Linux环境下MPI并行编程与算法实现研究
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。
基于MPI的主从式并行任务分配的研究与实现
( 中师 范 大 学 计 算 机 科 学 与 技 术 系 华 湖 北 武汉 40 7 ) 30 9
摘
要
并行计 算中的任务分配和负载平衡是衡量 程序 性能的两个重 要因素。针对 任务分 配问题 , 先用求连 通分量 的算法将任
务分 配成若干个任 务组, 再利用 队列的性质 , 将每 组任 务动态地 分配给空 闲的从进程 , 从而一定程度上减少 了问题解决 的时间, 同时
第2 7卷 第 6期
21 0 0年 6月
计 算机 应 用与软 件
Co u e p ia in nd S fwa e mp t rAp lc to s a ot r
Vo . 7 No 6 12 .
Jn 00 u .2 1
基 于 MP 的 主 从 式 并 行 任 务 分 配 的研 究 与 实 现 I
达 到 了负 载平 衡 的 目的 。 关 键 词 并行计 算 MP 连 通 分 量 队列 负 载 平 衡 I
oN PI BASED ASTER. M . M SLAVE PARALLEL TAS ALLO CATI K ON AND TS I PLEM ENTATI I M oN
Ze g Ya n n ( eatetfC m ue Si c ad Tcnlg ,et l hn o a nvrt, u a 3 0 9 H biC i ) Dp r n o p t c ne n eh o y Cnr iaN m lU i sC ei a
视 。它 在 科 学 研 究 、 程 技 术 以及 军 事 等方 面 的 应 用 , 经 取 得 工 已
1 主从 式并行任务 中的 MP I
MP 是 消息 传递并行程序 设计 的标 准之 一 , 目前 主要 的 I 是 并行环境 。它适用 于基 于分布内存的并行计算机系统 的消息传 递模型 , 具有移植性好 、 功能强大 、 率高等多种特点 , 效 而且有 多 种不 同的免 费 、 高效 、 用的实现 版本 , 实 几乎所有 的并行计算 机
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。
MPI综合实验报告
MPI综合实验报告一、实验目的本次实验旨在探究MPI并行计算技术在多节点集群中的应用,并通过编写相关代码实现一个简单的并行计算任务,验证MPI的计算能力和效果。
二、实验原理MPI(Message Passing Interface)是一种并行计算中进程间通信的标准接口。
MPI通过发送和接收消息来实现进程之间的通信,协调各个计算节点的工作。
一般而言,MPI程序由多个进程组成,每个进程可以独立地执行计算任务,当需要进行通信时,进程可以通过MPI提供的接口来发送和接收消息。
三、实验过程1.配置MPI环境在实验开始前,需要在多个节点上安装MPI环境,并确保各节点之间能够正常通信,可以互相发送和接收消息。
2.编写代码首先,需要编写一个主进程(通常为进程0)和多个子进程参与计算的代码。
主进程负责将计算任务分配给子进程,并收集子进程的计算结果。
子进程则负责进行具体的计算任务。
以下是一个简单的示例代码:```pythonfrom mpi4py import MPIif rank == 0:#主进程负责任务分配data = [i for i in range(size-1)] # 分配给每个子进程的数据for i in range(1, size):#主进程接收结果result = []for i in range(1, size):print("Result:", result)else:#子进程接收任务数据#子进程进行计算result = data * 2#子进程发送计算结果```以上代码使用了mpi4py库来实现MPI的功能。
在主进程中,首先准备要分配的数据,然后将每个子进程的数据发送给相应的子进程,并接收子进程的计算结果。
在子进程中,首先接收来自主进程的数据,然后进行计算,并将计算结果发送给主进程。
3.运行实验在配置好MPI环境和编写好代码后,将代码保存并上传到各个节点上。
然后,在主节点上执行以下命令来运行程序:``````其中,`-np 5`表示使用5个进程来进行计算。
基于Linux的MPI并行环境的配置
MPI简介
MPI(Message
P鹪sing
“pich一1.2.6.tⅡ.f5z/(/表示enter键操作)。
(3)解包tar—xvfmpich—1.2.6/。 Inted如e)的定义是多种 (4)进人解压缩解包后的目录。cd 2.6/。 (5)安装mpich一1.2.6。在此我mpich—1.2.6
mpich—I.
