消息传递编程接口MPI
消息传递编程接口MPI
并行矩阵乘法
并行矩阵乘法是MPI的重要应用之一, 通过将矩阵划分为多个块,并在不同的 处理器上并行计算这些块之间的乘积, 最终得到完整的矩阵乘积。
MPI提供了各种函数,如`MPI_Matmul`, 用于在进程之间传递矩阵数据并进行乘法运 算。
并行矩阵乘法在高性能计算、机器 学习等领域有广泛应用,能够显著 提高计算速度和效率。
错误处理和调试
错误检测和处理
MPI提供了错误检测机制,允许程序员在运行时检测和 处理错误。例如,当发送进程尝试发送消息给不存在的 接收进程时,MPI会返回一个错误码,提示发送进程操 作失败。
调试工具
为了帮助程序员调试并行程序,MPI提供了一系列的调 试工具和技术。这些工具可以帮助程序员跟踪程序的执 行过程、检查变量的状态以及诊断潜在的错误来源。通 过使用这些工具,程序员可以提高程序的可靠性和可维 护性。
03 MPI编程模型
点对点通信
进程间一对一通信
MPI提供了点对点通信方式,允许两个进程 之间直接发送和接收消息。这种方式适用于 一对一的通信场景,如进程间数据交换或同 步。
通信模式
点对点通信支持同步和异步模式。在同步模 式下,发送进程会等待消息被接收后才继续 执行;在异步模式下,发送进程发送消息后 可以继续执行其他任务,不需要等待接收进
并行排序
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并行排序是MPI的另一个常见应用, 通过将待排序数据划分为多个子集, 并在不同的处理器上并行进行排序, 最终合并得到完全排序的结果。
MPI提供了各种函数,如`MPI_Sort`, 用于在进程之间传递数据并进行排序操 作。
并行排序在处理大规模数据集时具有 显著优势,能够显著提高排序速度和 效率。
MPI用户手册
神威Ⅰ计算机系统MPI培训手册国家并行计算机工程技术研究中心二零零零年八月目录第一章MPI简介 (1)1.1 名词解释 (2)1.1.1 分布式内存 (2)1.1.2 消息传输 (2)1.1.3 进程 (2)1.1.4 消息传递库 (2)1.1.5 发送/ 接收 (3)1.1.6 同步/ 异步 (3)1.1.7 阻塞通讯 (3)1.1.8 非阻塞通讯 (3)1.1.9 应用程序缓冲区 (3)1.1.10 系统缓冲区 (4)1.2 MPI环境简介 (4)1.2.1 头文件 (4)1.2.2 MPI调用格式 (4)1.2.3 一般MPI程序结构 (5)1.2.4 通信因子和组 (5)1.2.5 秩 (5)第二章MPI环境管理调用 (6)2.1 函数调用 (6)2.1.1 MPI_Init (6)2.1.2 MPI_Comm_size (6)2.1.3 MPI_Comm_rank (6)2.1.4 MPI_Abort (6)2.1.5 MPI_Get_processor_name (6)2.1.6 MPI_Initialized (7)2.1.7 MPI_Wtime (7)2.1.8 MPI_Wtick (7)2.1.9 MPI_Finalize (7)2.2 MPI环境管理例子 (7)2.2.1 C 语言例子: (7)2.2.2 Fortran语言例子 (8)第三章点对点通信函数 (9)3.1 参数说明 (9)3.1.1 MPI消息传递函数参数 (9)3.1.2 缓冲区(buffer) (9)3.1.3 数据个数(count) (9)3.1.4 数据类型(type) (9)3.1.5 目的地(dest) (10)3.1.6 源(source) (10)3.1.7 标识符(tag) (10)3.1.8 通信因子(comm) (10)3.1.10 请求(request) (10)3.2 阻塞消息通信函数 (11)3.2.1 MPI_Send (11)3.2.2 MPI_Recv (11)3.2.3 MPI_Ssend (11)3.2.4 MPI_Bsend (11)3.2.5 MPI_Buffer_attach、MPI_Buffer_detach (11)3.2.6 MPI_Rsend (12)3.2.7 MPI_Sendrecv (12)3.2.8 MPI_Wait、MPI_Waitany、MPI_Waitall、MPI_Waitsome (12)3.2.9 MPI_Probe (12)3.3 阻塞消息传递例子 (13)3.3.1 C 程序例子 (13)3.3.2 Fortran 程序例子 (14)3.4 非阻塞消息通信函数 (15)3.4.1 MPI_Isend (15)3.4.2 MPI_Irecv (15)3.4.3 MPI_Issend (15)3.4.4 MPI_Ibsend (15)3.4.5 MPI_Irsend (15)3.4.6 MPI_Test 、MPI_Testany 、MPI_Testall 、MPI_Testsome (16)3.4.7 MPI_Iprobe (16)3.5 非阻塞消息传递例子 (17)3.5.1 C 语言例子 (17)3.5.2 Fortran 语言例子 (18)第四章集合通信函数 (19)4.1 集合通信函数 (19)4.1.1 MPI_Barrier (19)4.1.2 MPI_Bcast (19)4.1.3 MPI_Scatter (20)4.1.4 MPI_Gather (20)4.1.5 MPI_Allgather (21)4.1.6 MPI_Reduce (21)4.1.7 MPI_Allreduce (22)4.1.8 MPI_Reduce_scatter (22)4.1.9 MPI_Alltoall (22)4.1.10 MPI_Scan (22)4.2 集合通信操作例子 (24)4.2.1 C 语言例子 (24)4.2.2 Fortran 语言例子 (25)4.2.3 