MPI基础
《MPI并行程序设计》课件
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
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基本框架语句详解
MPI基本框架语句详解//转载请注出处 design by:lhl 于2016.12.14最近刚开始接触mpi并⾏运算，感觉⽆从下⼿，找了好多资料看完之后吧⾃⼰的⼀些笔记整理⼀下，万⼀也有初学者有困惑也能帮⼀把。
Let’s go：⼀．Mpi程序编译与运⾏⽅法⼀：1. 安装mpich，搭建mpi运⾏环境(linux中安装mpich即可)（其中mpi_pi.c是⽤来测试的计算pi的程序）2. 编译：mpicc mpi_pi.c -Wall -o mpi_pi（不同于gcc编译，需注意）3. 运⾏：mpiexec -n 4 ./mpi_pi⽅法⼆：⽣成可执⾏⽂件1.运⾏：mpicc mpi_pi.c进⾏编译，会⽣成a.out的可执⾏⽂件2.mpirun -np 4 ./a.out⼆．基本框架语句与详解1.main(int argc,char **argv)2.MPI_Init(&argc,&argv);进⾏MPI程序的初始化，⼀般MPI程序从这⼀句开始。
开始进⾏MPI运算。
3.MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);先看第4条吧，相当于是当前进程的逻辑编号，是总进程p中的第⼏个进程。
4.MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);MPI程序获得进程数p，设置总的进程数5.MPI_Finalize();MPI程序的结束语句，到这说明程序都结束了，不然程序get不到结束语句就不知道该什么时候停下来了。
下次会发⼀个计算pi的MPI程序，和我⼀样新⼿的可以看懂那个就容易多了。
MPI概述
偏移 0
偏移 1
偏移 i 类型图的跨度
偏 移 n -1
返回的通信状态
16
2.2
MPI消息
• 一个消息好比一封信 2 MPI 组 成 • 消息的内容即信的内容，在MPI 中称为消息缓冲(Message Buffer) • 消息的接收/发送者即信的地址， 在MPI中称为消息信封(Message Envelop)
• MPI中，消息缓冲由三元组<起始地址， 数据个数，数据类型>标识 • 消息信封由三元组<源/目标进程，消息 标签，通信域>标识
2 MPI
• 预定义数据类型:MPI支持异构计算 (Heterogeneous Computing)，它指在不 同计算机系统上运行程序，每台计算 组 可能有不同生产厂商，不同操作系统。
成
• 派生数据类型：MPI引入派生数据类型 来定义由数据类型不同且地址空间不 连续的数据项组成的消息。
表 2.1 M PI(C 语 言 绑 定 ) M PI_BYTE M PI_CHAR signed char C
2 MPI
组 消息接收: 成 ⑤ MPI_Recv函数用于从指定进程接收一
个消息 – int MPI_Recv(void *buf, int count, MPI_Datatype datatyepe,int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status)
2 MPI
成
标志并行代码的结束，结束除主进程外其 他进程。 要求之后串行代码仍可以在主进程 (rank=0)上运行（如果必须）
12
获取进程的编号
MPI使用操作流程
文件操作示例
• 创建文件并写入数据 • MPI_File file; • int rank, size; • char filename[] = "data.txt"; • MPI_Init(&argc, &argv); • MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); • MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); • MPI_File_open(MPI_COMM_WORLD, filename, MPI_MODE_WRONLY | MPI_MODE_CREATE,
MPI通信方式
1 2
消息传递
MPI进程之间通过发送和接收消息进行通信。
缓冲区
用于存储发送和接收的消息。
3
发送和接收操作
MPI提供了发送和接收消息的API，可以实现不 同进程之间的通信。
04
MPI并行文件IO操作
文件操作基本概念
文件系统
是操作系统中用于管理数据存储 和维护的子系统，包括文件的创 建、读取、写入和删除等操作。