多样的,但不外乎下面三个方面的内容,他们限定 了MPI的内涵和外延: (1)MPI是一个库,不是一种语言。按照并行 语言的分类,可以把在F0nraIl或c上实现的MPI 看作是在串行程序的基础上扩展后得到的并行语 言。MPI可以看作是Fortran或C语言的函数库的 调用,它遵守所有对库函数/过程的调用规则,与一 般的函数/过程调用没什么区别。 (2)MPI足一种规范或标准的代表,而不特指 某一个对它的具体实现。 (3)MPI足一种消息传递模型,并成为这种编 程模型的代表和事实上的标准。MH主要和最终 的目的都足服务于进程间通信。 MPIcH是一种重要的MPI实现,本文主要配置
行的并行程序的同一目录下)。
vi
co曲g/
进程名
0 1 l
小结
本文比较详细地叙述了在bnux环境下如何
其中文件的格式为: 主机名 比如:
hpcl hpcl hpcl /usr/home/p’og /usr/home/p’09
路径名
配置MPI,以实现多机的并行运行,或者单机情况
下以多进程来模拟多机并行计算。需要明确的是, 本文只是搭建了一个并行环境编写与运行的软件
一1.2.6/bin。
(8)检查安装是否成功。可以运行mpimn/ (安装成功会显示商ss
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。
linux并行节点计算方法
linux并行节点计算方法(实用版3篇)目录(篇1)I.引言II.Linux 下并行计算的方法A.多核 CPU 使用时的代码B.Linux 集群中 MPI 的并行计算环境简单配置C.在 Linux 下搭建一个基于 GPU 的并行计算平台III.结论正文(篇1)I.引言在现代计算中,并行计算已经成为了提高计算速度和处理能力的重要手段。
Linux 作为一款开源的操作系统,提供了丰富的并行计算资源和工具。
本文将介绍在 Linux 下进行并行计算的几种方法。
II.Linux 下并行计算的方法A.多核 CPU 使用时的代码在 Linux 下,多核 CPU 的并行计算可以通过编写一个简单的shell 脚本来实现。
这个脚本可以通过循环读取多个文件,并将文件名作为参数传递给处理每个文件的程序,从而实现并行处理。
B.Linux 集群中 MPI 的并行计算环境简单配置MPI(Message Passing Interface)是一种在分布式内存环境下实现并行计算的接口。
在 Linux 集群中,可以通过简单配置 MPI 来实现并行计算。
配置过程主要包括安装 MPI、配置 MPI 环境变量和编写 MPI 程序。
C.在 Linux 下搭建一个基于 GPU 的并行计算平台在 Linux 下,可以通过 OpenCL、CUDA 等技术搭建一个基于 GPU 的并行计算平台。
这些技术可以使 GPU 作为协处理器,与 CPU 协同工作,提高计算性能。
搭建过程主要包括安装相关库、编译和运行示例程序等。
III.结论综上所述,Linux 下并行计算的方法有多种,包括多核 CPU 使用时的代码、Linux 集群中 MPI 的并行计算环境简单配置和在 Linux 下搭建一个基于 GPU 的并行计算平台等。
目录(篇2)I.引言II.Linux 下并行计算的方法A.多核 CPU 使用时的代码B.Linux 集群中 MPI 的并行计算环境简单配置C.在 Linux 下搭建一个基于 GPU 的并行计算平台III.结论正文(篇2)I.引言在现代计算中,并行计算已成为提高计算性能的重要手段。
mpi
Message Passing Interface—消息传递接口
与OpenMP并行程序不同,MPI是一 种基于信息传递的并行编程技术。消息传 递接口是一种编程接口标准,而不是一种 具体的编程语言。简而言之,MPI标准定义 了一组具有可移植性的编程接口。
1.MPi组成
• 数据类型
定义了精确的数据类型参数而不使用字节计数,以数据类型为单位指定 消息的长度; 对于C和Fortran,MPI均预定义了一组数据类型和一些附加的数据类型; 可以发送 或接收连续的数据,还可以处理不连续的数据;中的一个通信域定义了一组进程和一个通信的上下文,虚拟处理 器拓扑、属性等内容。它以对象形式存在,作为通信操作的附加参数。 MPI预定义的通信域:mpi comm world(包含所有进程)、 mpi comm self(只包含各个进程自己的进程组)
• MPI调用接口—6个基本调用
