:在主函数中,使用MPI函数进行进程间通信和数据交换。
例如,可以使用MPI_Send和MPI_Recv函数实现数据的发送和接收。
6. 编写并行区域:在并行区域中,使用MPI_Barrier函数同步进程。
这样可以确保所有进程在执行并行区域之前达到相同的进度。
7. 结束MPI:在程序结束时,使用MPI_Finalize函数关闭MPI库。
以下是一个简单的C++ MPI编程示例:```cpp#include <iostream>#include <mpi.h>int main(int argc, char *argv[]) {// 初始化MPI库MPI_Init(&argc, &argv);// 获取进程数量和当前进程编号int size, rank;MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);// 输出进程信息std::cout << "Hello, I am process " << rank << " of " << size << "." << std::endl;// 结束MPI库MPI_Finalize();return 0;}```这个示例程序将输出各个进程的编号和总进程数。
MPI并行编程入门
S SISD
S I
MISD
M 指令个数
SMP- Symmetric MultiProcessing
多个CPU连接于统一的内存总线 内存地址统一编址,单一操作系统映像 可扩展性较差,一般CPU个数少于32个 目前商用服务器多采用这种架构
聚集方式:
归约
扫描
通信模式
一对一:点到点(point to point) 一对多:广播(broadcast),播撒(scatter) 多对一:收集(gather), 归约(reduce) 多对多:全交换(Tatal Exchange), 扫描(scan) , 置
换/移位(permutation/shift)
Work Pool
P1
P2
并行算法
• 并行算法设计基本原则
– 与体系结构相结合——线性结构,二维网络结 构……
– 具有可扩展性——并行算法是否随处理机个数 增加而能够线性或近似线性的加速
– 粗粒度——通常情况,粒度越大越好 – 减少通信——减少通信量和通信次数 – 优化性能——单机计算效率和并行效率
流水线计算示意图
并行化分解方法
– 分而治之方法:
• 以一个简单的求和问题为例,说明什么是分而治之方法。假设在q = 2*2*2个处理机上计算:
可以将计算依次分解为两个小的求和问题,用下图简单的描述(图中给出 的是处理机号)。在图中,从上至下是分解的过程,从下至上是求部分 和的过程。这就是有分有治的一个简单过程,也既是一种分而治之方法。
sp (q) q
–
MPI编程入门&MPI编程进阶
MPI编程入门一、MPI概述1.1 MPI的发展史MPI标准化涉及到大约60个国家的人们,他们主要来自于美国和欧洲的40个组织,这包括并行计算机的多数主要生产商,还有来自大学、政府实验室和工厂的研究者们。
1992年4月,并行计算研究中心在Williamsburg,Virginia,召开了一个关于消息传递的标准的工作会议,会议上讨论了标准消息传递的必要的、基本的特点,并建立了工作组继续进行标准化工作。
1992年10月,MPI的初步草稿MPI1形成,MPI1主要包含的是在Williamsburg工作组会议上讨论的基本消息传递的接口,因为它的基本目的就是促进讨论并继续此项工作,所以它主要集中在点对点的通信。
1993年1月,第一届MPI会议在Dallas举行,1993年2月MPI1修定版本公布;之后定期召开了一系列关于MPI的核心的研讨会;1993年11月MPI的草稿和概述分别发表于Supercomputing'93和the proceedings。
直到1994年5月,MPI标准正式发布。
1994年7月发布了MPI标准的勘误表。
现在该工作组正在着手扩展MPI、完善MPI,从事于MPI2(MPI的扩展标准)的制定工作。
1.2 MPI的优点●可移植性和易于使用。
以低级消息传递程序为基础的较高级和(或)抽象程序所构成的分布存储通信环境中,标准化的效益特别明显。
●MPI是被正式的详细说明的:它已经成为一个标准。
消息传递标准的定义能提供给生产商清晰定义的程序库,以便他们能有效地实现这些库或在某些情况下为库程序提供硬件支持,因此加强了可扩展性。
●MPI有完备的异步通信:使得send,recieve能与计算重叠。
●可以很有效的在MPP上或Cluster上用MPI编程:MPI的虚拟拓扑反映了应用程序所申请的一组结点的通信模式,在MPP上实现的MPI便可以利用这种信息来优化处理器间的通信路径。