MPI_INFO_NULL, &file); • char sendbuf[100], recvbuf[100]; • strcpy(sendbuf, "Hello world!"); • MPI_File_write(file, sendbuf, strlen(sendbuf), MPI_CHAR, MPI_STATUS_IGNORE); • MPI_File_close(&file); • 读取文件并打印内容 • MPI_File file; • int rank, size; • char filename[] = "data.txt";
MPI基础ppt全文
分子动力学等模拟计算。
MPI在工程仿真领域也发挥着重 要作用，如结构力学、电磁场仿
真、热传导等。
随着大数据时代的到来，MPI在 数据分析、机器学习等领域也展 现出巨大的潜力。
未来，随着计算机硬件和网络的 不断发展，MPI将继续优化和完 善，为更广泛的应用场景提供高 效、可靠的并行计算支持。
负载不均衡度（Load Imbalance）
基准测试程序设计与实现
基准测试程序选择 NAS Parallel Benchmarks (NPB)
High Performance Linpack (HPL)
基准测试程序设计与实现
Parallel Research Kernels (PRK)
代表性：能反映实际 应用的计算和通信模 式。
计算优化
采用更高效的算法，优化循环结构，减少浮点运算量。
通信优化
减少通信次数，优化通信模式，使用非阻塞通信等。
性能评估结果分析与改进
• I/O优化：采用并行I/O，减少I/O操作次数，优化数据读 写方式。
性能评估结果分析与改进
性能改进实施 重新编译并运行修改后的程序。
修改源代码，实现优化策略。 再次进行性能评估，验证改进效果。
02
通过具体案例，如矩阵乘法、排序算法等，详细讲解并行化实
现的过程和技巧。
并行化性能评估
03
介绍如何评估并行算法的性能，包括加速比、效率等指标的计
算和分析。
性能优化策略
01
02
03
通信优化
讲解如何通过减少通信量、 优化通信方式等手段来提 高MPI程序的性能。
计算优化
介绍如何通过优化计算过 程、提高计算效率等方式 来提升程序性能。
mpi基础操作
MPI（Message Passing Interface）是一种并行计算中常用的通信协议，主要用于进程间的消息传递。
以下是MPI的一些基础操作：
1.初始化MPI环境：通过MPI_Init函数完成MPI环境的初始化。
int MPI_Init(int *argc, char ***argv);
2.获取进程编号和总进程数：通过MPI_Comm_rank和MPI_Comm_size函
数获取当前进程的编号和总进程数。
int MPI_Comm_rank(MPI_Comm comm, int *rank);
int MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int *size);
3.发送和接收消息：通过MPI_Send和MPI_Recv函数进行消息的发送和接
收。
int MPI_Send(const void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm);
int MPI_Recv(void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status);
4.结束MPI环境：通过MPI_Finalize函数结束MPI环境。
int MPI_Finalize(void);
以上是MPI的一些基本操作，实际上MPI还提供了许多其他的功能，如广播、散列、收集等，可以满足各种并行计算的需求。
MPI
• 并行计算粒度大，适合大规模可扩展并行算法
– 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
什么是MPI?
• Massage Passing Interface:是消息传递函数库 的标准规范，由MPI论坛开发，支持Fortran和C
Hello Hello Hello Hello
World! World! World! World!
开始写MPI程序 • 写MPI程序时，我们常需要知道以下两 个问题的答案:
– 任务由多少进程来进行并行计算？
– 我是哪一个进程？
开始写MPI程序
• MPI提供了下列函数来回答这些问题：
– 用MPI_Comm_size 获得进程个数p
– hello，要运行的MPI并行程序
运行MPI程序
• 编译：mpicc -o hello hello.c • 运行：./hello
[0] Aborting program ! Could not create p4 procgroup.Possible missing fileor program started without mpirun.