1.mpi init()初始化MPI执行环境,建立多个MPI进程之间的联系,为 后续通信做准备 2.mpi finalize 结束MPI执行环境 3.mpi comm rank用来标识各个MPI进程的,给出调用该函数的进程的 进程号,返回整型的错误值 两个参数:MPI_Comm类型的通信域,标识参与计算的MPI进程组; &rank返回调用进程中的标识号 4.mpi comm size用来标识相应进程组中有多少个进程
• 组通信—一个特定组内所有进程都参加全局的数据处理和通信操作
功能:通信—组内数据的传输 同步—所有进程在特定的点上取得一致 计算—对给定的数据完成一定的操作 类型:1)数据移动 广播(mpi bcast) 收集(mpi gather) 散射(mpi scater) 组收集(mpi all gather)全交换(all to all) 2)聚集 规约(mpi reduce)将组内所有的进程输入 缓冲区中的数据按 定操作OP进行运算,并将起始结果返回到root进程的接收缓冲区 扫描(mpi scan)要求每一个进程对排在它前面的进程进行规约 操作,结果存入自身的输出缓冲区 3)同步 路障(mpi barrier)实现通信域内所有进程互相同步,它们将处 于等待状态,直到所有进程执行它们各自的MPI-BARRIER调用
Linux环境下的MPICH
1.1.1Linux操作系统下的环境搭建1.1.1.1 l am-mpiMPI是一种消息传递编程模型,并成为这种模型编程的代表和事实上的标准。
MPI是一个库而不是一门语言,因此对MPI的使用必须和特定的语言结合起来进行,如科学与工程计算领域的FORTRAN语言、目前广泛使用的开发语言C等。
LAM(Local Area Multicomputer)是免费的MPI实现,由Ohio State University开发。
配置并行环境之前几点说明:1.安装Linux系统(RedHat 9.2)2.安装网卡驱动(因为实验室的机群系统dellPE2850服务器无法自动识别网卡,需要手动驱动网卡。
普通机器RH可自动识别其网卡的机器.网卡驱动在自带的Server Assistant 光盘中:)步骤:#cd /mnt/cdrom/pexxxx/network/r82795该文件夹下,有网卡驱动的压缩包,将其拷贝到 /root下,解压#tar -xzvf *进入解压后的文件夹:#cd /root/Intel_LAN_72_RHLinux_src_A00/e1000/e1000-5.2.17.10/src , #make install安装后,重起机器。
3.在重新启动过程中,系统会自动识别新硬件,此时需要对网卡的相关信息进行配置修改网络配置文件如下:1)修改文件 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 ,修改IP、网关等信息:DEVICE=eth0 设备名称BOOTPROTO=staticONBOOT=yesIPADDR=192.168.0.109 IP地址NETMASK=255.255.255.0 子网掩码NETWORK=192.168.0.0 可选写BROADCAST=192.168.0.255 可选写GATEWAY=192.168.0.1 网关2)配置DNS,需要修改 /etc/resolv.conf 文件nameserver 210.47.208.8 DNS服务器地址3)修改 /etc/sysconfig/network文件,指定主机名NETWORKING = yesHOSTNAME = node064)修改 /etc/hosts 文件,对主机名加以解释,加入:192.168.0.106 node06完成上面几步后,网络基本配置完成,此时需要重启机器,或重新开启网络服务:可以使用命令:#reboot 重启机器#service network restart 重新开启网络服务注:每台机器都配备两块网卡:eth0、eth1,如果网卡驱动、网络配置后网络仍然不通,需要关闭eth1,而只启用eth0。
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综合实验报告
MPI综合实验报告MPI(Message Passing Interface)是一种并行计算编程模型,可用于在分布式内存系统中实现进程间通信。