例子输出结果: (25)第五章派生数据类型 (26)5.1 派生数据类型函数: (26)5.1.2 MPI_Type_vector 、MPI_Type_hvector (27)5.1.3 MPI_Type_indexed 、MPI_Type_hindexed (27)5.1.4 MPI_Type_struct (28)5.1.5 MPI_Type_extent (28)5.1.6 MPI_Type_commit (28)5.2 连续数据类型的例子 (28)5.2.1 C 语言例子 (29)5.2.2 Fortran 语言例子 (30)5.2.3 例子输出结果: (31)5.3 向量派生数据类型例子 (31)5.3.1 C 语言例子 (31)5.3.2 Fortran 语言例子 (32)5.3.3 程序输出结果: (33)5.4 索引派生数据类型例子 (34)5.4.1 C 语言例子 (34)5.4.2 Fortran 语言例子 (35)5.4.3 例子输出结果: (36)5.5 结构派生数据类型例子 (37)5.5.1 C 语言例子 (37)5.5.2 Fortran 语言例子 (38)5.5.3 例子输出结果: (40)第六章组和通信因子管理函数 (41)6.1 组和通信因子管理函数 (42)6.1.1 MPI_Comm_group (42)6.1.2 MPI_Group_rank (42)6.1.3 MPI_Group_size (42)6.1.4 MPI_Group_excl (42)6.1.5 MPI_Group_incl (42)6.1.6 MPI_Group_intersection (42)6.1.7 MPI_Group_union (43)6.1.8 MPI_Group_difference (43)6.1.9 MPI_Group_compare (43)6.1.10 MPI_Group_free (43)6.1.11 MPI_Comm_create (43)6.1.12 MPI_Comm_dup (43)6.1.13 MPI_Comm_compare (44)6.1.14 MPI_Comm_free (44)6.2 组和通信因子管理函数运用例子 (44)6.2.1 C 语言例子 (44)6.2.2 Fortran 语言例子 (45)6.2.3 例子结果输出: (46)第七章虚拟拓扑 (47)7.1 虚拟拓扑函数 (47)7.1.2 MPI_Cart_create (47)7.1.3 MPI_Cart_get (47)7.1.4 MPI_Cart_map (47)7.1.5 MPI_Cart_rank (47)7.1.6 MPI_Cart_shift (48)7.1.7 MPI_Cart_sub (48)7.1.8 MPI_Cartdim_get (48)7.1.9 MPI_Dims_create (48)7.1.10 MPI_Graph_create (48)7.1.11 MPI_Graph_get (49)7.1.12 MPI_Graph_map (49)7.1.13 MPI_Graph_neighbors (49)7.1.14 MPI_Graphdims_get (49)7.1.15 MPI_Topo_test (49)7.2 笛卡儿虚拟拓扑例子 (49)7.2.1 C语言例子 (50)7.2.2 Fortran 语言例子 (51)7.2.3 例子输出结果: (52)第八章与机器相关的MPI环境 (53)8.1 新增的与机器相关的MPI调用 (53)8.1.1 取进程ID号 (53)8.1.2 取当前进程所处的逻辑PE号 (53)8.1.3 取系统长时钟(以ms为单位的值) (53)8.1.4 初始化节点共享空间 (53)8.1.5 取节点共享空间 (54)8.1.6 初始化分布共享空间 (54)8.1.7 取分布共享空间 (54)8.2 神威MPI版本的安装 (54)8.3 神威MPI用户程序的编译、连接与运行 (55)8.3.1 主机MPI版本用户程序的编译、连接与运行 (55)8.3.2 前端机MPI版本用户程序的编译、连接与运行 (56)8.4 例子 (56)8.4.1 例子一 (56)8.4.2 例子二(节点共享例子) (57)8.4.3 例子三(一个简单的串行程序转换为并行程序) (59)8.4.4 例子四(一个计算PI的并行程序) (62)第一章MPI简介MPI(Message Passing Interface )是1994年5月发布的一种消息传递接口。
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";
Python高性能计算的MPI编程模型与实践
Python高性能计算的MPI编程模型与实践Python是一种简单易学、功能强大的编程语言,因其广泛丰富的库和包,被广泛应用于各个领域。
然而,对于高性能计算而言,Python 的解释性语言特点会限制程序运行速度。
为了克服这一问题,MPI编程模型被引入,以实现高效的并行计算。
本文将介绍Python高性能计算的MPI编程模型,并探讨其实践应用。
一、MPI编程模型简介MPI(Message Passing Interface)是一种消息传递编程接口,用于实现并行计算。
MPI模型基于进程间消息传递的通信机制,使得多个进程能够相互通信和协同工作。
MPI编程模型通常采用了master-slave 架构,其中一个或多个进程作为主节点(master),负责协调其他进程(slave)的工作。
MPI编程模型的核心在于消息传递。
进程之间通过发送和接收消息来实现通信,进而实现划分任务和并行计算的目标。
MPI提供了一系列的通信操作,如发送(send)、接收(recv)、广播(broadcast)和归约(reduce)等。
