MPI并行程序设计实例教程

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《MPI并行程序设计》课件

有高度可移植性、灵活性和可扩展性，允许开发者在多个计算节点上进行并行计算。
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

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。

mpi并行计算教程与实例

mpi并行计算教程与实例MPI（Message Passing Interface）是一种用于编写并行计算程序的标准接口。

它是一种消息传递编程模型，能够在分布式内存系统中实现多个进程之间的通信和协调。

MPI并行计算的教程与实例，将为读者介绍MPI的基本概念、使用方法和相关实例，帮助读者快速入门并掌握MPI并行计算的技巧。

一、MPI的基本概念MPI是一种标准接口，提供了一组函数和语义规范，用于编写并行计算程序。

在MPI中，进程是程序的基本执行单元，每个进程都有自己的地址空间和计算资源。

进程之间通过消息进行通信，可以发送和接收消息，实现进程之间的数据交换和协调。

MPI中有两个基本的概念：通信域和通信操作。

通信域定义了一组进程的集合，这些进程之间可以进行消息的发送和接收。

通信操作是指进程之间进行消息传递的操作，包括发送、接收、同步等。

二、MPI的使用方法在MPI编程中，首先需要初始化MPI环境，然后确定通信域和进程之间的通信拓扑关系。

之后，可以使用MPI提供的函数进行消息的发送和接收，实现进程之间的通信和协调。

最后，需要在程序结束时释放MPI环境。

MPI提供了丰富的函数库，可以实现不同类型的通信和操作。

例如，MPI_Send函数可以将消息发送给指定的进程，MPI_Recv函数可以接收来自其他进程的消息。

此外，MPI还提供了一些高级函数，如MPI_Bcast和MPI_Reduce，用于广播和归约操作。

三、MPI的实例下面以一个简单的例子来说明MPI的使用方法。

假设有一个数组，需要计算数组中元素的总和。

可以使用MPI将数组分成若干部分，分配给不同的进程进行计算，最后将结果汇总得到最终的总和。

需要初始化MPI环境，并获取进程的总数和当前进程的编号。

然后，将数组分成若干部分，每个进程只计算分配给自己的部分。

计算完成后，使用MPI_Reduce函数将各个进程的计算结果进行归约，得到最终的总和。

最后，释放MPI环境。

使用mpi集合通信实现并行矩阵乘法

使用mpi集合通信实现并行矩阵乘法在计算机科学的世界里，矩阵乘法就像是厨师调配美味菜肴一样，得用对材料、掌握火候，还得让每个步骤都配合得当。

想象一下，几个大厨一起合作，各自负责一部分，最后端出一盘丰盛的盛宴。

这就是并行矩阵乘法的魅力所在！不过，别以为这只是个简单的配方，它背后有个神秘的主角，那就是MPI，也就是消息传递接口。

它让各个“厨师”可以愉快地沟通，传递数据，协同工作。

咱们得弄清楚什么是MPI。

这东西就像是计算机之间的超级翻译官，负责让不同的处理器能够顺畅交流。

就像在一个大派对上，大家有的讲英语，有的讲法语，有的讲西班牙语，但只要有个翻译在，就能让每个人都聊得欢。

MPI正是让多台计算机“搭话”的桥梁，让它们在做矩阵乘法时可以心有灵犀。

矩阵乘法嘛，想象一下两台计算机各自拿着自己的矩阵，经过一番操作，最后组合成一个新矩阵，这可是一项团队合作的活儿。

我们得说说具体的操作步骤。

得准备好两个矩阵，一个是A，一个是B。

想象一下，A是一大块巧克力，B是一盘饼干，咱们得把它们巧妙地混合在一起，才能做出美味的巧克力饼干。

咱们把A和B分别分给不同的处理器，每个处理器就负责一部分的计算，这样一来，效率就高得多。

这就像是厨房里，几位厨师各自负责不同的食材，结果一加一大于二，效率杠杠的。

然后，咱们需要集合通信。

这时MPI又要登场了，负责把各个处理器的计算结果汇总到一起。

你可以想象成一个聚会，大家各自带了自己的美食，最后大家聚在一起，分享各自的拿手好菜，拼出一桌丰盛的晚餐。

MPI的集合通信就像是把所有的美食汇聚到一起，最后大家分享的可不是普通的晚餐，而是一场视觉与味觉的盛宴。

在这个过程中，咱们还得注意一些细节。

每个处理器的计算结果都得有序传输，不能出现错位。

就像在舞会上，大家得按节奏走，不能踩到别人的脚。

为了保证每个计算的正确性和高效性，MPI提供了多种集合通信的方式，比如广播、聚合等，每种方式都有其独特的魅力，能让不同的计算需求都得到满足。

mpi程序编译

MPI（Message Passing Interface）是一种并行计算中常用的编程模型，它提供了一种在多个处理器上并行执行程序的方法。

要编译MPI程序，您需要使用支持MPI的编译器，例如GCC或Intel MPI 库。

