基于MPI的并行程序设计(精)
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。
基于MPI的并行程序设计(精)
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。
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程序设计步骤编写MPI并行程序的一般步骤如下：1. 初始化MPI环境：使用`MPI_Init`函数初始化MPI环境，并获取进程数量和进程编号等信息。
2. 分配任务：根据进程编号和任务数量，将总计算任务划分为子任务，并分发给各个进程。
基于MPI的并行程序的设计(精)
data=0
tag = 5
source= my_rank-1
if(source.eq.-1) source=p-1
dest =my_rank+1
i2f0(2d0/e1/s1t6.eq.p) dest=0
22
MPI并行程序例1（续）源自if(my_rank.eq.0) then call MPI_Send(data,1,MPI_INTEGER,dest,tag,MPI_COMM_WORLD,ierr) call
2020/1/16
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MPI重要概念（续）
消息：分为数据（data）和包装（envelope）两个部 分，其中，包装由接收进程序号、发送进程序号、消 息标号和通信器四部分组成，数据包含用户将要传递 的内容。
进程组：一类进程的集合，在它的基础上，可以定义 新的通信器。
基本数据类型：对应于FORTRAN和C语言的内部数据类
2020/1/16
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运 行 分 析
2020/1/16
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MPI重要概念
进 程 序 号 （ rank）： 各 进 程 通 过 函 数 MPI_Comm_rank()获取各自的序号。
消息号：消息的标号。
通信器(Communicator) ：1)理解为一类进程的集 合，且在该集合内，进程间可以相互通信；类比： 邮局、电话局、国际网；2)任何MPI通信函数均必 须在某个通信器内发生；3) 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；4)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。
2020/1/16
MPI并行程序设计
%小写o
%np: The number of process.
• mpirun –np 4 a.out • mpirun –np 4 hello
– 4 指定np的实参,表示进程数,由用户指定. – a.out / hello 要运行的MPI并行程序.
2019年3月
MPI并行程序设计
17/217
:运行我们的MPI程序!
• 并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法
– 由于消息传递程序设计要求用户很好地分解问题,组织不同进程间 的数据交换,并行计算粒度大,特别适合于大规模可扩展并行算法.
• 消息传递是当前并行计算领域的一个非常重要的并行程序 设计方式
2019年3月 MPI并行程序设计 6/217
什么是MPI?
2019年3月 MPI并行程序设计 18/217
:Hello是如何被执行的?
• SPMD: Single Program Multiple Data(SPMD)
#include "mpi.h" #include <stdio.h> main( int argc, char *argv[] ) { MPI_Init( &argc, &argv ); printf( "Hello, world!\n" ); MPI_Finalize(); } #include "mpi.h" #include #include <stdio.h> "mpi.h" #include #include <stdio.h> "mpi.h" main( #include #include <stdio.h> "mpi.h" int main( argc,#include <stdio.h> char int main( *argv[] argc, ) { char int main( *argv[] argc, ) MPI_Init( { char int &argc, *argv[] argc, &argv ) ); printf( MPI_Init( { "Hello, char &argc, *argv[] world!