通过这些操作,进程可以在不同节点间传递数据和协调计算。
二、Python中的MPI实现在Python中,有多个MPI库可供选择,如mpi4py、pyMPI等。
其中,mpi4py是当前最常用且功能较为完善的库。
mpi4py是一个开源的Python库,提供了许多MPI接口函数的Python封装。
通过mpi4py,我们可以在Python环境下使用MPI编程模型,实现高性能计算。
mpi4py库提供了多种通信操作的函数,如send、recv、bcast等,支持多种数据类型的传递和通信模式的选择。
下面是一个简单的mpi4py示例代码:```pythonfrom mpi4py import MPIcomm = M_WORLDrank = comm.Get_rank()if rank == 0:data = 10comm.send(data, dest=1)elif rank == 1:data = comm.recv(source=0)print("Received data:", data)```在以上代码中,首先导入了mpi4py库,并创建了一个通信组(comm)。
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
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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。
intel mpi原理
intel mpi原理Intel MPI是一种基于消息传递接口(Message Passing Interface,MPI)的编程库,用于在Intel架构上实现并行计算。
它提供了一套高性能的通信和同步机制,使得并行应用程序能够在多个处理器之间进行消息传递,并实现并行计算的任务划分和负载均衡。
本文将介绍Intel MPI的原理和工作机制。
Intel MPI的原理基于MPI标准,该标准定义了一系列的函数和语义规范,用于在分布式内存系统中进行并行计算的消息传递。
MPI 标准的目标是提供一种统一的编程接口,使得不同的并行计算环境能够实现互操作性。
Intel MPI作为一种基于MPI标准的实现,提供了对Intel架构的优化和支持,以提供更高的性能和可扩展性。
Intel MPI的工作机制主要包括进程通信、进程管理和任务调度三个方面。
进程通信是Intel MPI的核心功能之一。
在并行计算中,不同的进程之间需要进行消息传递,以实现数据的交换和协同计算。
Intel MPI通过提供一系列的通信函数,如发送(send)、接收(receive)和同步(synchronize)等,来支持进程之间的消息传递。
这些通信函数可以根据应用程序的需要进行灵活的调用,以实现不同的通信模式,如点对点通信、广播通信和规约通信等。
此外,Intel MPI 还提供了高效的通信协议和算法,如基于RDMA(Remote DirectMemory Access)的通信方式,以提高通信性能和可扩展性。
进程管理是Intel MPI的另一个重要功能。
在并行计算中,需要对多个进程进行管理和调度,以实现任务的分配和负载均衡。
Intel MPI通过提供一系列的进程管理函数,如进程创建(create)、进程销毁(destroy)和进程同步(synchronize)等,来支持进程的管理和协同。
这些函数可以根据应用程序的需要进行灵活的调用,以实现不同的进程管理策略,如静态进程划分和动态进程迁移等。
mpi规约
MPI规约1. 什么是MPIMPI(Message Passing Interface)是一种用于并行计算的通信协议和编程模型。
它定义了一组函数、常量和数据类型,用于在并行计算中进行进程间的通信和同步操作。
MPI的目标是提供一个标准化的并行编程接口,使得开发者可以方便地编写并行程序,并在不同的计算平台上进行移植。
MPI最初由一些高性能计算领域的研究人员发起,目前已成为广泛使用的并行编程框架之一。
MPI的设计理念是基于消息传递的分布式内存模型,它允许开发者在多个进程之间进行通信,通过发送和接收消息来共享数据和进行协作计算。
2. MPI的特点MPI具有以下几个特点:2.1 并行性MPI是一种并行编程模型,它允许开发者将计算任务划分为多个子任务,并在多个进程之间进行并行计算。
每个进程都可以独立地执行指定的计算任务,通过消息传递来交换数据和协调计算。
2.2 分布式内存模型MPI采用分布式内存模型,每个进程都拥有独立的内存空间。
进程之间通过消息传递来进行通信,而不需要共享内存。
这种模型使得MPI程序可以在分布式计算环境中运行,充分利用多台计算机的计算资源。
2.3 灵活性MPI提供了丰富的通信和同步操作函数,开发者可以根据具体需求选择合适的函数来实现进程间的通信和同步。
MPI支持点对点通信、广播、规约、散射、聚集等常见的通信模式,同时也支持自定义通信操作。
2.4 可移植性MPI的标准化设计使得开发者可以方便地编写可移植的并行程序。
只要目标计算平台支持MPI标准,就可以在该平台上运行MPI程序,而不需要对程序进行修改。
这种可移植性使得MPI成为并行计算领域的重要工具。
3. MPI的规约操作MPI规约操作(MPI Reduction)是一种在并行计算中常用的操作,用于将多个进程的数据合并为一个结果。
MPI规约操作可以用于求和、求积、求最大值、求最小值等各种聚合计算。
MPI规约操作的基本思想是将多个进程的数据按照指定的操作进行合并,然后将合并结果发送给指定的进程。
MPI消息传递MPI_Sendrecv的用法
MPI消息传递MPI_Sendrecv的⽤法利⽤mpi求解微分⽅程时,经常会遇到不同进程的通讯,特别是如下形式的通讯: 进程0->进程1->进程2->进程3...->进程n->进程0这时,若单纯的利⽤MPI_Send, MPI_Recv函数进⾏通讯的话,容易造成死锁,下⾯介绍MPI_Sendrecv的来解决这个问题。