以下是在Linux系统上使用GCC编译器编译MPI程序的示例：
1. 编写MPI程序，例如名为“program.c”的源代码文件。

2. 打开终端并进入源代码文件所在的目录。

3. 运行以下命令来编译MPI程序：
```shell
mpicc program.c -o program
```
这将使用mpicc编译器将“program.c”编译为名为“program”的可执行文件。

4. 运行可执行文件以执行MPI程序：
```shell
./program
```
这将启动MPI程序，并在多个进程上并行执行。

如果您使用的是其他操作系统或编译器，则编译和运行MPI程序的方式可能会有所不同。

请查阅相应的文档以获取更多详细信息。

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。

5. 求和操作每个进程都对自己所拥有的部分进行求和操作，并将结果存储在一个变量中。

6. 合并结果最后，我们需要将每个进程的结果合并起来，并返回给主进程。

这可以通过调用MPI_Reduce函数来实现。

该函数接受五个参数：要发送的数据、接收数据的缓冲区、发送数据的大小、操作类型（本例中为MPI_SUM）、接收数据的rank值。

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计算节点，以实现任务的并行处理。

负载均衡是指将计算任务均匀地分配给不同的计算节点，以避免一些节点的计算负载过重。

总的来说，MPI是一种基于消息传递的并行编程接口，提供了一系列的通信原语，用于在计算节点之间进行消息传递。

通过合理地分割问题、分配任务和优化计算过程，可以实现高效的并行程序设计。

在当前的多核计算环境中，MPI仍然是一种重要的并行编程模型，在科学计算、大规模数据分析等领域有着广泛的应用。

MPI并行编程实战技巧

MPI并行编程实战技巧MPI并行编程实战技巧MPI（Message Passing Interface）是一种用于并行程序设计的通信库，常用于分布式内存系统中的并行计算。

在并行编程实践中，掌握一些实战技巧可以帮助我们更高效地利用MPI进行程序开发。

首先，我们需要注意程序的并行性。

在使用MPI 编写并行程序时，我们需要将问题分解为多个子问题，每个子问题由不同的进程处理。

这就需要我们对问题的分解和并行算法有一定的了解。

合理地划分任务可以最大程度地发挥并行计算的优势。

其次，合理地利用MPI的通信机制。

MPI通过发送和接收消息来实现进程间的通信。

在编写MPI程序时，我们需要注意如何选择适当的通信模式和通信函数。

常用的通信模式有点对点通信和集合通信。

点对点通信适用于两个进程之间的直接通----宋停云与您分享----信，而集合通信适用于多个进程之间的通信。

MPI 提供了一系列通信函数，如MPI_Send、MPI_Recv 等，我们需要根据具体情况选择合适的函数。

另外，我们还需要注意MPI的性能优化。

MPI程序的性能受多种因素影响，如通信开销、负载平衡等。

为了提高程序的性能，我们需要考虑如何减少通信开销，如合并消息、减少消息的发送次数等。

此外，我们还需要保持负载的平衡，避免进程之间的负载不均衡导致性能下降。

最后，我们需要进行MPI程序的调试和性能分析。

MPI程序的调试和性能分析是很重要的一步。

对于程序中的错误，我们可以使用一些调试工具来定位和解决。

而对于性能分析，我们可以使用一些性能分析工具来找出程序的瓶颈，并进行相应的优化。

总之，MPI并行编程是一门有挑战性的技术，但通过掌握一些实战技巧，我们可以更好地利用MPI进行程序开发。

我们需要注意程序的并行性、----宋停云与您分享----合理利用MPI的通信机制、进行性能优化以及进行调试和性能分析。

通过不断地实践和总结，我们可以逐渐提高自己的MPI编程能力。

----宋停云与您分享----。

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。

3.理解进程并行模型：理解MPI的进程并行模型，并思考如何将计算任务分发给不同的进程并协调它们的执行。

可参考一些经典的并行算法和并行设计模式，如并行矩阵乘法、并行归并排序等。

4.设计并实现MPI程序：根据实际需求，设计并实现一个MPI程序。

可以从简单的问题开始，逐步扩展到更复杂的问题。

在程序设计过程中，注意消息的发送和接收顺序，以及进程之间的同步操作。

MPI多机器实现并行计算

MPI多机器实现并⾏计算最近使⽤⼀个系统的分布式版本搭建测试环境，该系统是基于MPI实现的并⾏计算，MPI是传统基于msg的系统，这个框架⾮常灵活，对程序的结构没有太多约束，⾼效实⽤简单，下⾯是MPI在多台机器上实现并⾏计算的过程。