C和Fortran中MPI函数约定（续）
• MPI函数的参数被标志为以下三种类型
– IN：参数在函数的调用中不会被修改 – OUT：参数在函数的调用中可能会被修改 – INOUT：参数在一些函数中为IN，而在另一些函数中为OUT
MPI初始化- MPI_INIT
• int MPI_Init(int *argc, char **argv)
– 之后串行代码仍可在主进程(rank = 0)上运行(如果必须)
MPI学习总结
在编程中学习和运用MPI
对等模式的例子：Jacobi迭代
Jacobi迭代是一种比较常见的迭代方法，矩阵中得到的新值是原来旧值点相邻数值 点的平均，核心代码是：
for(i=begin_col;i<=end_col;i++) { for(j=1;j<15;j++) { b[i][j]=(a[i][j+1]+a[i][j-1]+a[i+1][j]+a[i-1][j])/4; } } for(i=begin_col;i<=end_col;i++) { for(j=1;j<15;j++) { a[i][j]=b[i][j]; } }
在编程中学习和运用MPI
由于MPI是一个库，所以接下来我们将在编程中来学习和掌握MPI，通过 实际问题的求解，我们来讲MPI的内容学习整合。
在编程中学习和运用MPI
MPI并行设计模式
从实际的物理问题到并行求解模型，或者说从并行机到并行 计算模型，对于MPI而言，两种最基本的设计模式就是主从模式 和对等模式。可以说绝大部分MPI程序都是这两种模式之一或结 合，掌握这两种模式，可以说就掌握了MPI程序的主线，能够比 较容易将一个实际问题转化为可操作的编程模型。 MPI程序一般是SPMD，当然也可以来编写MPMD，PPT中的程 序都是SPMD事实上MPMD的程序都可以用SPMD来表达。 下面通过两个例子来说明主从模式中讲解主从进程功能的划分 和主从进程之间的交互作用，以及对等模式下各个进程间平等地 位下的协作。
MPI基本概念和知识
从一个简单的程序看MPI的基本知识：
#include "mpi.h" #include <iostream> using namespace std; void Hello(void); void main(int argc,char *argv[]) { int me, namelen, size; char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&me); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&size);/*得到当前进程标识和总的进程数*/ if (size < 2) /*若总进程数小于则出错退出*/{ cout<<"systest requires at least 2 processes" <<endl; MPI_Abort(MPI_COMM_WORLD,1);} MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen);/*得到当前机器名字*/ cout<<"Process "<<me<<" is alive on "<<processor_name<<endl; MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);/*同步*/ Hello();/*调用问候过程*/ MPI_Finalize(); }
mpi简介——精选推荐
mpi简介1.MPI全称是message passing interface，即信息传递接⼝，是⽤于跨节点通讯的基础软件环境。
它提供让相关进程之间进⾏通信，同步等操作的API，可以说是并⾏计算居家出游必备的基础库。
⼀个 MPI 程序包含若⼲个进程。
每个 mpi 进程都运⾏⼀份相同的代码，进程的⾏为由通讯域(communication world)和该通讯域下的 id(rank id)所决定。
MPI的编程⽅式，是“⼀处代码，多处执⾏”。
编写过多线程的⼈应该能够理解，就是同样的代码，不同的进程执⾏不同的路径。
2.它是⼀个库，不是⼀门语⾔。
可以被fortran，c，c++等调⽤。
MPI允许静态任务调度，显⽰并⾏提供了良好的性能和移植性，⽤MPI编写的程序可直接在多核集群上运⾏。
在集群系统中，集群的各节点之间可以采⽤ MPI 编程模型进⾏程序设计，每个节点都有⾃⼰的内存，可以对本地的指令和数据直接进⾏访问，各节点之间通过互联⽹络进⾏消息传递，这样设计具有很好的可移植性，完备的异步通信功能，较强的可扩展性等优点。
3.MPI常⽤命令对于登录集群计算⽽⾔，我们只需要掌握两种mpi运⾏指令即可，它们分别是：mpirun、mpiexec。
简⽽⾔之mpirun和mpiexec均是MPI程序运⾏命令：mpirun：MPI程序快速执⾏命令，运⾏前不必运⾏mpdboot开启守护进程。
mpiexec：MPI程序运⾏命令，运⾏前必须开启mpd守护进程。
守护进程(daemon)是⼀类在后台运⾏的特殊进程，⽤于执⾏特定的系统任务。