顾名思义,MPI_Sendrecv表⽰的作⽤是将本进程的信息发送出去,并接收其他进程的信息,其调⽤⽅式如下:MPI_Sendrecv( void *sendbuf //initial address of send bufferint sendcount //number of entries to sendMPI_Datatype sendtype //type of entries in send bufferint dest //rank of destinationint sendtag //send tagvoid *recvbuf //initial address of receive bufferint recvcount //max number of entries to receiveMPI_Datatype recvtype //type of entries in receive buffer (这⾥数⽬是按实数的数⽬,若数据类型为MPI_COMPLEX时,传递的数⽬要乘以2) int source //rank of source int recvtag //receive tag MPI_Comm comm //group communicator MPI_Status status //return status; 下⾯给出⼀个实例:#include<stdio.h>#include "mpi.h"#include <math.h>#define n 4intmain(int argc, char* argv[]){int nProcs, Rank, i;double A0[n],A1[n];MPI_Status status;MPI_Init(&argc, &argv);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &nProcs);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &Rank);for(int i=0; i<n; i++){A0[i] = Rank;A1[i] = Rank;}printf("\nBefore exchange A0 A1:\n");for(i=0;i<n;i++){printf("rank:%d\t%f\t%f\n",Rank, A0[i], A1[i]);}int rightrank = (Rank + 1) % nProcs;int leftrank = (Rank + nProcs-1)%nProcs;MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);MPI_Sendrecv(A0, n, MPI_DOUBLE, rightrank,990,A1, n, MPI_DOUBLE, leftrank,990, MPI_COMM_WORLD,&status);MPI_Finalize();printf("After exchange A0 A1\n");for(i=0;i<n;i++){printf("rank:%d %f\t%f\n",Rank, A0[i], A1[i]);}} 下⾯这条语句表⽰:将进程为Rank的A0发送到rightrank进程,并接收来⾃leftrank的A1。
第四讲消息传递编程接口MPI
该函数返回指定通信器所包含的进程数
MPI_SEND 点对点通信
MPI_SEND(buf,count,datatype,dest,tag,comm)
参数
IN buf
所发送消息的首地址
IN count 将发送的数据的个数
IN datatype 发送数据的数据类型
IN dest
接收消息的进程的标识号
在四个结点上,开 4 个进程的运行结果 Hello, I am Proc. 1 of 4 on c1 Hello, I am Proc. 0 of 4 on c2 Hello, I am Proc. 2 of 4 on c4 Hello, I am Proc. 3 of 4 on c3
MPI 程序执行过程
MPI 编程的一些惯例
由于 C 语言的函数调用机制是值传递,所以 MPI 的所有 C 函数中的输出参数用的都是指针
MPI 是按进程组(Process Group) 方式工作: 所有 MPI 程序在开始时均被认为是在通信器 MPI_COMM_WORLD 所拥有的进程组中工作, 之后用户可以根据自己的需要,建立其它的进程组
MPI 数据类型: 原始数据类型 和 自定义数据类型
MPI 原始数据类型
FORTRAN 77 数据类型
MPI datatype
MPI_INTEGER MPI_REAL MPI_DOUBLE_PRECISION MPI_COMPLEX MPI_DOUBLE_COMPLEX MPI_LOGICAL MPI_CHARACTER MPI_BYTE MPI_PACKED
call MPI_GET_PROCESSOR_NAME(proc_name, namelen, ierr) write(*,10) myid, numprocs, proc_name 10 FORMAT('Hello, I am Proc. ',I2,' of ',I1,' on ', 20A)
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
mpi矩阵乘法 python
mpi矩阵乘法 python在Python中,可以使用MPI库来实现矩阵乘法。
MPI是一种消息传递接口,用于编写并行程序。