本文将介绍一个关于MPI的综合实验报告,涵盖了MPI的基本概念、实验目的、实验过程和实验结果。
一、实验目的1.熟悉MPI的基本概念和编程模型;2.掌握MPI的几个常用函数的使用方法;3.理解并实现并行计算的数据分发和结果收集。
二、实验过程1.环境准备:配置MPI开发环境,包括安装MPI软件包和设置环境变量。
2.实验设计:设计一个简单的并行计算任务,实现对一组数据的平方计算。
3.编码实现:使用MPI编写程序,在主进程中生成一组数据,在其他进程中进行数据分发和计算。
4.程序运行:运行MPI程序,观察并记录各个进程的计算结果。
5.结果分析:比较串行计算和并行计算的结果,并计算加速比。
三、实验结果1.硬件环境:实验采用了一台配置为4核的计算机进行测试。
2. 算法实现:程序中使用MPI的MPI_Send和MPI_Recv函数进行通信,其中主进程通过MPI_Bcast函数将数据广播到其他进程,其他进程使用MPI_Recv函数接收数据,并计算平方。
3.数据分析:比较串行计算和并行计算的结果,通过计算加速比来评估并行计算的效果。
实验结果显示,并行计算的加速比在4个进程的情况下超过了3倍。
四、实验总结本次实验成功地实现了一个简单的MPI并行计算任务,并比较了串行计算和并行计算的结果。
实验结果表明,MPI能够实现进程间的高效通信,并发挥多核处理器的计算能力,从而显著提高计算速度。
通过实验,我对MPI的编程模型和函数使用有了更深入的了解,也加深了对并行计算的理解。
(以上内容为模拟生成。
高性能计算中的MPI并行编程方法
高性能计算中的MPI并行编程方法随着科技的快速发展,计算机的性能和运算速度也越来越快。
然而,在面对海量数据和复杂运算时,单台计算机的性能已经无法满足需求。
因此,高性能计算(High Performance Computing, HPC)逐渐成为科学研究和工程领域中必不可少的一部分。
在HPC领域中,MPI并行编程是一种被广泛使用的技术,能够有效地提高计算机的并行性和计算速度。
MPI并行编程是什么?MPI(Message Passing Interface)是一种并行编程的通信库。
在MPI中,所有进程之间都是通过发送和接收消息来通信的。
MPI并行编程在计算机集群(Cluster)中应用广泛,因为计算机集群中的计算节点是分布在不同的物理服务器上,MPI并行编程可以将这些节点组合成一个逻辑上的整体,有效地提高了计算机的并行性。
MPI并行编程的优点MPI并行编程有如下优点:1.能够实现海量数据和复杂运算的高效处理,提高了计算速度。
2.可靠性高,因为MPI并行编程中所有进程之间都是通过发送和接收消息来通信的,不依赖于共享内存,可以有效避免内存泄漏等问题。
3.良好的可移植性,MPI API已经被很多计算机系统所支持,使得代码在不同的平台上也可以运行。
MPI并行编程的应用领域MPI并行编程被广泛应用于高性能计算领域,包括海洋模拟、气象预报、金融计算、生物医学等多个领域。
在气象预报中,MPI并行计算可以对气象数据进行分布式处理,快速生成气象预报模型,为人们提供准确的天气信息。
在金融领域,MPI并行编程可以进行股票行情分析、期货合约计算等任务,为投资者提供科学的决策支持。
在生物医学领域,MPI并行编程可以进行基因序列比对、药物分子模拟等任务,为科学家们提供准确的实验数据。
MPI并行编程的实现方法MPI通信和计算模型是一种消息传递模型,MPI中进程之间的通信主要与其它进程的交互有关。
在MPI并行编程中,进程的编写过程可以被分为以下几个步骤:1.初始化MPI环境在编写MPI程序时,必须首先调用MPI环境的初始化函数,建立进程之间的通讯。
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。
基于MPI环境的并行算法在有限元分析中的应用与研究
例 ) :
场 域 单 元 的 剖 分 是 用 有 限 元 方 法 分 析 问题 的 几 个 重 要步 骤 之 一 , 据所 划分 的子 区域 是 否 存 在重 根 叠 的 情况 , 域 分 解 法 又 可分 为 重 叠 型 区域 分 解法 区
挥 。
是 比较 庞 大 的 。但 是 , 理 论 上 说 MPI所 有 的 通 信 从 功 能 可 以 用 它 的 6个 基 本 的 调 用 来 实 现 , 握 了 这 掌
ห้องสมุดไป่ตู้
2 1 有 限 元 并 行 分 析 方 法 — — 区 域 分 解 法 .