很多守护进程在系统引导的时候启动，并且⼀直运⾏直到系统关闭。
另⼀些只在需要的时候才启动，完成任务后就⾃动结束。
简单来说，在服务器配置良好的情况下，绝⼤多数情况不需要考虑选项的配置，基本语句如下：mpirun -n 20 vasp_std //20核⼼并⾏vasp_std程序，vasp_std需要加⼊环境变量mpiexec.hydra -n 20 vasp_std //20核⼼并⾏vasp_std程序，vasp_std需要加⼊环境变量此时节点和核⼼的分配完全由PBS系统进⾏分配，跨节点运⾏时也会⾃动进⾏核⼼和节点的匹配另外，在实际操作过程中，我发现部分同学对于PBS和mpirun -np的作⽤可能不太理解，在这⾥想简单解释如下：1. PBS是作业分配系统，通过.pbs脚本像PBS作业管理软件申请相应的核⼼数量和节点数量。
mpi基本用法 -回复
mpi基本用法-回复「MPI基本用法」是一种用于并行计算的编程模型和库。
MPI是Message Passing Interface的缩写，它提供了一系列的函数和语义，用于在多个进程之间进行通信和同步。
MPI的主要目标是提高并行计算的速度和效率，并使得并行计算程序易于开发和维护。
本文将逐步回答关于MPI基本用法的问题，并介绍如何使用MPI进行并行计算。
1. 什么是MPI？MPI是一种用于并行计算的编程模型和库。
它由一组函数和语义组成，用于在多个进程之间进行通信和同步。
MPI旨在提高并行计算的速度和效率，并使得并行计算程序易于开发和维护。
2. MPI的基本概念是什么？MPI的基本概念是进程和通信。
每个并行计算程序都由多个进程组成，这些进程在不同的处理器上独立运行。
MPI提供了一种机制，使得这些进程能够在执行过程中进行通信和同步，以实现并行计算的目标。
3. MPI的基本通信模式有哪些？MPI提供了多种基本通信模式，包括点对点通信和集体通信。
点对点通信是指两个进程之间的直接通信，例如发送和接收消息。
集体通信是指多个进程之间的协作通信，例如广播和归约操作。
4. 如何在MPI程序中发送和接收消息？MPI提供了一对发送和接收函数，用于在进程之间发送和接收消息。
发送函数将数据从一个进程发送给另一个进程，而接收函数用于接收来自其他进程的数据。
要发送消息，可以使用MPI_Send函数，而要接收消息，可以使用MPI_Recv函数。
5. MPI如何进行同步操作？MPI提供了多种同步操作，包括阻塞和非阻塞操作。
阻塞操作意味着进程将被阻塞，直到某个操作完成。
非阻塞操作允许进程在操作进行的同时执行其他操作。
要进行阻塞同步，可以使用MPI_Barrier函数；而要进行非阻塞同步，可以使用MPI_Ibarrier函数。
6. 如何在MPI程序中使用集体通信？MPI提供了一系列的集体通信函数，用于实现多个进程之间的协作通信。
其中，广播操作将一个进程的数据发送给所有其他进程，而归约操作将多个进程的数据合并为一个结果。
MPI简介
MPI简介MPI简介MPI（Message Passing Interface）是消息传递并行程序设计的标准之一，当前通用的是MPI1.1规范。
正在制定的MPI2.0规范除支持消息传递外，还支持MPI的I/O规范和进程管理规范。
MPI正成为并行程序设计事实上的工业标准。
MPI的实现包括MPICH、LAM、IBM MPL等多个版本，最常用和稳定的是MPICH，曙光天潮系列的MPI以MPICH为基础进行了定制和优化。
MPICH含三层结构，最上层是MPI的API，基本是点到点通信，和在点到点通信基础上构造的集群通信（Collective Communication）；中间层是ADI层（Abstract Device Interface），其中device可以简单地理解为某一种底层通信库，ADI就是对各种不同的底层通信库的不同接口的统一标准；底层是具体的底层通信库，例如工作站机群上的p4通信库、曙光1000上的NX库、曙光3000上的BCL通信库等。
MPICH的1.0.12版本以下都采用第一代ADI接口的实现方法，利用底层device提供的通信原语和有关服务函数实现所有的ADI接口，可以直接实现，也可以依靠一定的模板间接实现。
自1.0.13版本开始，MPICH采用第二代ADI接口。
我们将MPICH移植到曙光3000高效通信库BCL(Basic Communication Library)上(简称MPI_BCL)。
MPI_BCL的接口标准与MPICH版本1.1完全一致，满足MPI1.1标准。
同时，也支持ch_p4的通信库，即利用TCP/IP通信机制。
从网络硬件角度说，MPI_BCL针对系统网络，MPI_ch_p4针对高速以太网。
1.MPI的程序设计MPI1.1标准基于静态加载，即所有进程在加载完以后就全部确定，直至整个程序结束才终止，在程序运行期间没有进程的创建和结束。
一个MPI程序的所有进程形成一个缺省的组，这个组被MPI预先规定的Communicator MPI_COMM_WORLD所确定。
单元1_MPI通信基础知识解析
任务3
MPI网络参数的设置