下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用MPI库来进行矩阵乘法:python.from mpi4py import MPI.import numpy as np.comm = M_WORLD.rank = comm.Get_rank()。
size = comm.Get_size()。
# 定义矩阵的大小。
N = 4。
# 创建矩阵A和B.A = np.random.rand(N, N)。
B = np.random.rand(N, N)。
# 计算每个进程需要处理的行数。
local_n = N // size.# 发送数据到每个进程。
local_A = np.zeros((local_n, N))。
comm.Scatter(A, local_A, root=0)。
comm.Bcast(B, root=0)。
# 每个进程计算局部矩阵乘法。
local_C = np.dot(local_A, B)。
# 收集每个进程的计算结果。
C = None.if rank == 0:C = np.empty((N, N))。
comm.Gather(local_C, C, root=0)。
if rank == 0:print("矩阵A,")。
print(A)。
print("矩阵B,")。
print(B)。
print("矩阵乘法的结果,")。
print(C)。
在这个示例中,我们使用了mpi4py库来实现MPI通信。
首先,我们初始化MPI通信,并获取进程的rank和总的进程数。
然后,我们定义了矩阵的大小,并创建了矩阵A和B。
接下来,我们计算每个进程需要处理的行数,并使用Scatter函数将矩阵A分发给每个进程,使用Bcast函数将矩阵B广播给所有进程。
mpi并行计算代码
mpi并行计算代码MPI (Message Passing Interface) 是一种用于并行计算的规范,它定义了一组函数,这些函数可以在多个处理器之间传递消息。
以下是一个简单的MPI 代码示例,它使用了 MPI 的基本功能:```cinclude <>include <>int main(int argc, char argv) {// 初始化 MPI 环境MPI_Init(NULL, NULL);// 获取总的进程数量int world_size;MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &world_size);// 获取当前进程的排名int world_rank;MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &world_rank);// 获取当前进程的名字char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];int name_len;MPI_Get_processor_name(processor_name, &name_len);// 打印一条消息printf("Hello world from processor %s, rank %d out of %d processors\n",processor_name, world_rank, world_size);// 清理 MPI 环境MPI_Finalize();}```这个程序首先初始化了 MPI 环境,然后获取了总的进程数量和当前进程的排名。
然后,它获取了当前进程的名字,并打印了一条包含该进程排名和名字的消息。
最后,它清理了 MPI 环境。
注意,为了运行此代码,你需要安装 MPI 库,并且使用特定的命令来编译和运行你的程序。
例如,如果你使用的是 Open MPI,你可以使用以下命令来编译和运行你的程序:```bashmpicc -o hellompiexec -n 4 ./hello```这里 `-n 4` 表示你想在四个进程上运行你的程序。
MPI的名词解释
MPI的名词解释MPI,全称为Message Passing Interface(消息传递接口),是一种基于消息传递机制的并行计算通信标准。
它由一系列函数和语法规则组成,用于在并行计算环境中实现进程间的通信与同步操作。
MPI的出现极大地推动了并行计算的发展,并成为当前科学计算领域中最为重要和广泛使用的编程模型之一。
一、MPI的产生与发展MPI最早由美国国家科学基金会(NSF)于20世纪80年代中期提出,并由一支由美国国家研究委员会(NRC)支持的工作组进行研发。
该工作组的目标是构建一个可跨不同型号和架构的计算机系统进行通信的标准接口。
经过多年的努力,MPI于1994年正式发布第一个版本,至今经过多次修订和升级,已经成为最新一代的MPI标准。
二、MPI的特点与优势1. 灵活性:MPI提供了一种抽象的通信模型,允许开发者在不同的并行计算平台上进行通信操作。
这使得并行计算应用能够灵活地适应不同的硬件和软件环境。
2. 高性能:MPI以高效的消息传递机制为基础,充分利用并行计算系统的硬件资源,实现高效的进程间通信和数据交互。
这使得MPI成为大规模科学计算和仿真模拟的重要工具。
3. 可扩展性:MPI适用于从单机多核到分布式集群的各种规模的并行系统。
无论是小型集群还是大型超级计算机,MPI都能够灵活地管理进程间通信,实现可扩展的分布式计算和通信。
4. 可移植性:MPI是一个标准化的接口,各个计算平台上的MPI实现都遵循相同的接口规范。
开发者可以编写与具体平台无关的MPI程序,实现代码的重用和平台的移植。
5. 易用性:MPI提供了一系列简单易用的函数调用和语法规则,方便开发者进行进程间通信的编程。
开发者无需关注底层通信的细节,只需调用相应的MPI函数即可完成通信操作。