\n" &argv ) ); ); MPI_Finalize(); printf( MPI_Init( { "Hello, &argc, world!\n" &argv ); ); } MPI_Finalize(); printf( MPI_Init( "Hello, &argc, world!\n" &argv ); ); } MPI_Finalize(); printf( "Hello, world!\n" ); } MPI_Finalize(); }
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。
基于MPI并行编程环境简述
基于MPI并行编程环境简述MPI并行编程环境是一种并行编程解决方案，它被广泛应用于高性能计算领域。
本文将对MPI并行编程环境做一个简单的介绍，包括MPI的概念、MPI的基本编程模式、MPI的特点和应用场景等方面。
最后还将介绍一些MPI编程中要注意的问题。
一、MPI的概念MPI是Message Passing Interface的缩写，意思是“消息传递接口”，它是一种并行计算环境的标准化接口，并且被广泛应用于高性能计算领域。
MPI允许程序员编写MPI应用程序来在多个进程之间传递消息，并对应用程序进行并行化处理。
MPI定义了一套通信协议，使得单个进程可以通过网络连接与其他进程进行通信。
MPI支持多种编程语言，包括C、C++、Fortran等。
MPI的实现通常包括一个标准库和一个运行时系统，它们提供了一系列函数和工具，用于支持消息传递协议和进程管理。
二、MPI的基本编程模式MPI的基本编程模式是消息传递模型，它通过传递消息实现进程之间的通信和同步。
MPI提供了一套通信协议，包括点对点通信和集合通信两种方式，以及同步通信和异步通信两种方式。
在点对点通信中，发送方将消息传递给接收方；在集合通信中，一组进程相互交换数据。
同步通信要求发送方等待接收方的响应，而异步通信则可以在发送消息之后立即返回并继续执行。
三、MPI的特点MPI具有以下几个特点：1. 并行性：MPI可以同时在多个进程之间完成任务，并能够将运算分解成多个独立的计算单元来并行执行。
2. 可移植性：MPI的标准化接口使得程序员可以跨平台编写MPI应用程序，而无需考虑底层计算机架构和操作系统的区别。
3. 可扩展性：MPI支持将计算任务分配到大规模的计算资源上，能够有效地扩展计算能力。
4. 通信效率高：MPI的通信协议具有高效的性能，支持传输大量的数据，因此可以在高速网络上实现高速通信。
四、MPI的应用场景MPI主要应用于高性能计算领域，可以用于大规模数值模拟、数据挖掘、机器学习等任务。
基于MPI并行程序的容错系统设计
ｕ ｅ ＰＩｅ ｖｉｏ ｎｄ ｒＭ ｎ ｒ ｎｍ ｅ ｔ ｎ．
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ：ｐ ｒｌ ｌｐｒ ｒ ｍ ；Ｍ ＰＩ ａ ｌ—ｔ ｅ ａ ；ｃ ｃ ｓ ｎｔｒ ｌ ｃ ｅ ｏ ｒ ；ｄ ｔ ｃｉ ｉｕ ｅ ｄｓ ａａ ｅ ｏｇ ａ ；ｆｕｔ ｏｌｒｎｔ ｈｅ ｋ’ ｏｉ ／ ｏｌ ｋ ｒ ｃ ｖｅ ｂａ ｙ ｅ ｅ ｔｎｇ ｆ ｌ ｒ ａ
ＬＩＦｅ－ｆｉ ｉ ｅ
（ ｒ ｅｓ Ｄ ａ ｉｅ ｉ ，ｉｎ １ ２ １ ， ｈｎ ） Ｎｏ ｔ ａ ｉ Ｕｎｖ ｒ ｔ Ｊ ｉ ３ ０ ２ Ｃ ｉａ ｈ ｔ Ｍｉ ｓｙ ｌ
MPI并行程序设计
KONG,Tao
Maths. S.D.U.
2
并行简介
• 何谓并行 • 如何创建并行程序 • 并行结构 • 并行编程模型
KONG,Tao
Maths. S.D.U.
3
何谓并行
• 多个线程同时迚行工作。 • 就像电路的并联可以起到分流的作用一样。当
你遇到下面的问题时可以考虑使用并行
- 降低解决问题的运行时间 - 增大要解决的问题的尺度
KONG,Tao
Maths. S.D.U.
4
如何创建并行程序
• 把要解决的问题分解到一些子任务
– 理想的状态是各个子任务可以互不影响的工作
• 把这些任务映射到不同的进程 • 进程有共享或本地数据
– 共享：被多于一个线程使用 – 本地：对每个进程私有
• 利用一些并行编程环境写源码
KONG,Tao
Maths. S.D.U.
KONG,Tao
Maths. S.D.U.