再点击上图中的“Properties”按钮来设 置CPU的MPI属性，包括地址及通信速率。
任务3
MPI网络参数的设置
小提示：
1、在实际应用中一般不需要改变MPI通信速率。
2、在整个MPI网络中通信速率必须保持一致， 且MPI站地址不能冲突。
任务2
MPI网络的组建
3）节点MPI地址号不能大于给出的最高MPI地址 号；最高地址号可以是126。为提高MPI网络节 点通信速度，最高MPI地址应设置得较小。
4)如果机架上安装有功能模块(FM）和通信模板 (CP)，则它们的MPI地址是由CPU的MPI地址顺序 加1构成。
任务2
MPI网络的组建
任务2
MPI网络的组建
仅用MPI接口构成的网络称为MPI分支网 络或MPI网络。
两个或多个MPI分支网络由路由器或网 间连接器连接起来，就能构成较复杂的网 络结构，实现更大范围的设备互连，如图1 所示。
任务2
MPI网络的组建
图1
MPI网络结构示意图
任务2
MPI网络的组建
1、MPI网络硬件及连接规则
任务3
MPI网络参数设置
2．PC侧参数设置 在PC侧同样也要设置MPI参数，在STEP7软件 SIMATIC Manager界面下点击菜单“Options”选 项的“Set PG/PC Interface”。
任务3
2．PC侧参数设置
MPI网络参数设置
如用CP5611作为 通讯卡，如右图所 示，选择“CP5611 （MPI）”后点击OK 即可。设置完成后 ，将STEP7中的组态 信息下载到CPU中。
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编程入门&MPI编程进阶
MPI编程入门一、MPI概述1.1 MPI的发展史MPI标准化涉及到大约60个国家的人们,他们主要来自于美国和欧洲的40个组织，这包括并行计算机的多数主要生产商，还有来自大学、政府实验室和工厂的研究者们。
1992年4月，并行计算研究中心在Williamsburg，Virginia，召开了一个关于消息传递的标准的工作会议，会议上讨论了标准消息传递的必要的、基本的特点，并建立了工作组继续进行标准化工作。
1992年10月，MPI的初步草稿MPI1形成，MPI1主要包含的是在Williamsburg工作组会议上讨论的基本消息传递的接口，因为它的基本目的就是促进讨论并继续此项工作，所以它主要集中在点对点的通信。
1993年1月，第一届MPI会议在Dallas举行，1993年2月MPI1修定版本公布;之后定期召开了一系列关于MPI的核心的研讨会；1993年11月MPI的草稿和概述分别发表于Supercomputing'93和the proceedings。
直到1994年5月，MPI标准正式发布。
1994年7月发布了MPI标准的勘误表。
现在该工作组正在着手扩展MPI、完善MPI，从事于MPI2（MPI的扩展标准）的制定工作。
1.2 MPI的优点●可移植性和易于使用。
以低级消息传递程序为基础的较高级和（或）抽象程序所构成的分布存储通信环境中，标准化的效益特别明显。
●MPI是被正式的详细说明的：它已经成为一个标准。
消息传递标准的定义能提供给生产商清晰定义的程序库，以便他们能有效地实现这些库或在某些情况下为库程序提供硬件支持，因此加强了可扩展性。
●MPI有完备的异步通信：使得send，recieve能与计算重叠。
●可以很有效的在MPP上或Cluster上用MPI编程：MPI的虚拟拓扑反映了应用程序所申请的一组结点的通信模式，在MPP上实现的MPI便可以利用这种信息来优化处理器间的通信路径。
1.3 主要内容●点对点通信(point_to_point communication)●群体操作(collective operations)●进程组(process groups)●通信上下文(communication contexts)●进程拓扑结构(process topologies)●与Fortran 77和C语言的邦定(bindings for Fortran 77 and C)●环境的管理与查询(environmental management and inquiry)●轮廓管理(profiling interface)1.4 MPI的各种实现在国外有许多自从MPI标准制定以来在各种机器上的MPI的portable的实现，并且他们仍从事于自己的MPI实现的性能改进，其中最著名的一些见表1。
MPI使用操作流程
使用MPI实现实时图像处理
总结词
MPI还可以用于实时图像处理领域，如安防 监控、无人驾驶等。
详细描述
在实时图像处理过程中，MPI将图像数据分 配给多个处理节点，并行进行图像分析和处 理。这种方法能够提高处理效率和响应速度 ，对于安防监控、无人驾驶等领域具有广泛
应用前景。
使用MPI实现复杂网络分析
MPI的编程语言与环境
总结词
MPI的编程语言与环境包括使用C/C、Fortran等编程语言编写MPI程序，以及使用MPI开发环境进行 调试和优化等操作。
详细描述