三、MPI的基本概念与操作1. 进程:MPI程序由多个并行执行的进程组成,每个进程都有一个唯一的标识符(MPI Rank)。
进程通过发送和接收消息进行通信和同步操作。
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。
mpi名词解释
mpi名词解释
嘿,你知道 mpi 不?mpi 啊,它就像是一个神奇的魔法盒子!mpi
可不是一般的东西哦,它的全称是 Message Passing Interface,也就是
消息传递接口啦。
这玩意儿在并行计算的世界里可有着举足轻重的地
位呢!
比如说吧,就好像一群小伙伴一起完成一项大任务。
每个小伙伴都
有自己负责的那一部分,然后他们之间需要互相交流、传递信息,才
能把整个任务完成得又好又快。
mpi 就是让这些小伙伴们能够高效沟通的桥梁呀!
想象一下,如果没有 mpi,那这些小伙伴们就像是在黑暗中摸索,
不知道彼此在干嘛,那得多混乱呀!有了 mpi,就好比给他们点亮了一盏明灯,让他们能够清楚地知道该怎么配合。
在科学计算、大规模数据处理这些领域,mpi 可真是大显身手呢!
它能让那些超级复杂的计算任务变得有条有理,让计算机们像一支训
练有素的军队一样协同作战。
你看那些厉害的科学家们,他们要研究宇宙的奥秘、解决各种难题,mpi 就是他们手中的秘密武器呀!难道你不想了解一下这么厉害的东西吗?
我觉得 mpi 真的是超级重要的,它就像一个默默无闻的幕后英雄,虽然我们可能平时不太注意到它,但它却在默默地为我们的科技进步贡献着力量呢!。
MPI编程简介
Hello (Fortran语言)
program main include „mpif.h‟ integer ierr call MPI_INIT( ierr ) print *, 'Hello, world!' call MPI_FINALIZE( ierr ) end
C和Fortran中MPI函数约定
Greeting执行过程
进程 0 rank=0
. . . Recv() . . .
进程 1 rank=1
. . . Send() . . .
进程 2 rank=2
. . . Send() . . .
进程 3 rank=3
. . . Send() . . .
解剖greeting程序
• 头文件:mpi.h/mpif.h • int MPI_Init(int *argc, char ***argv) • 通信组/通信子: MPI_COMM_WORLD
}
更新的Hello World(Fortran)
program main include „mpif.h‟ integer ierr, myid, numprocs call MPI_INIT( ierr ) call MPI_COMM_RANK( MPI_COMM_WORLD, myid, ierr ) call MPI_COMM_SIZE( MPI_COMM_WORLD, numprocs, ierr ) print *, „I am', myid, „of', numprocs call MPI_FINAo hello1 hello1.c • mpirun -np 4 hello1
结果: I am 0 I am 1 I am 2 I am 3
mpi原理
mpi原理MPI原理MPI(Message Passing Interface)是一种用于编写并行程序的标准接口,它是一种基于消息传递的编程模型。
MPI的设计目标是提供一种可移植性强、高效、灵活的并行计算模型,以满足科学计算领域对并行计算的需求。
MPI的基本原理是通过消息传递来实现进程间的通信和同步。
在MPI中,程序由多个并发运行的进程组成,每个进程都有自己的地址空间,它们通过发送和接收消息来进行通信。
进程可以通过发送消息将数据传递给其他进程,也可以通过接收消息从其他进程接收数据。
MPI提供了丰富的通信操作,如点对点通信和集体通信,使得进程之间可以方便地进行数据交换和协调。
MPI的通信操作是基于消息的,即进程之间通过发送和接收消息来进行通信。
发送消息时,进程将需要发送的数据放入消息中,并指定消息的目标进程。
接收消息时,进程会等待特定的消息到达,并将消息中的数据提取出来。
MPI提供了不同类型的消息传递操作,如阻塞发送和接收、非阻塞发送和接收等,以满足不同情况下的通信需求。
MPI还提供了一些同步操作,如同步发送和接收、同步广播等。
同步操作可以保证进程之间的通信按照特定的顺序进行,避免出现数据竞争和不一致的情况。
同步操作在并行程序中起到了重要的作用,可以保证数据的正确性和一致性。
MPI的优点在于其可移植性和灵活性。
MPI可以在不同的并行计算环境中使用,如多核CPU、GPU集群等。
而且,MPI提供了丰富的通信和同步操作,可以满足不同并行程序的需求。
此外,MPI还提供了一些辅助函数和工具,用于方便地调试和优化并行程序。
然而,MPI编程也存在一些挑战和限制。
首先,MPI编程需要开发人员具备并行编程的知识和经验,对于初学者来说有一定的学习曲线。
其次,由于MPI是基于消息传递的,进程之间的通信开销较大,特别是在大规模并行计算中。
因此,在设计并行算法时需要注意减少通信次数和数据传输量,以提高程序的性能。
MPI是一种强大而灵活的并行编程接口,它通过消息传递来实现进程间的通信和同步。
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3.1.2 MPI定义
(2) MPI是一种标准或规范的代表,而不特指 是一种标准或规范的代表, 是一种标准或规范的代表 某一个对它的具体实现。 某一个对它的具体实现。 迄今为止,所有的并行计算机制造商都提 供对MPI的支持,可以在网上免费得到MPI在 不同并行计算机上的实现,一个正确的MPI程 序,可以不加修改地在所有的并行机上运行。