这⾥准备使⽤三台机器，假设为A，B，C，对应IP分别为：192.168.86.16（A），192.168.86.108（B），192.168.86.123（C）。

在这三台机器上都有同⼀个⽤户名songhou2，这三台机器上安装了相同的MPI版本，并且确保都已经设置好了环境变量，我们这⾥把192.168.86.16作为主节点。

我们⾸先完成机器A和机器B之间的设置。

在机器A上进⼊songhou2⽤户⽬录下，执⾏如下命令：命令执⾏过程中可能要等待你的输⼊，全部直接选择回车即可，然后接着执⾏如下命令：执⾏完命令后，需要输⼊songhou2在机器B上的密码，输⼊密码后回车，继续执⾏下⾯的命令：登陆机器B 继续执⾏下⾯的命令：遇到需要输⼊yes/no的地⽅就输⼊yes，其他⼀律输⼊回车，然后再执⾏如下命令：最后执⾏如下命令退出机器B：执⾏完上述所有命令后，就完成机器A和机器B之间的设置了，机器A和机器C之间的设置类似，这⾥就不再进⾏赘述了。

现在我们回到机器A 上，编译我们的源代码得到可执⾏程序：由于我们的三天机器是相互独⽴的，他们之间没有共享磁盘，所以如果你想让同⼀个程序使⽤MPI在多台机器上执⾏，就要把可执⾏程序分别拷贝到另外两台机器上，然后我们把可执⾏程序分别拷贝到机器B和机器C上，但是要保证可执⾏程序在三台机器上的⽂件路径完全相同：下⾯你要在可执⾏程序所在的⽂件夹下创建⼀个⽂本⽂件，命名为hosts.txt，然后分别把三台机器的IP写到hosts.txt中，然后就可以执⾏程序了。

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。

《MPI程序设计》

MPI并行程序设计平台A典型并行计算环境“ñA进程与消息传递O A MPI应用现状l A MPI并行程序设计入门（程序示例1）A MPI基本函数Z A作业一A MPI并行程序示例2（求解-∆u=f）；”ªA作业二A MPI先进函数A MPI的发展A作业三“A MPI并行程序设计的高性能要求一、典型并行计算环境1．硬件环境（SMP、DSM、MPP、机群系统）：z共享存储对称多处理机系统（SMP）：¾对称式共享存储：任意处理器可直接访问任意内存地址，且访问延迟、带宽、几率都是等价的；¾微处理器：8-32个，SUN Starfare可达64个，几十到几百亿次；¾例子：SGI Power Challenge, SUN Enterprise；z分布共享存储多处理机系统（DSM）：¾分布共享存储：内存模块物理上局部于各个处理器内部，但逻辑上（用户）是共享存储的；¾基于Cache目录的非一致内存访问（CC-NUMA）：局部与远程内存访问的延迟和带宽不一致，3-10倍—> 高性能并行程序设计注意；¾微处理器：16-128个，几百到千亿次；¾代表：SGI Origin 2000（附图一：体系结构）；Origin 2000 体系结构z大规模并行计算机系统（MPP）：¾单一的分布内存大规模并行机（DM-MPP）：成千上万个微处理器或向量处理器通过专用高性能互连网连接，物理和逻辑上均分布内存；代表：CRAY T3E（2048）、ASCI Red（3072）、IBM SP2、IBM SP3；¾SMP-Cluster系统：结构：多台SMP或DSM并行机（超节点）通过专用高性能互连网连接，超节点内部共享内存，超节点之间分布或者共享内存；代表：HP/Convex SPP-2000（4台16-way HP SMP超节点，64个处理机），ASCI Blue Mountain（48台128-way DSM Origin 2000，6144个处理器）；z机群系统：¾工作站或微机通过商用高性能交换机连接而成，分布存储，几台到几十台处理机，性能价格比高；¾代表：微机机群、工作站机群等；2．软件环境：z操作系统：UNIX、LINUX、Windows NT；z并行程序设计平台：¾共享存储OpenMP：SMP、DSM；¾数据并行HPF：SMP、DSM、MPP；¾消息传递MPI、PVM：所有并行计算环境；二、进程与消息传递1．单个进程（process）z进程是一个程序，同时包含它的执行环境（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；z通俗理解：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。

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
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并行编程