MPI是一种并行计算编程接口，支持多种编程语言，如C、C和Fortran等。在使用MPI进行并行程序设 计时，需要了解MPI提供的各种函数和库，以及相应的使用方法。同时，还需要掌握如何使用MPI开 发环境进行程序的调试和优化，以确保程序的正确性和性能。
解决方案
可以采用文件锁机制或其他同步机制来确保文件读写操作 的正确性和一致性。同时，检查程序中是否有必要的文件 读写同步操作逻辑错误。
05
MPI的应用案例分析
使用MPI实现高性能计算
总结词
MPI（Message Passing Interface，消 息传递接口）是一种高效的并行计算技术 ，适用于高性能计算领域。
处理单元与通信单元分离
MPI将处理单元和通信单元分离，使得程序员可以专注于解决问 题本身，而不必过多关注通信细节。
03
MPI的使用方法
MPI的安装与配置
要点一
总结词
MPI的安装与配置是使用MPI进行并行计算的第一步， 包括安装MPI运行时环境、设置环境变量和配置网络等 步骤。
要点二
详细描述
MPI的安装与配置是使用MPI进行并行计算的基础步骤 。首先，需要从MPI的官方网站或相关渠道下载合适的 MPI运行时环境，并按照安装向导进行安装。安装完成 后，需要设置库文件。此外，还需要配置网络 ，确保各个节点之间的通信畅通无阻。
MPI并行程序开发基础MPI是什么
同构性：每台计算机在计算功能方面可以认பைடு நூலகம்是相同 的
实际的计算机一般是异构的，CPU、拥有的内存、甚至OS 都是不同的
站在P2P应用(例如BT)的角度看，这些机器是同构的
计算模式：计算机在求解问题P时，向周围的“邻居” 请求，帮助完成子任务Ti
网络环境稳定：计算机的数量、每台计算机的功能和 性能都是确定的
异构性：每台计算机可以具有不同的计算功能和性能。 例如，一台计算机是数据库服务器、一台计算机是图 形工作站、五台机器是高性能计算工作站
编写程序时，为每个子任务明确指定计算机
P2P计算
(多数情况下)网络环境是动态的：计算机随时可能加 入、退出
至今为止，主要用于数据密集型应用：文件下载、在 线视频播放、……
实例：下载软件BT
并行计算 网络环境是局域、专用、稳定的 计算机之间是同构的：性能、功能 计能算完模成式，：具计体算的机分在配求取解决问于题并P行时算，法子任务Ti在任何机器上都 主要用在科学工程计算领域。在非科学工程领域，例如银行 和图书馆等领域要求数据库支持大规模并发用户，并行计算 更关注于SMP这样的平台
MPI是什么
MPI：Message Passing Interface, an interface specification for programming distributed memory system，consisting of a collection of routines for facilitating communication(exchange of data and synchronization of tasks) among the processors in a distributed memory parallel program.
MPI的初步使用
MPI的初步使用现在，我们开始给大家介绍MOLDFLOW MPI的使用方法，这里，是按照初学者的思路，依照软件的HELP→TUTORIAL来学习的。
大家在学习时，可以打开软件的tutorial来一步一步对照学习。
当然，这里给出的也只是一个参考。
1、运行MPI。
这很简单，安装完成后，如同运行任何其它windows程序一样。
2、打开一个Project：单击菜单File→New Project出现下拉式菜单，出现如下的窗口，自己取一个名称并输入3、然后确定，再在菜单中选择File→Export输入一个分析模型，以便进行分析。
按照tutorial里的例子是输入mpi目录下tutorial 下的tutorial1.mfl：输入模型时，以fusion方式划分分析单元,输入模型后，出现study分析界面：其中的study名称可以自己修改。
记住，一个project是针对一个模型来分析的，在一个project里，可以对同一模型进行多次分析，以便比较不同的方案，来获得好的设计结果。
可以直接单击输入study的名称，下面的窗口是study tasks，也就是当前分析的各项参数设置情况:study窗口的第一项是part的文件名，study窗口的第二项是mesh单元形式和2504个单元数量，study窗口的第三项是fill 成形工艺。
4、查看模型，可以用下面的工具栏：如按下旋转工具可以将模型旋转到其它角度来观察5、选择成型所用材料。
可以用菜单方式操作，也可以双击如图所示位置（英文名称可能不一样，这是已选了材料的情况，只要双击此处就行）快速进入材料选择窗口：材料选择窗口如下：其中第一行是已经选用过的材料，第二行是材料生产的厂商名，第三行是材料的品牌。
由于是国外软件，这里的材料基本都是国外的，对于国内的材料，要自己在材料库中输入其参数才能用。
这里，作为学习，按tutorial里面的提示，先选定厂商名：再选定材料品牌：最后确定，即完成材料的选择。
mpi的基本结构
mpi的基本结构
