MPI并行编程入门

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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

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。

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

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:

MPI并行程序设计

MPI并行程序设计

MPI并行程序设计

MPI并行程序设计

引言

MPI(Message Passing Interface)是一种常用的并行计算编程模型,用于在分布式计算环境中实现并行程序设计。MPI提供了在多个进程之间进行通信和同步的机制,使得程序能够充分利用集群或超级计算机的并行性能。本文将介绍MPI的基本概念和使用方法,并帮助读者了解如何进行MPI并行程序设计。

MPI基本概念

MPI的核心思想是将计算任务划分为多个子任务,并将这些子任务分发给不同的进程进行并行计算。MPI使用消息传递的方式来实现进程之间的通信和同步。以下是一些MPI的基本概念:进程通信

在MPI中,每个并行计算的进程都有一个唯一的标识符,称为进程号(rank)。进程之间可以使用通信操作进行消息传递,包括发送消息(send)、接收消息(receive)和同步(synchronize)等操作。

点对点通信

点对点通信是指在两个进程之间进行消息传递,包括发送方和接收方。发送方使用`MPI_Send`函数发送消息,接收方使用

`MPI_Recv`函数接收消息。

广播通信

广播通信是指一个进程向所有其他进程发送消息的操作。发送方使用`MPI_Bcast`函数广播消息,接收方使用`MPI_Recv`函数接收消息。

归约操作

归约操作是指将一组数值合并为一个数值的操作,如求和、求最大值等。MPI提供了多种归约操作,包括`MPI_Reduce`和

`MPI_Allreduce`。

并行计算模式

MPI支持多种并行计算模式,包括主从模式、对等模式等。在主从模式中,一个进程作为主进程,负责分发任务和收集结果;其余进程作为从进程,负责执行分配的子任务。在对等模式中,所有进程都具有相同的任务和贡献。

MPI使用操作流程

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。

02

MPI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`

mpi编程实例

mpi编程实例

mpi编程实例

MPI(Message Passing Interface)是一种用于并行计算的标准通信协议。MPI编程是一种分布式内存编程模型,用于在多台计算机上实现并行计算。MPI编程可以利用多台计算机的处理能力,同时处理大量数据,从而加快程序运行速度。下面将介绍一个简单的MPI编程实例。

实例描述:

假设我们有一个长度为n的数组a,我们要对其进行求和操作,并将结果返回给主进程。我们可以使用MPI来实现这个操作,具体步骤如下:

1. 初始化MPI环境

在程序开始时,需要初始化MPI环境。这可以通过调用MPI_Init函数来实现。该函数接受两个参数:argc和argv,它们是程序启动时传递给主函数的命令行参数。如果没有命令行参数,则可以将它们设置为0和NULL。

2. 获取进程数量和当前进程号

在MPI中,每个进程都有一个唯一的编号(rank)。我们可以使用MPI_Comm_size函数获取当前运行的进程数量,并使用

MPI_Comm_rank函数获取当前进程的rank值。

3. 初始化数组

在本例中,我们需要初始化一个长度为n的数组a。由于每个进程只能访问自己所拥有的部分数据,因此每个进程只需要初始化自己所拥有的部分即可。

4. 分发数据

为了让每个进程都能够对整个数组进行求和操作,我们需要将数组分发给每个进程。这可以通过调用MPI_Scatter函数来实现。该函数接受四个参数:要发送的数据、发送数据的大小、接收数据的缓冲区、接收数据的大小。