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Hello(C++)
#include <iostream> #include <mpi.h> using namespace std;
int main( int argc, char *argv[] ) {
int rank, size; MPI::Init(argc, argv ); rank = MPI::COMM_WORLD.Get_rank(); size = MPI::COMM_WORLD.Get_size(); cout << "I am " << rank << " of " << size << endl; MPI::Finalize(); return 0; }
基于MPI的并行程序设计
基于MPI的并行程序设计1、消息传递并行程序的基本原理1.1消息传递的基本概念MP( message passing )消息传递模型：采用消息传递模型的程序由一组进程构成，每个进程只能访问本地的（自己）的存储器空间，在不同进程之间的通信通过发送和接收消息来完成。
根据这个定义，在消息传递模型下，不同进程之间的数据传输由发送进程和接收进程共同完成。
由于支持消息通信对系统的硬件和软件的要求都不高，因此消息传递模型在并行程序设计中被广泛采用。
最简单的可以采用消息传递方式编程的并行计算机系统包括多个处理器，每个处理器有自己的存储器，他们用某种形式的互联网络连接在一起。
因此，消息传递模型不仅可以用来编写分布内存并行计算机系统的程序，也可以用来编写集群系统上的程序。
而在共享存储器系统中，消息传递可以用共享存储器来代替互连网络，因此，消息传递模型具有可以适应多种体系结构的要求。
从软件的角度来说，采用消息传递的系统通常以消息传递库的形式出现，库中包含了发送了接收消息所需要的函数。
这使得可以以现有的串行程序语言为基础来开发消息传递的程序。
一个消息传递的库从严格意义上来说，只需要提供两个函数：一个用来发送消息，一个用来接收消息，但事实上，绝大多数最近出现的消息传递库比如CMMD，NX，MPL和MPI都提供了额外的函数调用来进行复杂的通信操作，比如在一组处理器中进行集合通信的操作。
2、点到点通信主要的点到点通信操作是SEND和RECEIVE。
SEND把一条消息从一个处理器发送到另外一个，而RECEIVE则读取来自其他处理器的消息。
在最简单的情况下，对SEND和RECEIVE的调用不会立即返回，除非实际的操作已经完成（消息发送完毕或者消息接收完毕）。
这种形式的操作被称为阻塞SEND和RECEIVE。
一个阻塞的SEND只有在对应的RECEIVE操作已经被调用（不一定结束）并且消息已经被发送的情况下才会顺利返回。
同样的，一个阻塞RECEIVE只有在对应的SEND操作已经调用并且消息已经成功地接收的情况下才会顺利返回（这里暂时不讨论发生异常比如调用出错的情况）。
MPI并行程序设计
为什么要用MPI?—优点
➢ 高可移植性：
MPI已在IBM PC机上、MS Windows上、所有主要 的Unix工作站上和所有主流的并行机上得到实 现。使用MPI作消息传递的C或Fortran并行程序 可不加改变地运行在IBM PC、MS Windows、 Unix工作站、以及各种并行机上。
➢MPI_Send操作指定的发送缓冲区是由count个类 型为datatype的连续数据空间组成，起始地址为 buf。注意：不是以字节计数，而是以数据类型 为单位指定消息的长度。
➢其中datatype数据类型：MPI的预定义类型或用 户自定义。通过使用不同的数据类型调用 MPI_Send，可以发送不同类型的数据。
➢ MPI有完备的异步通信：使得send,receive能与 计算重叠。
➢ 可以有效的在MPP上或Cluster上用MPI编程。
MPI+C 实现的“Hello World!”
#include <stdio.h> #include "mpi.h " main( int argc, char *argv[] ) {
更新的“Hello World!”
#include <stdio.h> #include "mpi.h" int main(int argc, char **argv){
int myid, numprocs; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); printf(“Hello, World! I am %d of %d. /n, myid, numprocs); MPI_Finalize(); return 0; }
基于MPI的并行程序设计
收稿日期:2005-11-13作者简介:张翠莲(1980-),女,山东泰安人,硕士研究生,研究方向为并行算法、图像恢复;刘方爱,教授,博导,研究方向为并行处理、并行计算模型和互联网络。
基于MPI 的并行程序设计张翠莲,刘方爱,王亚楠(山东师范大学信息管理学院,山东济南250014)摘 要:在介绍消息传递接口标准(MPI )和分析并行程序设计方法的基础上,提出了在并行程序设计中需要进行算法级分析和程序级测试,以此来对影响具体的并行程序执行效率的因素进行分析,并用实例验证了分析结果。