#inc#liundcelu<dsetd"miop.hi.>h" main( #inc#liundcelu<dsetd"miop.hi.>h" intmaarginc(, #include <stdio.h>
chainrtm*aargincv(,[] ) { chainrtm*aargincv(,[] )
#include "mpi.h" #include <stdio.h> main( int argc,
char *argv[] ) {
MPI_Init( &argc, &argv ); printf( "Hello, world!\n" ); MPI_Finalize(); }
2021/7/1
#include "mpi.h" #inc#liundcelu<dsetd"miop.hi.>h"
• MPI 1.2 （1997） • …. • MPI 2.2 （2009-09）
2021/7/1
6
MPI是一个库，而不是一门语言
• 这个标准支持 C 语言和 FORTRAN 语言 • MPI库可以被FORTRAN77/C/Fortran90/C++调
用 • 它遵守所有对库函数/过程的调用规则，和
/*进程数,该变量为各处理器中的同名变量, 存储是分布的 */
/*我的进程ID,存储也是分布的
*/
MPI_Status status;
/*消息接收状态变量,存储也是分布的
*/
char message[100];
一般的函数/过程没有什么区别

MPI并行编程系列二快速排序

MPI并行编程系列二快速排序阅读：63评论：0作者：飞得更高发表于2010-04-06 09：00原文链接在上一篇中对枚举排序的MPI并行算法进行了详细的描述和实现，算法相对简单，采用了并行编程模式中的单程序多数据流的并行编程模式。

在本篇中，将对快速排序进行并行化分析和实现。

本篇代码用到了上篇中的几个公用方法，在本篇中将不再做说明。

在本篇中，我们首先对快速排序算法进行描述和实现，并在此基础上分析此算法的并行性，确定并行编程模式，最后给出该算法的MPI实现。

一、快速排序算法说明快速排序时一种最基本的排序算法，效率相对较高。

其基本思想是：在当前无序数组R[1,n]中选取一个记录作为比较的"基准"，即作为排序中的"轴"。

经过一趟排序后，当前无序数组R[1,n]就会以这个轴为核心划分为两个无序的子区r1[1,i-1],r2[i,n]。

其中左边的无序子区都会比"轴"小，右边的无序子区都会比"轴"大。

这样下一趟排序，我们就可以对这两个子区用同样的方法进行划分排序，知道所有的无序子区中的记录均排好为止。

根据算法的说明，快速排序时一个典型的递归算法，算法描述如下：无序数组R[1],R[2],.,R[n]quick_sort(R,start,end)if(start end)r=partion(R,start,end)quick_sort(R,start,r-1)quick_sort(R,r+1,end)endif end quick_sort方法partion的作用就是选取"轴"，并将数组分为两个无序子区，并将该"轴"的最终位置返回，在这里我们选择数组的第一个元素为"轴"，其算法描述为：partion(R,start,end)r=R[start]while(start end)while((R[end]=r)&&(start end))end--end ehile R[start]=R[end]while((R[start]r)&&(start end))start++end wile R[end]=R[start]end while R[start]=r return start end partion该排序算法的性能好坏主要取决于"轴"的选定，即无序数组的划分是否均衡。

基于MPI的并行程序设计(精)精简版范文

基于MPI的并行程序设计(精)基于MPI的并行程序设计(精)概述MPI（Message Passing Interface）是一种用于编写并行计算程序的通信协议。

它提供了一系列的函数和语义，使得在多个进程之间进行通信和同步变得简单和高效。

并行计算模型并行计算模型是指如何将计算任务分配给多个处理单元以更高效地完成计算。

其中，最常见的两种模型是SPMD（Single Program Multiple Data）和MPMD（Multiple Program Multiple Data）。