在本例中,我们将数组a分成n/p份,其中p为进程数量。每个进程将收到n/p个元素。

基于MPI的并行程序设计

基于MPI的并行程序设计

基于MPI的并行程序设计

MPI(Message Passing Interface)是一种用于并行计算的消息传递

编程接口。它提供了一组用于在多个进程之间传递消息的函数,使得在并

行计算中能够更加高效地利用计算资源。本文将介绍MPI的基本原理和并

行程序设计的一些基本概念。

MPI的基本原理是基于消息传递的,并行计算模型。在MPI中,计算

节点被组织成一个逻辑拓扑结构,每个节点都可以通过消息传递的方式与

其他节点进行通信。这种消息传递方式可以通过网络或者高速互连的硬件

来实现,使得多个节点之间可以并行地进行计算。

并行程序设计的关键是分割问题和分配任务。在MPI中,通常将任务

分割成若干个较小的子任务,然后将这些子任务分配给不同的计算节点进

行并行计算。每个计算节点独立地计算自己的子任务,并通过消息传递与

其他节点进行通信,最终将计算结果汇总起来。

并行程序设计的另一个重要概念是同步和异步操作。同步操作是指在

发送或接收消息时,发送进程或接收进程需要等待对应的操作完成后才能

继续执行。而异步操作则是指发送和接收消息的操作不会阻塞进程的执行,进程可以继续执行其他的计算操作。MPI提供了一系列的同步和异步通信

操作,例如MPI_Isend和MPI_Irecv函数,用于实现非阻塞的消息传递。

在并行程序设计中,性能优化是一个重要的课题。为了提高并行计算

的效率,可以采用一些优化技术,例如流水线计算、任务分发和负载均衡。流水线计算是指将计算任务划分为若干个阶段,并将每个阶段分配给不同

的计算节点进行并行计算。任务分发是指将计算任务动态地分配给空闲的

MPI并行编程入门

MPI并行编程入门
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
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[])
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

Intel 的MPI 中文版 使用指南

Intel 的MPI 中文版 使用指南

Intel 的MPI 中文版使用指南【正文】

章节1:引言

1.1 介绍

1.2 目的

章节2:安装MPI软件包

2.1 准备工作

2.2 MPI软件包

2.3 安装MPI软件包

章节3:MPI环境配置

3.1 设置环境变量

3.2 配置主机名和IP地质

3.3 创建MPI主机文件

章节4:MPI程序编写

4.1 编写并编译MPI程序

4.2 运行MPI程序

章节5:MPI进程通信

5.1 发送与接收消息

5.2 广播

5.3 分发与收集

5.4 归约操作

5.5 可靠通信

章节6:MPI集群调试

6.1 调试工具介绍

6.2 使用调试工具调试MPI程序6.3 常见问题解决

章节7:MPI性能优化

7.1 优化通信

7.2 优化计算

7.3 优化负载均衡

7.4 常见优化技巧

【附件】

附件1:MPI代码示例

附件2:MPI配置文件示例

【法律名词及注释】

1、MPI:Message Passing Interface,一种并行计算互连协议,用于编写并行计算程序。

2、广播:一台节点向其他节点发送相同的消息。

3、分发与收集:一台节点将消息发送给其他节点,其他节点将

消息收集到一台节点上。

4、归约操作:将多个节点的数据进行聚合操作,如求和、求最

大值等。

5、可靠通信:保证消息的完整性和可靠性,确保消息能够正确

传递。

【结束语】

本文档涉及附件:

附件1:MPI代码示例

附件2:MPI配置文件示例

本文所涉及的法律名词及注释:

1、MPI:Message Passing Interface,一种并行计算互连协议,用于编写并行计算程序。

2、广播:一台节点向其他节点发送相同的消息。

MPI并行程序设计自学教程

MPI并行程序设计自学教程

MPI并行程序设计自学教程

MPI是一种用于编写并行程序的工具,旨在将计算任务分发给多个处

理单元,以加速程序的执行速度。MPI的全称是Message Passing Interface,它提供了一组函数和语法,用于在不同处理单元之间传递消

息和同步计算。

要学习MPI并行程序设计,我们首先需要了解MPI的基本概念和原理。MPI是一个基于消息传递的并行编程模型,它将计算任务划分为一系列独

立的进程,每个进程在自己的内存空间中执行。进程之间通过发送和接收

消息来进行通信,以便协调计算任务的执行。

MPI的编程模型主要包括以下几个概念:

1.进程:计算任务的基本执行单元。每个进程都有自己的地址空间和

程序计数器,并且可以并行执行相同或不同的指令。

2.通信域:进程之间可以相互通信的区域。在MPI中,通信域由一组

进程组成,可以是整个并行程序的全部进程,也可以是由进程分组而成的

子集。

3.消息:进程之间传递的数据块。消息包括发送方的标识符、接收方

的标识符和数据本身。

4.同步:确保不同进程之间的通信按特定的顺序进行。同步操作可以

保证消息的可靠传递和正确的计算顺序。

为了开始学习MPI并行程序设计,可以按照以下步骤进行:

1. 安装MPI库:首先需要安装MPI库,可选的MPI库有多种,如Open MPI、MPICH等。选择并安装一个适合的MPI库,并确保能在计算机上正常运行。

2.学习MPI基本函数:MPI提供了一组函数,用于创建进程、发送和接收消息、同步进程等。可以逐步学习这些函数的使用方法,并写一些简单的MPI程序来测试。

MPI并行程序的编译和运行(C语言)

MPI并行程序的编译和运行(C语言)

MPI并行程序的编译和运行(C语言)

(适用于数学楼机房,其它并行环境下可能有所区别)

一、源程序的编译: mpicc [选项]源程序

其中常用选项有:

z-c :只编译,不链接,即只生成目标文件(.o文件)

z-o filename:指定输出的文件名,缺省通常为a.out

z-I path:指定(增加)头文件(如*.h)的搜索路径(目录)

z-L path:指定(增加)库文件的搜索路径(目录)

z-l name:与库文件libname.a 链接

z优化开关:-O,-O2,-O3,等,常用为-O2

z-g:使得目标码中包含源文件名、行号等信息(用于程序调试)例:mpicc –O2 –o hello_world hello_world.c

二、使用mpirun提交并行任务

mpirun -np 4可执行文件

z-np用于指定启动的进程数,这里启动4个进程;

z可执行文件是用户所要提交的任务,即编译生成的可执行文件。

例:mpicc –O2 -o cpi cpi.c

mpirun -np 8cpi

三、在机群上通过联想的作业调度软件递交作业

1.首先登录到机群服务器(ssh 22

2.204.244.252),将你的并行程序重新编译一次,

生成相应的可执行文件;

2.由于机群使用的是联想的ljrs作业调度软件,所以必须通过ljrs脚本提交并行作业;

下面是一个ljrs脚本模板,递交并行作业时只需在其基础上进行适当修改即可:

#!/bin/bash

# Job name

#LJRS -N cpi

# Queue name

#LJRS -q dpool

mpi用法

mpi用法

MPI(Message Passing Interface)是一种并行计算中的通信协议,用于在多个计算节点之间传递消息以实现数据共享和协同计算。下面是关于MPI的基本用法的一些关键点:

1. 安装MPI库:要使用MPI,您需要安装MPI库,这通常涉及到下载和安装适用于您的操作系统的特定版本的MPI库。

2. 创建进程组:在MPI中,进程组是一个包含多个进程的集合。您可以使用MPI_Init和MPI_Init_thread等函数来初始化MPI环境并创建进程组。

3. 发送消息:您可以使用MPI_Send函数将消息发送到指定的进程。发送消息时,您需要指定接收消息的进程的标识符以及要发送的数据。

4. 接收消息:您可以使用MPI_Recv函数从指定的进程接收消息。接收消息时,您需要指定接收消息的进程的标识符以及用于存储接收数据的缓冲区。

5. 分发数据:您可以使用MPI_Scatter等函数将数据分布到多个进程中,以便在并行计算中共享数据。

6. 收集数据:您可以使用MPI_Gather等函数将多个进程中的数据收集到一个中央位置,以便进行进一步的处理。

7. 使用标签:在发送和接收消息时,您可以使用标签来指定要发送或接收的消息的标识符。这有助于区分不同的消息并在多个消息之间进行区分。

8. 处理错误:在MPI中,您应该始终处理可能的错误情况,例如发送消息失败或接收消息超时等。您可以使用MPI_Error_string等函数来获取有关错误的详细信息。