最后对MPI 的实现之一———MPICH1.2.5版本的不足,提出了改进的方法。
关键词:消息传递;通信;MPI ;并行程序中图分类号:TP311.1 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2006)08-0072-03Parallel Program Design B ased on MPIZHAN G Cui 2lian ,L IU Fang 2ai ,WAN G Ya 2nan(College of Information Management ,Shandong Normal University ,Jinan 250014,China )Abstract :In this paper ,MPI (message passsing interface )is introduced and parallel programming technic is analysed.Then put forward ap 2plying algorithm analysis and programming test to find out the factors affecting the specific program.At last ,methods are proposed to im 2prove the deficiency of the MPICH1.2.5.K ey w ords :message passing ;communication ;MPI ;parallel program0 引 言计算机技术极大地促进了计算科学的发展,与此同时科学计算对计算速度也提出了更强大的需求,例如人类基因、全球气候准确预报、海洋环流循环、核爆炸模拟等等,没有万亿次以上的高性能计算机是无法解决的,这些问题使得计算机的性能亟待改善。
基于MPI的并行计算程序设计测试报告
中南大学CENTRAL SOUTH UNIVERSITY基于MPI的并行计算程序设计测试报告学院：软件学院专业：软件工程学号：姓名：指导教师：20**-**-**基于MPI的并行计算程序设计测试报告一．并行计算概述1.采纳并行计算的缘故：✧串行程序速度提升缓慢。
从串行程序的进展来讲，一方面，物理速度渐变进展，芯片速度每18个加速一倍，而内存传输率每一年加速9%。
另一方面，物理极限无法冲破，芯片晶体管接近了原子极限，传输速度不可能超过光速。
✧能够加速速度。
更短的时刻内解决相同的问题，相同的时刻内解决更多的复杂的问题。
✧能够加大规模。
并行计算能够计算更大规模的问题。
2.并行计算简介并行计算（Parallel Computing）是指同时利用多种计算资源解决计算问题的进程。
为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处置机（并行处置）的运算机、一个与网络相连的运算机专有编号，或二者结合利用。
并行计算的要紧目的是快速解决大型且复杂的计算问题。
另外还包括：利用非本地资源，节约本钱，利用多个“廉价”计算资源取代大型运算机，同时克服单个运算机上存在的存储器限制。
为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特点：1.将工作分离成离散部份，有助于同时解决；2.随时并及时地执行多个程序指令；3.多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。
对并行处置的需求极大的增进了并行技术的进展，因此许多大规模并行运算机系统接踵问世，如PVP、SMP、MPP、DSM等。
但传统的并行系统的高本钱性、专用性、系统规模的不可伸缩性等使其难以推行到一般的商业应用和科学计算中。
高性能集群系统因其性能价钱比高、高可复用性、强可扩展性、用户编程方便等优势在科学研究中取得了普遍的应用。
并行运算机系统的显现就需要对程序进行并行设计，这种需求使得各类不同的并行编程环境取得了专门大进展。
现行高性能运算机系统中利用的并行编程环境要紧有两种：PVM(Parallel Virtual Machine)和MPI(Message Passing Interface)。
基于MPI并行编程技术的大规模仿真系统设计与实现
基于MPI并行编程技术的大规模仿真系统设计与实现随着计算机技术的日益发展，计算机仿真技术在各个领域都得到了广泛应用，尤其在工程领域，大规模仿真技术更是成为了重点发展方向。
然而，大规模仿真系统的设计与实现并非易事，单机计算能力受限，如何充分利用多台计算机进行协同计算和高效通信是实现大规模仿真的难点。
在这一背景下，MPI并行编程技术成为了解决多机协同计算问题的有效手段。
一、 MPI并行编程技术概述MPI（Message Passing Interface，消息传递接口）是一种标准化的并行编程接口，可用于多个计算机间的进程之间通信和同步。
MPI库实现了一套标准的函数接口，被广泛应用于高性能计算领域。
MPI的核心机制是消息传递和同步，基于消息传递，MPI实现了数据的交换和计算的协同，支持多种方式的通信模型，如点对点通信和广播、规约等集合通信。