3.1.2 MPI定义
关于MPI三个不同侧面的定义 三个不同侧面的定义 关于 对MPI的定义是多种多样的,但不外乎下面 三个方面,它们限定了MPI的内涵和外延。 (1)MPI是一个库,而不是一门语言。 是一个库, 是一个库 而不是一门语言。 许多人认为MPI就是一种并行语言,这是不 准确的。但是按照并行语言的分类,可以把 FORTRAN+MPI或C+MPI,看作是一种在原来串 行语言基础之上扩展后得到的并行语言。MPI库 可以被FORTRAN77/C/Fortran90/C++调用,从 语法上说,它遵守所有对库函数/过程的调用规 则,和一般的函数/过程没有什么区别。 6
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3.1.1 MPI简介
Message-Passing Interface (MPI) MPI这个标准具备了公共软件包和厂家专用软件包的
优点。 这个标准能用于大多数并行计算机、机群系统和异构 网络环境,能达到较高的数据传输速率。 这个标准支持 C 语言和 FORTRAN 语言: C + MPI 是在C语言基础上扩展得到的并行程序语 言 FORTRAN + MPI 是在FORTRAN语言基础上扩展 5 得到的并行程序语言
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3.3 MPI程序的总体结构和MPI 的数据类型
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3.3.1 MPI程序的总体结构
16ocess):MPI程序中一个独立参与通信的 个体。 2、进程组(process group):一个MPI程序中由部分 或全部进程构成的一个有序集合。 3、进程号(process rank):进程组中每个进程被赋予 一个该组中的序号,用于在该组中标识该进程,进程号 的取值范围从0开始。
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C signed char
3.4 MPI点对点通信函数与通信模式
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3.4.1 MPI点对点通信函数
MPI最基本的通信模式是在一对进程之间进行的 消息收发操作:一个进程发送消息,另一个进程 接收消息。这种通信方式称为点对点通信。 MPI提供两大类型的点对点通信函数:
阻塞型(blocking):需要等待指定操作的实际完成, 或至少所涉及的数据已被MPI系统安全地备份后才返回。 非阻塞型(non blocking ):调用总是立即返回,而实 际操作则由MPI系统在后台进行。
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3.3.1 MPI程序的总体结构
C语言MPI程序的典型结构:
#include “mpi.h” …… …… int main(int argc, char *argv[]) {
头文件 主程序
int myid, numprocs; int namelen; char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; …… …… MPI程序初始化 程序初始化 MPI_Init(&argc,&argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs); MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen); …… …… MPI程序结束 程序结束 MPI_Finalize(); …… …… }
相关变量声明
MPI程序执行部分 程序执行部分
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3.3.1 MPI程序的总体结构
(1)MPI程序的头文件和相关变量的声明部分
include "mpi.h" int myid, numprocs; int namelen; char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];
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3.4.1 MPI点对点通信函数
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3.2 MPI的语言绑定和实现
MPI的语言绑定 FORTRAN77/C/Fortran90/C++ Fortran90是FORTRAN的扩充,它在表达数组 运算方面有独特的优势,还增加了模块等现代 语言的方便开发与使用的各种特征,它目前面 临的一个问题是Fortran90编译器远不如 FORTRAN 77编译器那样随处可见,但提供 Fortran90编译器的厂商正在逐步增多。
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3.3.1 MPI程序的总体结构
(3)MPI程序的执行部分
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs); MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen);
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3.2 MPI的语言绑定和实现