下面是一个简单的MPI程序的示例,用于在两个进程之间发送和接收整数数据:

mpi基本用法 -回复

mpi基本用法 -回复

mpi基本用法-回复

MPI基本用法

MPI(Message Passing Interface)是一种常用的并行计算编程模型,它允许在分布式内存系统中进行进程间通信。MPI被广泛应用于科学计算、高性能计算以及大规模数据处理等领域。本文将介绍MPI的基本用法,为大家一步一步解释如何使用MPI进行并行计算。

第一步:MPI的安装和设置

1.1 安装MPI库

首先,要在计算机上安装MPI库。常用的MPI库包括Open MPI、MPICH 和Intel MPI等。根据操作系统的不同,可以选择合适的MPI库进行安装。

1.2 环境变量设置

安装完成后,需要设置相应的环境变量。将MPI的安装目录添加到系统路径(PATH)中,以便系统可以找到MPI的执行程序。同时,还需要设置LD_LIBRARY_PATH环境变量,以指定MPI库的位置。

第二步:MPI的编程模型

MPI的编程模型基于进程间的消息传递。每个进程都有自己的地址空间,

并且可以通过MPI的函数进行相互通信。MPI定义了一系列的函数和数据类型,用于实现进程间的消息传递和同步操作。

2.1 初始化MPI环境

在开始使用MPI之前,需要调用MPI的初始化函数来建立MPI的运行环境。可以通过以下代码来完成初始化操作:

c

#include <mpi.h>

int main(int argc, char argv) {

MPI_Init(&argc, &argv);

TODO: MPI代码

MPI_Finalize();

return 0;

}

在这段代码中,`MPI_Init()`函数用于初始化MPI环境,`MPI_Finalize()`函数用于关闭MPI环境。`argc`和`argv`是命令行参数,通过它们可以传递程序运行所需的参数。

MPI并行编程

MPI并行编程

1 MPI中的消息
初始化MPI环境 得到缺省的进程组大小 得到每个进程在组 中的编号 发送消息
接收消息
终止MPI环境
1 MPI中的消息
这个程序用以下并行C编译器mpcc来编译:
mpcc myprog.c –o myprog
执行下列命令将可执行程序myprog加载到n个节点上:
MPIRUN myprog –np n
6个基本函数组成的MPI子集
#include "mpi.h" /*MPI头函数,提供了MPI函数和数据类型的 定义*/ int main( int argc, char** argv ) { int rank, size, tag=1; int senddata,recvdata; MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); /*MPI的初始化函数*/ MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); /*该进程的编 号*/ MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); /*总的进程数 目*/
进程 0
传递信息
进程 1Baidu Nhomakorabea
传递信息
进程 2
传递信息
进程 3
传递信息
消息传递是相对于进程间通信方式而言的,与具体并行机存储模式无 关, 任何支持进程间通信的并行机,均可支持消息传递并行程序设计;几 乎 有共享和分布存储并行计算环境均支持进程间的消息传递通信; 进程0发送一个整数给进程1;进程1将该数加1,传递给进程2;进程2再将 该数加1,再传递给进程3;依次类推,最后,进程N-1将该数传递给进程0, 由进程1负责广播该数给所有进程,并打印输出。