通过MPI提供的通信机制，可以将多台计算机的计算资源整合起来，充分利用计算机集群的并行处理能力。
二、 MPI并行编程在大规模仿真系统中的应用随着大规模仿真系统的不断发展和增强，单机计算能力已经不能满足实际需求。
在这种情况下，MPI并行编程成为了实现并行计算的必要手段。
MPI并行编程可以将大规模仿真分解成多个子任务，每个子任务分配到多台计算机上运行，并通过MPI库提供的通信机制实现数据的交换和同步。
这种方式可以充分利用计算机集群的并行处理能力，提高仿真运行效率。
在大规模仿真系统的实现过程中，需要考虑并行性和数据通信的安排，以充分利用计算资源、实现计算负载均衡。
常用的MPI并行编程模型有主从模型、任务并行模型和数据并行模型等。
主从模型中，一个主进程负责分发任务和指导子进程运行，并在计算完成后收集子进程的结果。
任务并行模型通常将不同计算单元分配到不同计算节点上，并同时运行，每个计算节点相互独立。
数据并行模型将数据分片后分配到不同计算节点上进行并行处理，这种模型更适合于需要大量数据交换的任务。
基于MPI的并行程序设计研究
制子任务的大小以提高执行效率’ 234 支持多种并 行计算模型， 其中主从模式和 对等模式是 234 的 两种最基本的并行 计算模式， 绝大部分的 234 的 程序都是这两种模式之一或二者的组合’ 下面分别 讨论这两种基本的并行编程模型 ’ !’ *# 主从模式 主从模式又称为 298=,> F G&9H, 模式， 在这种模 式的并行程序中， 存在一个单独执行控制程序的主 进程 （ 298=,> ） ， 负 责任务的 划分、 分派、 结果的 收 集， 负责所有进程间的协调和网络调度， 并且在其 它结点机调用 G&9H, 程序等’ 执行从程序的若干进 程称为从进程 （ G&9H, ） ， 负责子任务的接收、 计算和 结果的发送’ 在这种模式下， 一个程序由两部分构成： 298. =,> 程序和 G&9H, 程序’ 主进程执行 298=,> 程序， 各 子进程分别执行各自的 G&9H, 程序 ’ 主进程通过消 息传递通信函数完成与并行处理机节点上运行的 各子进程间的数据传输 ’ 298=,> 程序和 G&9H, 程序 各自的程序框架如下：
" 收稿日期： !))".*) .!0
［ *］
程序设计模式， 最后给出了一个例子 ’ !# 234 并行程序设计模式 在并行程序设计中， 任务被程序员划分为若干 个子任务， 并将它 们分配到相应 的计算节点 上执 行， 由于子任务之间需要进行通信， 为了保持负载
［ !］ 平衡， 减少通信开支 ， 可以根据具体情况适当控
摘# 要： 234 是目前国内外比较流行的几种并行编程环境之一， 本文探讨了 234 常用的两种编程 模式， 并给出一个具体的实例说明 ’ 关键词：234 并行环境； 并行计算； 编程模式 中图分类号： 630** # # # # # # # 文献标识码： 7 *# 234 并行计算环境简介 近几年来， 随着微机运算速度大幅提高， 价格 低廉， 同时局域网技术已十分成熟， 高性能互联网 的拓朴结构和处理器之间距离已不再是影响并行 机系统性能的关键因素， 为利用微机组建并行计算 集群系统提供了高性价比条件’ 由于集群计算机系 统具有投资风险低， 可扩展性好， 可以继承现有软 硬件资源和开发周期短、 容易编程等突出优点， 目 前已成为并行处理的热点和主流 ’ 234 （ 2,889:, 3988;<: 4<=,>?9-, ） 是消息传递 接口的简称， 它是由 234 论坛 组织开发的适 用于 基于分布内存的并行计算机系统的消息传递模型 ’ 234 实际上是一个消息传递函数库的标准说明， 提 供了一种与语言平台无关， 可以被广泛使用的编写 消息传递程序的标准， 它以语言独立的形式来定义 这个接口库， 提供了与 @ ，A%>=>9< 和 @ B B 语言的 绑定’ 234 将消息 传递并行编程 环境分解为两 部 分： 一是构成该环境的所有消息传递函数的标准接 口说明， 它们是根据并行应用程序对消息传递功能 的不同要求而制定的； 二是各并行厂商提供的对这 些函数的 具体 实 现’ 234 有 许多 实 现版 本， 其中 234@C 是 234*’ ! 标准的一个完全实现， 也是应用 范围最广的一种并行 及分布式环境 ’ 234@C 除 包 含 234 函数库之外， 还包含了 一套程序设计以 及 运行环境， 通过 234@C 可以非常容易的连接现有 的计算机组建集群进行高性能集群计算’ 本文探讨 了在 D;<E%D!))) 下基于 234@C 并行环境的并 行
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。
基于MPI的并行程序设计
基于MPI的并行程序设计
张翠莲;刘方爱;王亚楠
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2006(16)8
【摘要】在介绍消息传递接口标准(MPI)和分析并行程序设计方法的基础上,提出了在并行程序设计中需要进行算法级分析和程序级测试,以此来对影响具体的并行程序执行效率的因素进行分析,并用实例验证了分析结果.最后对MPI的实现之一--MPICH1.2.5版本的不足,提出了改进的方法.