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3.2 MPI的语言绑定和实现
MPI的语言绑定 FORTRAN77/C/Fortran90/C++ 在MPI-1中,明确提出了MPI和FORTRAN 77与 C语言的绑定,并且给出了通用接口和针对 FORTRAN 77与C的专用接口说明,MPI-1的成 功说明MPI选择的语言绑定策略是正确和可行 的。
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3.1.2 MPI定义
(3)MPI是一种消息传递编程模型,并成为这 是一种消息传递编程模型, 是一种消息传递编程模型 种编程模型的代表和事实上的标准。 种编程模型的代表和事实上的标准。MPI虽然 很庞大,但是它的最终目的是服务于进程间通 信这一目标的。
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3.1.3 MPI的特点
能用于异构网络环境中; 利用通信上下文提供通信的安全性; 实现了两个任务间的多种通信方式; 实现了进程组内所有任务之间的通信、数据交换和 处理; 提供了可靠的数据传输机制,发送的消息总能被对 方正确接收,用户不必检查传输错误、超时错误或 其他出错条件。
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3.4.1 MPI点对点通信函数
MPI_Send ( void * buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm )
通信体 目标进程的序号 消息标志
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被发送消息的地址 被发送数据项的个数 消息数据的类型
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3.3.1 MPI程序的总体结构
相关概念: 5、域内通信体 ( intra-communicator ):用于属于同一 进程组的进程间的通信。 6、域间通信体( inter-communicator ):用于分属两个 不同进程组的进程间的通信。 7、消息(message):进程间进行的一次数据交换。
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3.2.1 MPI的语言绑定
MPI的语言绑定 FORTRAN77/C/Fortran90/C++ C++作为面向对象的高级语言,随着编译器效 率和处理器速度的提高,它可以取得接近于C 的代码效率,面向对象的编程思想已经被广为 接受,因此在MPI-2中,除了和原来的 FORTRAN 77和C语言实现绑定之外,进一步与 Fortran90和C++结合起来,提供了四种不同的 接口,为编程者提供了更多选择的余地。
2
3.1 MPI概述
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3.1.1 MPI简介
Message-Passing Interface (MPI) MPI 由MPI 委员会在1992年到1994年举行的一系列会 议上逐渐产生的一个消息传递标准。 1995年推出了MPI –1版(128个调用接口) 1997年在对原来的 MPI 作了重大扩充的基础上, 推出了 MPI – 2 版(287个调用接口) MPI – 2的主要扩充内容:并行I/O,远程存储访 问、动态进程管理
这是相应的C程序中的语句 其中前3条语句分别得到当前进程编号,总共的进程数 以及当前进程所在的处理器的名字。最后一条是输出 语句,将这些结果输出到屏幕上
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3.3.2 MPI的数据类型
MPI ( 与 C 绑定 ) MPI_CHAR MPI_DOUBLE MPI_FLOAT MPI_INT MPI_LONG MPI_LONG_DOUBLE MPI_SHORT MPI_UNSIGNED_CHAR MPI_UNSIGNED MPI_UNSIGNED_LONG MPI_UNSIGNED_SHORT double float int long long double short unsigned char unsigned int unsigned long unsigned short
3.4.1 MPI点对点通信函数
MPI_Recv ( void * buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status )
被接收消息的地址 被接收数据项的个数 消息数据的类型 源进程的序号 消息标志 通信体 返回的通信状态
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3.3.1 MPI程序的总体结构
(2)MPI程序的初始化和结束 在C中MPI的初始化和结束语句分别是 MPI_Init(&argc,&argv); MPI_Finalize(); MPI_Finalize(); 它们分别是MPI程序的第一条和最后一条可执行 程序。 注意:MPI程序的开始和结束语句必须使用,否 则会产生不可预期的后果。
在C语言中对应的头文件和变量声明形式 声明了用来记录当前处理器编号的变量myid,处理器总数的变 量numprocs,处理器名字长度的变量namelen,声明了用来记 录处理器名字的变量processor_name 注意对于实现相同的功能,用C或者FORTRAN都可以实现,但 是具体的实现方式是不同的,必须注意这两种语言在语法上的 区别。