1.3 主要内容●点对点通信(point_to_point communication)●群体操作(collective operations)●进程组(process groups)●通信上下文(communication contexts)●进程拓扑结构(process topologies)●与Fortran 77和C语言的邦定(bindings for Fortran 77 and C)●环境的管理与查询(environmental management and inquiry)●轮廓管理(profiling interface)1.4 MPI的各种实现在国外有许多自从MPI标准制定以来在各种机器上的MPI的portable的实现,并且他们仍从事于自己的MPI实现的性能改进,其中最著名的一些见表1。
并行计算中的MPI编程技巧及实践经验总结
并行计算中的MPI编程技巧及实践经验总结在并行计算中,MPI(Message Passing Interface)已成为一种广泛应用的并行编程模型。
MPI是一套并行通信协议和编程规范的集合,它可以在分布式内存系统中进行多个进程之间的通信和数据传输。
本文将总结一些MPI编程的技巧和实践经验,帮助开发人员更好地理解和应用MPI,以提高并行计算的效率和性能。
首先,了解MPI的基本概念和术语是理解和应用MPI编程的关键。
MPI中最重要的概念是通信域(communicator)。
通信域是一组进程的集合,这些进程可以相互通信。
在MPI中,有一个默认的通信域MPI_COMM_WORLD,它包含所有参与并行计算的进程。
另外,还有一些常用的通信域操作函数,例如MPI_Comm_size和MPI_Comm_rank函数,用于获取通信域中的进程数和当前进程的标识。
熟悉这些概念和函数,有助于编写可靠和高效的MPI程序。
其次,合理划分任务和数据,对于并行计算的效率至关重要。
在MPI中,一种常见的并行模式是将任务划分为多个子任务,并由不同进程来处理。
例如,可以将一个大规模的计算问题分解为多个小规模的子问题,由多个进程并行计算,最后将结果汇总。
另外,还可以将数据划分为多个块,分配给不同的进程进行处理。
合理的任务和数据划分可以最大程度地利用并行计算资源,提高计算效率和性能。
在MPI编程中,注意避免过多的通信操作,尽量减少进程间的通信次数和数据传输量。
频繁的通信操作会增加通信开销,降低程序的效率。
因此,可以通过合并通信操作,减少数据传输的次数。
例如,可以将多个小消息合并为一个大消息,进行一次批量传输,而不是每个小消息都单独进行传输。
此外,还可以使用非阻塞通信函数,例如MPI_Isend和MPI_Irecv函数,来实现异步通信,减少通信的等待时间。
另一个需要注意的是并行计算中的负载均衡。
负载均衡是指保证多个进程之间的工作量大致相等,避免某些进程一直处于空闲状态,导致计算效率低下。
LAMMPS系统入门
迹,从而判断台球是否能够进袋。
三维:考虑宇宙中只存在太阳和太阳系的八大行星。我们是否能够通过万有引力去预测所
有行星的轨迹。只是此时我们知道某个行星除了来自太阳的引力,还有来自其他行星的应
力。计算某个行星的受力时,要考虑该行星与其余所有天体之间的受力。
高分子势: all-atom, united-atom, bead-spring, breakable
水分子势: TIP3P, TIP4P, SPC, SPC/E and variants
石墨烯和同类物的层间势
金属有机框架势 (QuickFF, MO-FF)
隐式溶剂势: hydrodynamic lubrication, Debye
分子动力学基本原理
分子动力学实际上就是一只拉普拉斯兽。分子动力学的基本任务就是获取物体在任意时刻
组成原子的所有位置和动量然后利用统计力学知识理解物体的性质和行为。
掌握组成物体内部原子的行为就可解释和理解物体的性
质和行为。大量原子在一起表现出来的整体特性,而不
我将分子动力学研究科学问题分为三个部分:软件使用,分子动力学理论,科学问题发现。
只有用深厚的内功催动精妙的招式,才能打败可敬的对手,受到江湖传颂。
分子动力学基本原理
分子动力学的基础是牛顿力学,也即经典力学。经典力学中有三个主要内容:质点、力和
运动。牛顿第二定律是经典力学的核心。
有两个质点放置在光滑的地面上,我们要问的问题是在后续的时间中两个质点是怎么运动
极化模型: QEq, core/shell model, Drude dipole model
电荷平衡:QEq via dynamic, point, shielded, Slater methods
《MPI并行程序设计》课件
MPI的应用领域
MPI广泛应用于科学计算、 大规模数据处理和模拟等领 域,提供了高性能和高效率 的并行计算能力。
MPI基础
1
MPI的环境设置
在开始编写MPI程序之前,需要进行环境设置,包括MPI库的安装和配置,以及节点之间的 网络连接。
据的能力。
总结
1 MPI的优点和缺点
MPI具有高性能、可扩展性和灵活性的优点,但也面临数据通信和负载平衡等挑战。
2 MPI的未来发展趋势
MPI在超级计算和并行计算领域仍发展空间,如更高的并行度、更低的通信延迟和更丰富 的功能。
3 怎样提高MPI的性能