【总页数】4页(P72-74,76)
【作者】张翠莲;刘方爱;王亚楠
【作者单位】山东师范大学,信息管理学院,山东,济南,250014;山东师范大学,信息管理学院,山东,济南,250014;山东师范大学,信息管理学院,山东,济南,250014
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.1
【相关文献】
1.基于MPI的并行程序设计 [J], 王磊
2.基于MPI的并行程序设计研究 [J], 镇方雄;沈振武
3.基于MPI的背包问题并行程序设计与实现 [J], 张居晓
4.基于平台和MPI并行程序设计探索 [J], 许淳;刘兴平;田云娜
5.基于MPI环境的并行程序设计 [J], 张建文;徐琼;王强
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2018/9/27
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标准消息传递界面MPI
MPI 标准：根据应用程序对消息传递功能的 需求，全球工业、应用和研究部门联合推出标 准的消息传递界面函数，不考虑其具体实现， 以保证并行应用程序的可移植性 。 MPI 的具体实现：消息传递库函数，目前有 影响的为MPICH和LAMMPI，我们注重MPICH 系列。
单机内多个进程
多个进程可以同时存在于单机内同一操作系统： 由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中运行。 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。
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MPI并行程序的运行
MPI编译命令: mpif77 -o exam.e example.f
运行命令: mpirun –np 4 exam.e 运行效果： MPI 系统选择相同或不同的 4 个处理 机，在每个处理机上运行程序代码exam.e。 运行结果： Successful, data=3
2018/9/27 3
MPI并行编程环境
消息传递并行编程环境（MPI：Message Passing Interface） 是目前国际上最流行、可移植性和可扩展 性很好的并行程序设计平台，并被当前流行的所有高 性能并行机所支持。它是在标准串行程序设计语言 （C，Fortran，C++）的基础上，再加入实现进程间 通信的MPI消息传递库函数，就构成了MPI并行程序 设计所依赖的并行编程环境。 MPI已经在Windows系列的非Unix、Linux平台上实现， 其程序设计语言支持C, Fortran和Java。在国产的三 大并行机系列神威、银河和曙光上也都实现了对MPI 和支持。
MPI并行环境的应用现状（续）
目前高效率的超大规模并行计算（ 1000 个处理 器）最可信赖的平台。 工业、科学与工程计算部门的大量科研和工程 软件（气象、石油、地震、空气动力学、核等） 目前已经移植到MPI平台，发挥了重要作用。 MPI的优点：（1）具有很好的可移植性，几乎 被所有的并行环境支持；（2）具有很好的可扩展 性，是目前高效率的大规模并行计算最可信赖的 平台；（ 3）比其它消息传递系统好用；（4 ）有 完备的异步通信功能；（5）有精确的定义，从而 为并行软件产业的发展提供了必要的条件。
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MPI并行环境的应用现状
MPI是全球工业、政府和科研部门联合推出的适合 进程间进行标准消息传递的并行程序设计平台，最初 版MPI 1.0本于1994年6月推出，目前最新的为MPI 2.0 版，于1998年10月推出。 MPI的具体实现：MPICH和LAMMPI，目前均已实 现MPI 1.2版，适用于任何并行计算平台；部分并行 机已实现MPI 2.0版。 MPI是目前应用最广的并行程序设计平台，几乎被 所有并行计算环境（共享和分布式存储并行机、MPP、 机群系统等）和流行的多进程操作系统（UNIX、 Windows NT）所支持，基于它开发的应用程序具有 最佳的可移植性。 2018/9/27 5
call MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,p,ierr)
c-------数据交换 data=0 tag = 5 source= my_rank-1 if(source.eq.-1) source=p-1 dest =my_rank+1
2018/9/27 if(dest.eq.p) dest=0 22
2018/9/27 10
单机内多个进程（续）
最基本的消息传递操作：发送消息（ send）、 接受消息（ receive）、进程同步（ barrier）、 规约（reduction）。 消息传递的实现：共享内存或信号量，用户不 必关心。
2018/9/27
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包含于通过网络联接的不 同计算机的多个进程
MPI并行程序例1（续）
if(my_rank.eq.0) then call MPI_Send(data,1,MPI_INTEGER,dest,tag,MPI_COMM_WORLD,ierr) call MPI_Recv(data,1,MPI_INTEGER,source,tag,MPI_COMM_WORLD,status,ierr) else call MPI_Recv(data,1,MPI_INTEGER,source,tag,MPI_COMM_WORLD,status,ierr) data=data+1
