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
100x1002.345s
200x2005.678s
300x30011.234s
...
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
110.345s
26.789s
43.456s
...
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。

五、实验总结
本实验设计和实现了一个简单的MPI并行程序，并通过性能分析来评
估其并行计算的效果。

实验结果表明，程序的运行时间与输入规模呈正相
关关系，随着输入规模的增加运行时间也相应增加；同时，程序的运行时
间与进程数量呈负相关关系，随着进程数量的增加运行时间逐渐减少，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。

六、实验建议
在实验过程中，可以使用更大规模的输入数据来测试程序的性能，以
获取更准确的结果。

同时，可以尝试使用其他的并行计算框架进行比较，
评估MPI在不同情况下的性能表现。

最后，对程序进行优化，尝试使用并行算法进行计算，以提高程序的性能。