优化MPI程序的性能可以从算法、通信模式、负载均衡和并行度等方面入手,提高并行计 算的效率。
宏定义和预处理
MPI提供了丰富的宏定义和预处理功能,可以简化 并行程序的编写和调试过程,提高开发效率。
实战
1
MPI编程实战
通过实际编写MPI程序,学习如何利用
并行排序实战
2
MPI接口进行并行计算,解决实际问题, 如矩阵运算、图算法等。
利用MPI的并行计算能力,实现高效的排 序算法,提高排序性能和处理大规模数
2
MPI的通信模型
MPI采用消息传递的通信模型,通过发送和接收消息来实现不同进程之间的数据交换和同步。
3
点对点通信
MPI支持点对点通信操作,包括发送、接收和非阻塞通信,用于实现进程之间的直接消息传 递。
4
集合通信
MPI提供了集合通信操作,如广播、栅栏、归约等,用于在整个进程组中进行数据的统一和 协同计算。
MPI高级
MPI的拓扑结构
实验二-快速排序的mpi并行程序
实验二快速排序的MPI并行程序(一)实验时间: 2015年11月5日(二)实验名称:快速排序的mpi并行化设计(三)内容与要求:1、内容:快速排序(以下简称快排)是对冒泡排序的一种改进,它的思想是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
而此次试验要将mpi运用到快速排序中,达到并行化排序的效果。
2、要求:(1)请使用MPI并行程序设计实现快速排序的并行化;(2)正文格式:宋体,小四,首行缩进两字符,单倍行距,两端对齐(四)实验步骤1.运行mpi环境2.初始化一个数组N,然后2m为程序确定进程个数的个数,N是指整个程序调用的进3.定义m=log2程数。
4.将数组中的数据依照快排的方式划分成2m份,然后发送给各个进程5.各进程按串行快排,并将结果按层次返回给跟进程(五)关键代码实现(只写出关键代码)void MpiQs(int *a,int left,int right,int m,int id,int myid){ int *temp;//定义的接收数组信息的存储位置int leftSize,rightSize;MPI_Status status;//如果进程分完则串行快排if(m==0){if(id==myid){quikSort(a,left,right);}return;}//给下个进程分发数据位置int mid;if(id==myid){mid=order_qs(a,left,right);rightSize=right-mid;leftSize=mid-left;//printf("\n对下个进程发送进程号:%d l:%d r%d\n",myid,leftSize,rightSize);MPI_Send(&rightSize,1,MPI_INT,id+exp2(m-1),myid,MPI_COMM_WORLD);//MPI_Recv(&rightSize,1,MPI_INT,id+exp2(m-1),id,MPI_COMM_WORLD,&s tatus);//printf("排序中发送排序个数 the procs:%d\n",myid);if(rightSize!=0){MPI_Send(a+mid+1,rightSize,MPI_INT,id+exp2(m-1),myid,MPI_COMM_WOR LD);// printf("排序中发送数据 the procs:%d\n",myid);}}//对上个进程数据的接收if(myid==id+exp2(m-1)){//printf("\n对上个进程接收进程号:%d l:%d r%d\n",myid,leftSize,rightSize);MPI_Recv(&rightSize,1,MPI_INT,id,id,MPI_COMM_WORLD,&status);//printf("排序中接收排序个数 the procs:%d\n",myid);if(rightSize!=0){temp=(int *)malloc(rightSize*sizeof(int));if(temp==0)printf("申请临时数组内存出错");//MPI_Recv(temp,67,MPI_INT,id,id,MPI_COMM_WORLD,&status);MPI_Recv(temp,rightSize,MPI_INT,id,id,MPI_COMM_WORLD,&status);// printf("排序中接收数据 the procs:%d\n",myid);}}//快排递归MPI_Bcast(&leftSize,1,MPI_INT,id,MPI_COMM_WORLD);if(leftSize>0){//printf("递归中\n");MpiQs(a,left,mid-1,m-1,id,myid);}MPI_Bcast(&rightSize,1,MPI_INT,id,MPI_COMM_WORLD);if(rightSize>0){//printf("递归中\n");MpiQs(temp,0,rightSize-1,m-1,id+exp2(m-1),myid);}//发送与接收数据if((myid==id+exp2(m-1))&&(rightSize!