6个 调 用 就 可 以 实 现 所 有 的 消 息 传 递 并 行 程 序 的 功
并 行 计 算 : 基 本 思 想 是 用 多 个 处 理 器 来 协 同 其 求 解 同一 问题 , 将 被 求 解 的 问题 分 解 成若 干 个 部 即 分 , 部 分 均 由一 个独 立 的处理 机 来并 行计 算 。 各
对于 MP I的 定 义 , 须 明 确 以 下 几 点 : M PI 必 ①
算 区域 Q 分 解 为 , 2 … ・ 共 P个 子 区 域 , 别 Q. . 分
由 P台 处 理 机 在 本 区 域 内 按 照 一 定 规 则 进 行 区域 剖
分 。 点 尽 量 采 用 相 邻 顺 序 编 号 原 则 , 样 有 利 于 形 节 这
⑥ 消 息 接 收 M PI .RECV ( U F, OU NT , B C
( Co M M , ZE , ER R0 R ) SI I
① 在 区域 分 解 阶段 按 照 区域 均 分 的 原则 , 计 将
基于Linux与MPI的集群并行系统的实现
带来 可观 的性 能 , 组成 结构 如 图 1 示 . 其 所
层具体实现. 编程环境 可以为应用程序的开发提
供可 移植 的 、 效 的和 易用 的工 具 . 有 编程 环境 包 括消
息传递库 、 调试器和剖视器(r l ) po e . i f r 12 MP . I编程 模型 MI P 是一种并行程序 的消息传递编程模型 , 也 是一个库而不是一种语言. 简单地说 , 这个消息传递 接 口( P) 目的是为编写消息传递程序而开发 的 M I的
序实例设 计了一个 l u 集群 , ix n 并对 l u 集 群系统进行 了性能评测 . ix n 关键词 : 集群 ; 并行计算 ; P ; M I集群 中间件
中 图 分 类 号 : P 9 .2 T 3 30 文献 标 识 码 : A 文 章 编 号 :10 ・12 20 ) 1 0 90 077 6 (0 7 O - 2 - 0 4
图 1 集群典型体 系结构示意 图
广范使用的标准. 像这个接 口一样 , 应为消息传递建
立 一 个 实 际 的 、 移植 的 、 效 的和 灵 活 的标 准 . 可 有 本
从 图 1上 可 以看 出 , 型 的集 群 支持 各 类 的结 典
收 稿 日期 : 0 60 .4 2 0 -41
集群技 术 使 用 特定 的连 接 方 式 , 相 对 于超 级 将
点, 可用 的 有 工作 站 、C、MP服 务 器 、 至 超 级 计 P S 甚 算机 , 点 的操作 系统 是 多用 户 、 结 多任 务和 多线 程 的 系统 . 点彼 此 可 以是 同构甚 至是 异构 的 . 点 问 由 结 结
基 于 Ln x与 MP 的集 群 并行 系统 的 实现 iu I
MPI并行编程及集群构建
MP 并行程序和 串行程序没有很 大的差别 ,并行程序通过对 MP I I 函数 的调用来实现特定 的并行算法 。M I P 提供了大量 的函数供程序设 计人 员使 用 , 单的MP并行程序主要 由三个部分组 成的 :如图1 简 I 。
( ) 8 修改/ r oa m i h e ahnsL N X  ̄ , u / c / p/ a / ci . I U 3 件 加入 集群 中 sll sr m e 可以用来做并行计算的主机名(节点集群为例) 4 加入的 内容 为:
Ex o t ATH ANPATH p r P M
普通用 户下 :修 改/t/ah po l 加入 e b s_ rfe c i
e p r P H= P T /s/ c l i i x o AT ¥ A H: r o a/ / n t u l mp b
个 正确的MP程序可以不加修改地在所有 的并行机上运行 I 。
/ aall 9 . 8 11r sn ) P rl 1 2 1 ..( y c e 6 w,
( ) 出并行环 境 :调用 MP_iaz(退 出。 3 退 lFnle i ) 并行 环境 。一般 说来 ,退 出并行计 算环 境后程 序的运 行马 上结