进程独立存在：进程位于不同的计算机，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：消息传递。
消息传递的实现：基于网络 socket 机制 , 用户不 必关心。
2018/9/2712 Nhomakorabea息传递库函数
应 用 程 序 接 口 （ API）： 提 供 给 应 用 程 序 （ FORTRAN、C、C++ 语言）的可直接调用的完 成进程间消息传递的某项特定功能的函数。 消息传递库：所有定义的消息传递函数编译形 成的软件库，调用其内部函数的应用程序，通过 与之联接，即可成为可并行执行的程序。 目 前 流 行 的 消 息 传 递 函 数 库 ： PVM 3.3.11、 MPICH 1.2、LAMMPI 6.4等。
目前，各类并行机，特别式微机机群，只实现了MPI 2.0的部分功能。本中心机群所支持的为MPI 1.2.5版本。
2018/9/27 7
MPI并行编程环境
进程与消息传递
MPI并行程序设计入门
初步的MPI消息传递函数
先进的MPI函数 MPI并行程序示例 面向性能的程序设计
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单个进程（process）
2018/9/27 6
MPI并行环境的应用现状（续）
MPI 2.0版在1.0版的基础上，增加了如下的消息传递 功能：（1）并行I/O：允许多个进程同时读写同一个文 件；（2）线程安全：允许 MPI 进程的多个线程执行， 即支持与 OpenMP 的混合并行编程；（ 3 ）动态进程管 理：允许并行应用程序在执行过程中，动态地增加和 删除进程个数；（4）单边通信：允许某个进程对其它 进程的局部内存单元直接执行读写访问，而步需要对 方进程的显式干预；（5）并行应用程序之间的动态互 操作：允许各个MPI并行应用程序之间动态地建立和删 除消息传递通道。
call MPI_Send(data,1,MPI_INTEGER,dest,tag,MPI_COMM_WORLD,ierr)
endif c
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MPI并行程序例1（续）
c-------广播数据 call MPI_Bcast(data,1,MPI_INTEGER,0,MPI_COMM_WORLD,ierr) c------打印输出 if(my_rank.eq.0) then if(data.eq.p-1) then print *,”Successful, data=”,data else print *,”Failure, data=”,data endif endif c call MPI_Finalize(ierr) end 2018/9/27
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运 行 分 析
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MPI重要概念
进 程 序 号 （ rank）： 各 进 程 通 过 函 数 MPI_Comm_rank()获取各自的序号。
消息号：消息的标号。
通信器(Communicator) ：1)理解为一类进程的集 合，且在该集合内，进程间可以相互通信；类比： 邮局、电话局、国际网；2)任何MPI通信函数均必 须在某个通信器内发生；3) 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； 4) 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。
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MPI并行程序例1
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P-1将该数传递给进程0， 由进程0负责广播该数给所有进程，并打印输出。
program example1
include “mpif.h”
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。 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。 进程1 进程2 内存
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基于MPI的并行程序设计
王振海 西北工业大学理学院 西北工业大学高性能计算研究与发展中心
2018/9/27
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主要内容
MPI并行编程环境
进程与消息传递 MPI并行程序设计入门 初步的MPI消息传递函数
先进的MPI函数
MPI并行程序示例
面向性能的程序设计
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并行编程环境简介
目前，高性能并行机主要可以分为对称多处理共 享存储并行机（SMP, Symmetric MultiProcessor）、 分布式共享存储多处理机 （DSM, Distributied Shared Memory）、大规模并行处理机（MPP, Massively Parallel Processor）和微机机群（Cluster） 等四类。在这些并行机上，并行程序设计平台主 要可分为消息传递、共享存储和数据并行三类， 其中消息传递具有很好的可移植性，它能被所有 这些类型的并行机所支持，而共享存储只能在在 SMP和DSM并行机中使用，数据并行只能在SMP， DSM和MPP并行机上使用。