MPI（Message Passing Interface）是一种基于消息传递的并行编程接口，用于在多处理器或多计算机系统中进行数据通信和任务协调。
MPI程序的基本结构如下：```c
#include<mpi.h>
int main(int argc,char*argv())
{
int my_rank, comm_sz;
MPI_init(&argc,&argv);
MPI_comm_size(MPI_COMM_WORLD,&comm_sz);
MPI_comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&my_rank);
/* 每个进程执行的任务MPI_Send(...);MPI_Recv(...); */
MPI_Finalize();
}
```
MPI程序的运行需要在特定的环境中进行，通常包括安装MPI、编写C++文件、编译、运行等步骤。
MPI程序的基本结构比较简单，但在实际应用中，需要根据具体的需求和任务进行适当的调整和优化。
如果你对MPI的应用和实现有更深入的兴趣，可以查阅相关的文献和资料，以获取更详细的信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
MPI_Type_commit
MPI_Type_free
国家高性能计算中心（合肥）
提交一个派生数据类型
释放一个派生数据类型
2015/11/29 20
4.3 MPI消息(数据类型)
double A[100]; MPI_Datatype EvenElements; · · · MPI_Type_vector(50, 1, 2, MPI_DOUBLE, &EvenElements); MPI_Type_commit(&EvenElements); MPI_Send(A, 1, EvenElements, destination, · · · );
基类型 0 基类型 1 基类型 i 基类型 n-1
偏移 0
偏移 1
偏移 i 类型图的跨度
偏移 n-1
偏移
类型图的下界
类型图的上界
国家高性能计算中心（合肥）
2015/11/29
19
4.3 MPI消息(数据类型)
MPI提供了全面而强大的构造函数(Constructor Function)来定义 派生数据类型。
国家高性能计算中心（合肥）
2015/11/29
7
4.2 6个基本函数组成的MPI子集
if (rank==0){ senddata=9999; MPI_Send( &senddata, 1, MPI_INT, 1, tag, MPI_COMM_WORLD); /*发送数据到进程1*/ } if (rank==1) MPI_Recv(&recvdata, 1, MPI_INT, 0, tag, MPI_COMM_WORLD, &status); /*从进程0接收数据*/ MPI_Finalize(); /*MPI的结束函数*/ return (0); }
MPI_UNSIGNED_SHORT unsigned short
国家高性能计算中心（合肥）
2015/11/29
15
4.3 MPI消息(数据类型)
MPI提供了两个附加类型:MPI_BYTE和 MPI_PACKED 。
MPI_BYTE表示一个字节，所有的计算系统中一个字 节都代表8个二进制位。 MPI_PACKED预定义数据类型被用来实现传输地址空 间不连续的数据项 。
并行算法实践
上篇 并行程序设计导论
并行算法实践 上篇 并行程序设计导论
单元I 并行程序设计基础 单元II 并行程序编程指南
单元III 并行程序开发方法
国家高性能计算中心（合肥）
2015/11/29
2
单元II 并行程序编程指南
第四章 MPI编程指南 第五章 PVM编程指南
第六章 HPF编程指南
int MPI_Send(void *buf, int count, MPI_Datatype dataytpe, int dest, int tag, MPI_Comm comm)
消息接受:MPI_Recv函数用于从指定进程接收一个消 息
int MPI_Recv(void *buf, int count, MPI_Datatype datatyepe,int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status)
国家高性能计算中心（合肥）
2015/11/29
6
4.2 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); /*该进程编号*/ MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); /*总进程数目*/
第七章 OpenMP编程指南
国家高性能计算中心（合肥）
2015/11/29
3
第四章 MPI编程指南
4.1 引言 4.2 6个基本函数组成的MPI子集 4.3 MPI消息 4.4 点对点通信 4.5 群集通信 4.6 MPI扩展 4.7 小结
国家高性能计算中心（合肥）
国家高性能计算中心（合肥）