束 。MP—nt) IIi ,MP_ o ( IC mm ie ) s ( ,MP_ o z Ic mm_ak ) rn( ,MP— ed IS n
① 编译 # ae p m k i c ②启动并行计算 # pr p N c i其中N为节点机的个 数) m i nn p( u 可 以看 到P值及误差和计算时间 ,说明环境搭建基本成功 。 I
22 . NF 共 享 文 件 系统 的 多级 连 接 配置 S
() 1 进入并行环 境 :调用MP_n 0 启动并 行计算环境。 IIi 来 t ( ) 行主体并 行任 务 :这是并行程 序的实质 部分 ,在 这个部 2 执 分 中 ,实现 并行 算法在并 行 计算机 上的执行 过程 。在这 过程 中用的 MP基本 函数有MP_ e d 和MP_ ev 。 I IS n 0 I c0 R
MPI并行编程环境的研究
MPI并行编程环境的研究
许丽华;刘淼
【期刊名称】《现代计算机(专业版)》
【年(卷),期】2003(000)004
【摘要】以RISC工作站或高档微机通过LAN连接的机群系统已经成为并行计算的主流技术,研究适应机群系统的并行编程环境自然重要起来.在众多的并行编程环境中,应用较为广泛的有消息传递接口(MPI)标准和并行虚拟机(PVM)环境.本文重点分析了MPI编程环境,并出给了MPI并行程序设计的基本方法.
【总页数】4页(P28-31)
【作者】许丽华;刘淼
【作者单位】广州大学计算机科学与技术系,广州,510405;广州大学计算机科学与技术系,广州,510405
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.MPI并行编程环境若干技术研究 [J], 李东;李晓明
2.消息传递并行编程环境MPI [J], 卞旭芬
3.MPI网络并行计算系统通信性能及并行计算性能的研究 [J], 孟杰;孙彤
4.MPI并行编程环境及程序设计 [J], 杨爱民;陈一鸣
5.一种基于Linux集群和MPI编程环境的并行计算方法 [J], 向宇; 刘芳; 万传棕; 彭露; 奉丽薇; 王冰清
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收稿日期:2004一03.25 作者简介:曾志峰(1963一),女,湖南怀化人,副教授,主要研究方向为并行与分布式计算、网络安全技术。
万方数据
·62·
航空计算技术
第34卷第2期
INT等),这些与语言中的数据类型相对应。MPI除了 不同的进程通过这一调用得知在给定的通信域中一
可以发送或接收连续的数据之外,还可以处理不连续 的数据,如多维向量或类C语言中的结构数据类型。
下,可以实现计算和通信的重叠。基于阻塞和非阻塞 的机制,MPI提供了具有以下语义的4种通信模式:标 准通信模式、缓存通信模式、同步通信模式、就绪通信
万方数据
2004年6月
曾志峰:“nu】【环境下MPI并行编程与算法实现研究
·63·
模式。对于非标准通信模式,只有发送操作,没有相 应的接收操作,一般用标准接收操作代替。
1 MPI组成
MPI是一种消息传递编程模型并可以被广泛使用 的编写消息传递程序的标准。它由一组库函数组成, 在FortraIl或C的基础上扩展为一种并行程序设计语 言。严格来说,MPl只是一个库,提供了应用程序的编 程接口,方便Fortran77/90或C/C++等编程语言直 接对这些库例程或函数进行调用,实现进程间通信。 1.1 MPI数据类型
程序的最后一条可执行语句。
2.2点对点通信模式
3)获取当前进程标识:MPI—COMM—RANK
(comm,mk)返回调用进程在给定的通信域中的进程
标识号,有了这一标识号,不同的进程就可以将自身
在点对点通信中,MPI提供了两类发送和接收机 制:阻塞和非阻塞。阻塞发送完成的数据已经拷贝出 发送缓冲区,即发送缓冲区可以重新分配使用,阻塞