=0)){MPI_Send(temp,rightSize,MPI_INT,id,id+exp2(m-1),MPI_COMM_WORLD);//printf("排序后发送数据 the procs:%d\n",myid);}if((myid==id)&&(rightSize!=0)){MPI_Recv(a+mid+1,rightSize,MPI_INT,id+exp2(m-1),id+exp2(m-1),MPI_ COMM_WORLD,&status);//printf("排序后接收数据 the procs:%d\n",myid);}}截图效果:20个进程计算快排数组序列为100(六)实验总结与思考本次实验根据老师讲解步骤,自己思考了一番,似懂非懂并没有什么思路。
单机双核的mpi并行程序的设置
MPICH2简单的安装配置总结来源:CSDN 作者:andy1lee 发布时间:2008-3-26 人气:194MPICH2是MPI(Message-Passing Interface)的一个应用实现,支持最新的MPI-2接口标准,是用于并行运算的工具,在程序设计语言上支持C/C++和Fortran。
最近因为有项目需要的计算量比较大,所以就学习使用了MPICH2,在此根据网络上查询的相关信息和我自己的实际使用经历,分别总结一下MPICH2在windows和linux下基本的安装使用方法。
软件下载MPICH2的主页是/mpi/mpich2/index.htm,在这个页面上就能找到各平台最新版本MPICH2的下载地址,其中还包括源代码,我在开始作这个项目的时候最新版本是windows版mpich2-1.0.5p2,源代码mpich2-1.0.5p4。
我们的项目是一个CentOS版linux下的程序,所以最终是要在linux下运行的,但是又舍不得windows,于是就打算可能的话就在windows下写程序,用MinGW加windows版的MPICH2编译调试,通过后再到wmware虚拟机组成的简单集群作测试。
所以,为避免不必要的麻烦,就要统一一下windows和linux下的MPICH2版本,而且不打算用最新的,因此决定用mpich2-1.0.5版。
但是,如果在主页上找的话是没有以前旧版本下载的链接的(至少我没找到),只有最新版本的http和ftp下载。
这难不住我等有心之人,既然提供了ftp下载,那咱就直接到他ftp服务器上找,最新源代码链接的地址是ftp:///pub/mpi/mpich2-1.0.5p4.tar.gz,把后面文件名去掉就应该是文件的ftp存放路径,把这个路径直接写到浏览器地址栏里回车(偶用的是FireFox2),就能看到他们服务器上这个目录的文件列表,里面就有1.0.5版的windows安装文件和源代码包,分别为ftp:///pub/mpi/mpich2-1.0.5-win32-ia32.msi和ftp:///pub/mpi/mpich2-1.0.5.tar.gz。
计算空气动力学并行编程基础
计算空气动力学并行编程基础
计算空气动力学并行编程基础
空气动力学并行编程基础是指在进行空气动力学模拟和计算时,使用
并行编程技术来提高计算效率和准确性的基础知识和技能。
以下是空气动
力学并行编程基础的主要内容:
1.并行计算的原理和方法:了解并行计算的基本原理和方法,掌握基
于多核CPU、GPU等硬件加速器的并行计算方法。
2. 数值计算库的使用:掌握数值计算库(如OpenFOAM、ANSYS
Fluent等)的使用方法,能够将计算工作划分为多个任务进行并行处理。
3. MPI编程:学习使用MPI(Message Passing Interface)进行并
行编程,能够完成基于MPI的并行化计算程序的设计和开发。
4. 多线程编程:学习使用多线程技术进行并行编程,能够编写基于OpenMP或CUDA等多线程编程工具的程序。
5.分布式计算:学习使用分布式计算技术进行并行计算,了解如何搭
建分布式计算环境和编写基于分布式计算框架的程序。
6.网格划分与负载均衡:了解空气动力学计算中网格的划分和负载均
衡问题,能够设计和实现均衡的网格划分和负载均衡算法。
7.性能优化:了解空气动力学计算中的性能优化技术,如算法优化、
数据结构优化、计算资源调度等,能够优化计算程序的性能。
通过学习和掌握上述基础知识和技能,能够有效地利用并行计算
技术
进行空气动力学计算和模拟,提高计算效率和准确性。
MPI教程
1
并行计算第三讲MPI 编程基础
3
MPI 介绍
q M essage P assing I nterface
l 消息传递编程标准,目前最为通用的并行编程方式l 提供一个高效、可扩展、统一的并行编程环境l MPI 是一个库,不是一门语言,MPI 提供库函数供C 语言调用
5
MPI 进程与通信器
q MPI 通信器(Communicator )