2015/11/29
5
4.1 引言
MPI的版本
MPICH：/mpi/mpich LAM (Local Area Multicomputer): Open-MPI: / CHIMP: ftp:///pub/chimp/release/
函数名 MPI_Type_contiguous 含义 定义由相同数据类型的元素组成的类型
MPI_Type_vector
MPI_Type_indexed MPI_Type_struct
定义由成块的元素组成的类型，块之间具有相同间隔
定义由成块的元素组成的类型，块长度和偏移由参数 指定 定义由不同数据类型的元素组成的类型
国家高性能计算中心（合肥）
2015/11/29
16
4.3 MPI消息(数据类型)
double A[100]; MPI_Pack_size (50,MPI_DOUBLE,comm,&BufferSize); TempBuffer = malloc(BufferSize); j = sizeof(MPI_DOUBLE); Position = 0; for (i=0;i<50;i++) MPI_Pack(A+i*j,1,MPI_DOUBLE,TempBuffer,BufferSize,&Position, comm); MPI_Send(TempBuffer,Position,MPI_PACKED,destination,tag,comm);
MPI_Pack_size函数来决定用于存放50个MPI_DOUBLE数据项 的临时缓冲区的大小 调用malloc函数为这个临时缓冲区分配内存 for循环中将数组A的50个偶序数元素打包成一个消息并存放在临 时缓冲区
国家高性能计算中心（合肥） 2015/11/29 17
4.3 MPI消息(数据类型)
国家高性能计算中心（合肥） 2015/11/29 8
4.2 6个基本函数组成的MPI子集
MPI初始化：通过MPI_Init函数进入MPI环境并完成 所有的初始化工作。
int MPI_Init( int *argc, char * * * argv )
MPI结束：通过MPI_Finalize函数从MPI环境中退出。
2015/11/29
4
4.1 引言
MPI(Message Passing Interface )是一个消息传递接 口标准
MPI提供一个可移植、高效、灵活的消息传递接口库 MPI以语言独立的形式存在，可运行在不同的操作系统 和硬件平台上 MPI提供与C/C++和Fortran语言的绑定
int MPI_Finalize(void)
国家高性能计算中心（合肥）
2015/11/29
9
4.2 6个基本函数组成的MPI子集
获取进程的编号：调用MPI_Comm_rank函数获得当前 进程在指定通信域中的编号，将自身与其他程序区分。
int MPI_Comm_rank(MPI_Comm comm, int *rank)
12
4.3 MPI消息
MPI中，消息缓冲由三元组<起始地址，数据个数，数 据类型>标识 消息信封由三元组<源/目标进程，消息标签，通信域> 标识 MPI_Send (buf, count, datatype, dest, tag, comm)
消息缓冲 消息信封
三元组的方式使得MPI可以表达更为丰富的信息，功能 更强大
首先声明一个类型为MPI_Data_type的变量EvenElements 调用构造函数MPI_Type_vector(count, blocklength, stride, oldtype, &newtype)来定义派生数据类型 新的派生数据类型必须先调用函数MPI_Type_commit获得MPI系 统的确认后才能调用MPI_Send进行消息发送
MPI通过提供预定义数据类型来解决异构计算中的互操作性问 题，建立它与具体语言的对应关系。
派生数据类型：MPI引入派生数据类型来定义由数据类 型不同且地址空间不连续的数据项组成的消息。
国家高性能计算中心（合肥） 2015/11/29 14
4.3 MPI消息(数据类型)
表 2.1 MPI 中预定义的数据类型 MPI(C 语言绑定) MPI_BYTE MPI_CHAR MPI_DOUBLE MPI_FLOAT MPI_INT MPI_LONG MPI_LONG_DOUBLE MPI_PACKED MPI_SHORT MPI_UNSIGNED_CHAR MPI_UNSIGNED MPI_UNSIGNED_LONG short unsigned char unsigned int unsigned long signed char double float int long long double MPI_PACKED C MPI(Fortran 语言绑定) MPI_ BYTE MPI_CHARACTER MPI_COMPLEX MPI_DOUBLE_PRECISION MPI_REAL MPI_INTEGER MPI_LOGICAL CHARACTER COMPLEX DOUBLE_PRECISION REAL INTEGER LOGICAL Fortran