在SPMD模型中，所有的处理单元运行相同的程序，但可以根据需要进行不同的计算。

而在MPMD模型中，不同的处理单元可以运行不同的程序，用于处理不同的数据。

MPI的基本概念在MPI中，通信是通过发送和接收消息来实现的。

一个MPI程序由多个进程组成，每个进程拥有自己的进程号。

进程之间通过进程号来识别和通信。

MPI提供了一系列函数接口，用于发送和接收消息、同步进程等操作。

常用的函数包括`MPI_Send`、`MPI_Recv`、`MPI_Barrier`等。

并行程序设计技巧在设计MPI程序时，需要考虑以下几个方面：1. 进程拓扑：MPI提供了一些函数用于创建进程通信的拓扑结构，Cartesian拓扑、图拓扑等。

合理地设计拓扑结构可以提高通信效率。

2. 进程通信：MPI提供了多种消息发送和接收的方式，如点对点通信、广播、规约等。

根据实际需求选择合适的通信方式可以提高程序性能。

3. 负载平衡：在并行计算中，任务的负载可能不均衡，导致某些进程的负载过重。

通过合理地分配任务并进行负载平衡，可以充分利用计算资源。

4. 数据分布：根据实际问题，合理地将数据分布到不同的进程上，可以减少通信开销，提高程序的效率。

5. 错误处理：并行计算中可能发生错误，如通信错误、计算错误等。

合理地进行错误处理可以增加程序鲁棒性。

MPI是一种强大的并行计算编程框架，可以帮助我们设计和实现高效的并行程序。

并行编程--MPI开发入门

系统环境配置Win2K Adv Svr + VC6MPI开发包下载网上搜索下载MPICH2地址/mpi/mpich2/MPI开发包安装下载完毕，开始安装MPICH2开发包，提示需要.NET 1.1 框架。

鉴于本人对 2003爱好，直接安装了整个开发环境，也可以只安装.NET框架。

可以到微软官方网站下载安装包（/netframework/downloads/framework1_1/）。

安装.NET框架后便可以安装MPICH2开发包。

安装后可以看到MPICH2目录层次：环境配置“我的电脑”path中设置MPICH2的bin目录（%MPICH2%\bin）以便运行mpiexec程序。

我的具体设置如下：VC6开发环境中包含MPICH2开发包的include目录和lib目录。

具体步骤：打开VC6，选择”Tools->Options”，在弹出的“Options”对话框中选择Directories选项卡，分别设置如下图：（设置Include目录%MPICH2%/include）（设置Lib目录%MPICH2%/LIB）MPICH2环境配置。

运行%MPICH2%/LIB下wmpiregister，在注册界面输入本机器用户名和密码以便mpiexec运行程序。

开发第一个程序“Hello World”经过上面的步骤，MPICH2开发环境已经建立好，下面便可以步入MPICH2的大殿了。

开始最简单也是最经典程序“Hello World”，在过程中倒是遇到不少麻烦。

打开VC6，建立一个控制台应用程序，如下图：依照课本，包含头文件且把代码敲入main函数中。

#include "mpi.h"#include <cstdio>int main(int argc, char* argv[]){MPI_Init(&argc, &argv);printf("Hello World!\n");MPI_Finalize();return 0;}编译程序，发现出现很多编译错误，一时间不知道怎么办好。

用mpi设计一个并行计算程序的大体思路

用mpi设计一个并行计算程序的大体思路引用冷冰川的[资料]用mpi设计一个并行计算程序的大体思路转载地址：这个是我去年做的一个mpi并行计算的软件设计。

贴出来给大家一个参考，用mpi做东西的同学们可以讨论一下。

我们使用的并行计算环境是mpich2，这是mpi的一个实现。

mpi本身是基于信息传递的，所以各个工作节点虽然是异步的，但是通过消息，可以在一定程度上同步各个节点，进行控制。

设计上，比较自然的是把节点分成两类，一个控制节点和多个计算节点，控制节点负责分配任务，对任务执行情况进行监控，对各个计算节点得到的部分结果进行合并和优化。

计算节点比较简单，只是执行被分配到的部分计算任务，然后把结果返回给控制节点。

是否需要节点分类取决于计算任务的性质，现实生活中的多数计算任务都是需要把部分结果进行合并的。

所以节点分类是一个好的设计，至于控制节点的数目不一定局限于一个，可以做成多个，但是就我的具体应用来看，没有这个必要。

另外一个设计的要点在于消息的设计。

本身mpi支持传递消息参数有很多种，但是为了更好的通用性和较小的对并行计算平台依赖性，我还是选择了xml作为消息数据的格式，这样我们只需要传递字符串消息就可以了。

这样做的好处是显然的，缺点在于消息的发送方需要编码数据，接受方需要解码数据，效率可能略低。

另外对于错误消息和正常消息在设计上有所区分。

搞清楚以上两个设计点，基本的设计就出来了。

消息部分：基本的消息类层次结构应该是BaseMessage-StringMessage-XmlMessage-具体的Message其中BaseMessage只有一个功能，就是可以指定接收或者发送的目的方。

另外它还定义了消息内容的接口。

子类要实现这些接口来提供不同格式的消息内容。

代码：classBaseMessage{public：//返回消息的的源或目的intFrom()const；int To()const；//设置消息的源或目的void From(int from)；void To(int to)；//取消息的内容virtualconstchar*Content()const=0；//设置消息的内容virtual bool Content(constchar*content)=0；//取消息的长度virtual int Length()const=0；.}；StringMessage比较简单，就是字符串消息。