l MPI 程序中进程间的通信必须通过通信器进行l 通信器分为域内通信器(同一进程组内的通信)和域间通信器(不同进程组的进程间的通信)
l MPI 程序启动时自动建立两个通信器:
MPI_COMM_WORLD :包含程序中所有MPI 进程
MPI_COMM_SELF :有单个进程独自构成,仅包含自己u 进程号是在进程组或通信器被创建时赋予的u 空进程:MPI_PROC_NULL u 与空进程通信时不做任何操作。
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– MPI 程序中的进程由进程组或通信器序号唯一确定, 序号相对于进 程组或通信器而言(假设np个处理器,标号0…np-1)
– 同一个进程在不同的进程组或通信器中可以有不同的序号,进程的序 号是在进程组或通信器被创建时赋予的
– MPI 系统提供了一个特殊的进程序号MPI_PROC_NULL,它代表空 进程(不存在的进程), 与MPI_PROC_NULL 间的通信实际上没有任 何作用
会把MPI系统专用的参数删除,留下用户的解释参数
MPI几个基本函数
• 检测 MPI 系统是否已经初始化 C:
int MPI_Initialized(int *flag)
Fortran 77:
MPI_INIT(FLAG,IERROR) LOGICAL FLAG INTEGER IERROR
• 唯一可在 MPI_Init 前使用的函数 • 已经调用MPI_Init,返回flag=true,否则flag=false
进程与消息传递
• 包含于通过网络联接的不同处理器的多个进程
– 进程独立存在,并位于不同的处理器,由各自独立的操作系统调度,享 有独立的CPU和内存资源
– 进程间相互信息交换,可依靠消息传递 – 最基本的消息传递操作包括发送消息send、接受消息receive、进程同
步barrier、归约reduction等
}
MPI几个基本函数
• Index
– MPI_Init – MPI_Initialized – MPI_Comm_size – MPI_Comm_rank – MPI_Finalize – MPI_Abort – MPI_Get_processor_name – MPI_Get_version – MPI_Wtime
MPI重要概念
• 进程组(process group) 指MPI 程序的全部进程集合的一个有序
子集且进程组中每个进程被赋于一个在该组中唯一的序号(rank), 用于 在该组中标识该进程。序号的取值范围是[0,进程数- 1]
• 通信器(communicator)
– 理解为一类进程的集合即一个进程组,且在该进程组,进程间可以 相互通信
{
int np, rank, ierr;
ierr = MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&np);
/*
Do Some Works
*/
ierr = MPI_Finalize();
• What is the message?
DATA+ENVELOPE
• MPI的目标 – 较高的通信性能 – 较好的程序可移植性 – 强大的功能
消息传递平台MPI
• MPI的产生 – 1992-1994年,MPI 1.1版本问世 – 1995-1997年,MPI 2.0版本出现 • 扩充并行I/O • 远程存储访问 • 动态进程管理等
消息传递平台MPI
• MPI程序编译与运行
– 程序编译
C:
%mpicc -o mpiprog mpisrc.c
Fortran 77: %mpif77 -o mpiprog mpisrc.f
– 程序运行
%mpirun -np 4 mpiprog
•程序执行过程中不能动态改变进程的个数 •申请的进程数np与实际处理器个数无关
MPI_LOGICAL
LOGICAL
MPI_CHARACTER
CHARACTER(1)
MPI_BYTE
MPI_PACKED
MPI程序基本结构
MPI include file
变量定义
MPI 环境初始化 执行程序 进程间通信
退出 MPI 环境
#include <mpi.h>
void main (int argc, char *argv[])
• 若 mpi 版本号为2.0,则返回的version=2,subversion=0机内多个进程 – 多个进程可同时存在于单机内同一操作系统。操作系统负责 调度分时共享处理机资源(CPU、内存、存储、外设等) – 进程间相互独立(内存空间不相交)。在操作系统调度下各 自独立地运行,例如多个串行应用程序在同一台计算机运行 – 进程间可以相互交换信息。例如数据交换、同步等待,消息 是这些交换信息的基本单位,消息传递是指这些信息在进程 间的相互交换,是实现进程间通信的唯一方式
MPI几个基本函数
• 初始化 MPI 系统 C:
int MPI_Init(int *argc, char *argv[])