MPI并行编程入门

MPI并行编程入门

进程 i 向进程 0 发送 100-i 个整型数,
CALL MPI_FINALIZE(IERR) ELSE
每隔100个整型数依次存储消息
ROOT=0
IF(RANK.EQ.0) THEN
DO I=0,SIZE-1 RECS(I)=100-I
0
1
3
4
DISP(I)=I*100
ENDDO
ENDIF
CALL MPI_GATHERV(A,100-RANK,MPI_INTEGER,RBUF,RECS,DISP,MPI_INTERGER,ROOT,COMM,IERR)
收集(MPI_Gatherv)
A
B
C
D
BA
C
D
收集(MPI_Gatherv)
• 每个进程发送的数据个数不同 • 根进程接收不一定连续存放 • 数组recvcounts和displs的元素个数等于进程总数,并与进程顺序对应 • 数据的个数与位移都以recvtype为单位
Sample – Fortran
收集(MPI_Allgather)
收集(MPI_Allgather)
收集(MPI_Allgatherv)
printf("P:%d after broadcast parameter is %f\n",rank,param);
MPI_Finalize(); }

c++的mpi编程

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。

MPI并行编程入门

MPI并行编程入门
► 对称多处理机(SMP) ► 分布式共享存储多处理机(DSM) ► 大规模并行处理机(MPP) ► 机群(Cluster)
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
• 划分: 切割数据和工作负载 • 分配:将划分好的数据和工作负载映射到计算结点(处理器)上 • 分配方式:
– 显式分配: 由用户指定数据和负载如何加载 – 隐式分配:由编译器和运行时支持系统决定 • 就近分配原则:进程所需的数据靠近使用它的进程代码
并行化分解方法
– 区域分解法:分解被执行的数据
• 非重叠的区域分解,这种分解将离散化后的方程化成一些独立的小规模 问题和一个与每个小问题关联的全局问题,此种分解给出的方法是子结 构方法。
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。
相关主题
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进程1
进程2
内存
进程与消息传递
• 单机内多个进程 – 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
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
• 若 mpi 版本号为2.0,则返回的version=2,subversion=0
C Datatype Signed char Signed short int Signed int Signed log int Unsigned char Unsigned short int Unsigned int Unsigned long int Float Double Long double
Fortran77的所有MPI过程都是Fortran77的子例行程序(subroutine)
MPI原始数据类型
MPI Datatype MPI_CHAR MPI_SHORT MPI_INT MPI_LONG MPI_UNSIGNED_CHAR MPI_UNSIGNED_SHORT MPI_UNSIGNED MPI_UNSIGNED_LONG MPI_FLOAT MPI_DOUBLE MPI_LONG_DOUBLE MPI_BYTE MPI_PACKED
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
• 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” 。
• 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”
MPI函数一般形式
C: error = MPI_Xxxxx(parameter,...); MPI_Xxxxx(parameter,...);
}
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
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
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
– 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_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[])
会把MPI系统专用的参数删除,留下用户的解释参数
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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
• MPI的语言绑定 – Fortran(科学与工程计算) – C(系统和应用程序开发)
• 主要的MPI实现 – 并行机厂商提供 – 高校、科研部门
• MPICH (http://www.mcs.anl.gov/mpi/mpich ) • LAMMPI (http://www.lam-mpi.org/)
• 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
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
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();
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
– 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基础知识
• 进程与消息传递 • MPI重要概念 • MPI函数一般形式 • MPI原始数据类型 • MPI程序基本结构 • MPI几个基本函数 • 并行编程模式
进程与消息传递
• 单个进程(process) – 进程与程序相联,程序一旦在操作系统中运行即成为进程。 进程拥有独立的执行环境(内存、寄存器、程序计数器等) ,是操作系统中独立存在的可执行的基本程序单位 – 串行应用程序编译形成的可执行代码,分为“指令”和“数据”两 个部分,并在程序执行时“独立地申请和占有”内存空间,且 所有计算均局限于该内存空间。
• 进程序号(rank) 用来在一个进程组或通信器中标识一个进程
– 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
MPI并行编程入门
中国科学院计算机网络信息中心 超级计算中心
参考材料
张林波 清华大学出版社 莫则尧 科学出版社 都志辉 清华大学出版社
消息传递平台MPI
• 什么是MPI (Message Passing Interface) – 是函数库规范,而不是并行语言;操作如同库函数调用 – 是一种标准和规范,而非某个对它的具体实现(MPICH等), 与编程语言无关 – 是一种消息传递编程模型,并成为这类编程模型的代表
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