1)数据移动 a)广播(MPI—BCAST):标识为root的进程向通 信域内所有进程(含自身)发送相同消息; b)收集(MPI—GATHER):标识为root的进程(含 自身)从n个进程中的每一处接收一个私人化的消 息,这n个消息以排序的次序结合在一起存入mot进 程的接收缓冲区中; c)散射:(MPI—SCATTER)散射操作与收集操作 相反,mot进程向n个进程中的每一个(包括自身)发 送一个私人化的消息。对于所有非mot进程,消息发 送缓冲区被忽略; d)组收集(MPI—ALLGATHER):相当于通信域内 每个进程作为mot进程执行一次收集调用操作,既每 个进程都收集到了其他进程的数据。
调用,它完成MPI程序所有的初始化工作,也是MPI 之间的一种主从或依赖关系。并行算法是并行计算
程序的第一条可执行语句。
的核心,用MPI实现并行算法,这两种基本模式基本
2)MPI结束:MPI—FINAuzE()是MPI程序的最 上可以表达用户的要求,对于复杂的并行算法,在MPI
后一个调用,它结束MPI程序的运行。也是所有MPI 中都可以转换成这两种基本模式的组合或嵌套。
287个调用接口,但MPI所有的通信功能可以用它的 一或二者的组合。并行程序设计的两种基本模式可
6个基本调用来实现,也就是说可以用这6个基本调 概括出程序各个部分的关系。对等模式中程序的各
用来完成基本的消息传递并行编程。
个部分地位相同,功能和代码基本一致,只是处理的
1)MPI初始化:MPI-IN n.()是MPI程序的第一个 数据或对象不同。而主从模式体现出程序通信进程
为了支持异构环境和易于编程,MPI定义了精确 的数据类型参数而不使用字节计数,以数据类型为单 位指定消息的长度,这样可以独立于具体的实现,并 且更接近于用户的观点瞄J。对于C和F0rtraJl。MPI均 预定义了一组数据类型(如MPIJNT、MPI—DOuBLE 等)和一些附加的数据类型(如MPI—LONG—LONG一
e)全交换(MPI—AIJ肿ALL):每个进程向通信域
内n个进程的每一个(包括自身),发送一个私人化的
消息。 2)聚集 a)规约(MPI—REDuCE):将组内所有的进程输
入缓冲区中的数据按给定的操作OP进行运算,并将 起始结果返回到r00t进程的接收缓冲区中。OP为规 约操作符,MPI预定义了求最大值、求和等规约操作。
共有多少个进程在并行执行。
5)消息发送:MPI—SEND(buf,count,dat8呻e,
为了发送不连续的数据,MPI定义了打包(pack)与解 包(unpack)操作,在发送前显式地把数据包装到一个
dest,tag,comm):MPI—SEND将发送缓冲区buf中的
count个dat8帅e数据类型的数据发送到目的进程
为了提供给用户一个良好的并行编程环境,很多 厂商开发了有自己特色的支持平台,如IBM公司的 EUI、Intel的Nx、橡树岭的PVM等,这些平台都是开 发出各自专有的消息传递包或消息传递库,提供了相 似的功能,并且在特定的平台上具有优越的性能,缺 点是在应用程序一级上互不兼容,可移植性很差。基 于机群系统的并行编程环境的特点是一个消息传递 模型,各个并行执行的程序之间通过传递消息来交换 信息、协调同步。消息传递是相对于进程问通信方式 而言的,而且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。为了开发一个高效标准具有可移植性的消息传 递库,1992年由IBM、Intel公司、Parasoft等开发商、
所谓组通信是指涉及到一个特定组内所有进程 都参加全局的数据处理和通信操作。组通信由哪些 进程参加以及组通信的上下文,都是该组通信调用的 通信域限定的。组通信一般实现三个功能:通信、同 步、计算:通信功能主要完成组内数据的传输,同步功 能组内所有进程在特定的点上取得一致,计算功能要 对给定的数据完成一定的操作。组通信操作基本可 以分成三个类型:数据移动、聚集、同步。
unu】【机群环境下用MPI实现复杂的并行算法是简单的,并且能取得较好的性能。
关键词:消息传递模型;MPI;通信模式;并行编程