Fortran 77:
MPI_INIT(IERROR) INTEGER IERROR
• 通常为第一个调用的MPI函数,除 MPI_Initialized 外 • 在C接口中,MPI系统通过argc和argv得到命令行参数,并且
MPI_BYTE 一个字节 MPI_PACKED 打包数据
MPI原始数据类型
MPI Datatype
Fortran Datatype
MPI_INTEGER
INTEGER
MPI_REAL
REAL
MPI_DOUBLE_PRECISION DOUBLE PRECISION
MPI_COMPLEX
COMPLEX
MPI_COMM_RANK(COMM, RANK, IERROR) INTEGER COMM, RANK, IERROR
MPI几个基本函数
• 退出 MPI 系统 C:
int MPI_Finalize(void)
Fortran 77:
MPI_FINALIZE(IERROR)
• 每个进程都必须调用,使用后不准许调用任何MPI函数 • 若不执行MPI退出函数,进程可能被悬挂 • 用户在调用该函数前,应确保非阻塞通讯结束
• 消息(message)
– 分为数据(data)和包装(envelope)两个部分 – 包装由接收进程序号/发送进程序号、消息标号和通信器三部分组成;
数据包含用户将要传递的内容
MPI重要概念
• MPI 对 象 MPI 系 统 内部 定 义 的 数 据 结 构 , 包 括 数 据 类 型 ( 如 MPI_INT)、通信器(MPI_Comm)、通信请求(MPI_Request) 等,它们对用户不透明。在FORTRAN语言中,所有MPI对象均必须 说明为“整型变量INTEGER” 。
– 整型错误码由函数值返回 – 除MPI_Wtime() 和MPI_Wtick()外, 所有MPI 的C 函数均返回一个整型
错误码。成功时返回MPI_SUCCESS,其他错误代码依赖于执行
Fortran 77 : CALL MPI_XXXXX(parameter,...,IERROR)
– 整型错误码由函数的参数返回 – 除MPI_WTIME() 和MPI_WTICK()外为子函数程序(function),
MPI几个基本函数
• 异常终止MPI程序 C:
int MPI_Abort(MPI_Comm comm, int errorcode)
Fortran 77:
MPI_ABORT(COMM, ERRORCODE, IERROR) INTEGER COMM, ERRORCODE, IERROR
• 在出现了致命错误而希望异常终止MPI程序时执行 • MPI系统会设法终止comm通信器中所有进程 • 输入整型参数errorcode,将被作为进程的退出码返回给系统
MPI几个基本函数
• 获取处理器的名称 C:
int MPI_Get_processor_name(char *name, int *resultlen)
Fortran 77:
MPI_GET_PROCESSOR_NAME(NAME, RESULTLEN, IERR) CHARACTER *(*) NAME INTEGER RESULTLEN, IERROR • 在返回的name中存储所在处理器的名称 • resultlen存放返回名字所占字节 • 应提供参数name不少于MPI_MAX_PRCESSOR_NAME个字
MPI几个基本函数
• 得到通信器的进程数和进程在通信器中的标号 C:
int MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int *size) int MPI_Comm_rank(MPI_Comm comm, int *rank)
Fortran 77:
MPI_COMM_SIZE(COMM, SIZE, IERROR) INTEGER COMM, SIZE, IERROR
节的存储空间
MPI几个基本函数
• 获取 MPI 版本号 C:
int MPI_Get_version(int *version, int *subversion)
Fortran 77:
MPI_GET_VERSION(VERSION,SUBVERSION,IERR) INTEGER VERSION, SUBVERSION, IERROR
– 任何MPI通信函数均必须在某个通信器内发生 – MPI系统提供省缺的通信器MPI_COMM_WORLD,所有启动的MPI
进程通过调用函数MPI_Init()包含在该通信器内;各进程通过函数 MPI_Comm_size()获取通信器包含的(初始启动)的MPI进程个数 – 组内通信器和组间通信器
MPI重要概念
• MPI联接器(handles) 联接MPI对象的具体变量,用户可以通过 它访问和参与相应MPI对象的具体操作。例如,MPI系统内部提供的 通信器MPI_COMM_WORLD。在FORTRAN语言中,所有MPI联接 器均必须说明为“整型变量INTEGER”