中图分类号:TP311.1
文献标识码:A
文章编号:1671-654x(2004)02.0061.04
引言
以高性能计算平台支撑的大规模并行计算已经 成为计算领域瞩目的焦点。在基于共享内存与分布 内存的并行计算机群等硬件环境下可以求解一大类 复杂的科学与工程计算问题,并行计算编程技术的进 步也使得并行计算已经开始渗透并普及到各个领域 和方面。一个并行处理系统主要由并行平台(操作系 统和硬件)与并行编程和求解应用问题的算法构成。 并行编程又包括并行语言和其他工具、源程序、编译 程序(包括预处理器、汇编程序和连接程序)、自然并 行代码等运行时间支持和其他库。所有这些操作系 统实用程序、程序设计语言、编译器以及运行时间库 等环境工具构成了并行编程环境。
其释放。用户也可以在原有通信域的基础上,定义新 的通信域。通信域为库和通信模式提供了一种重要
2 MPI并行编程
的封装机制。
2.1 MPI并行编程模式
1.3 MPI调用接口
MPI具有两种最基本的并行程序设计模式:对等
MPI—l提供了128个调用接口,MPI一2提供了 模式和主从模式,大部分并行程序都是这两种模式之
GMP等研究机构和Edinburgh等大学成立了MPI论 坛。MPI论坛于1994和1997年分别推出了MPI一1 和MPI一2标准,提供了一个适合进程间进行标准消 息传递的并行程序设计平台。目前MPI已经发展成 为应用最广泛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、Linux、windows) 所支持,基于它开发的应用程序具有最佳的可移植 性、功能强大、效率高等多种优点。本文侧重介绍基 于unu)【的MPI编程环境MPICH及其在Pc集群计算 机系统中进行MPI并行编程的主要方法。
城。MPI是一种消息传递编程模型并可以被广泛使用的编写消息传递程序的标准,已扩展为一种
优秀的并行程序设计语言。该文简要介绍了有关并行编程的基本概念与方法,深入讨论了MPI并
行鳊程环境与并行编程模式,对MPI并行性进行了分析。蛤出了Lin峨环境下MPI编程环境的配置
方法,最后结合一个实例详细描述了用MPI实现并行算法的方法。通过对实验程序的结果分析。在
第34卷第2期 2004年6月
航空计算技术
Aeronautical Computer 7rechniqueV0.34 No.2 Jun.2004
“nux环境下MPI并行编程与算法实现研究
曾志峰
(怀化学院计算机系,湖南怀化418008)
摘要:并行计算实现求解一些复杂的问题,并行编程技术的进步使得并行计算逐步应用到很多领
和其他的进程区别开来,实现各进程的并行和协作。 指定的通信域内每个进程分配一个独立的进程标识
接受的完成意味着接收数据已经拷贝到接收缓冲区, 即接收方已可以使用;非阻塞操作在必要的硬件支持
序号,例如有n个进程,则其标识为O—n一1。 4)通信域包含的进程数:MPI—cOMM—sIzE
(comm,size)返回给定通信域中所包括的进程的个数,
6)消息接收:MPI—RECV(b、lf,count,datatype, source,tag,comm.status)从指定的进程80urce接收消 息,并且该消息的数据类型和消息标识和本接收进程 指定的data呻_e和“喀相一致,接收到的消息所包含的 数据元素的个数最多不能超过couIlt。status是一个返 回状态变量,它保存了发送数据进程的标识、接收消 息的大小数量、标志、接收操作返回的错误代码等信 息。接收到的消息的源地址、标志以及数量都可以从 变量s£atus中获取,如在C语言中,通过对status.MPI— SOURCE,status.MPI—TAG,status.MPI—ERROR弓I用, 可以得到返回状态中所包含的发送数据进程的标识, 发送数据使用的tag标识和本接收操作返回的错误代 码。
b)扫描(MPI—scAN):扫描操作要求每一个进程 对排在它前面的进程进行规约操作,结果存人自身的 输出缓冲区。