MPI并行程序设计
《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
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。
并行程序实验报告
并行程序设计实验报告姓名：学号：一、实验目的通过本次试验，了解使用OpenMP编程的基本方法和MPI的编程方法，通过实践实现的基本程序，掌握基本的线程及进程级并行应用开发技术，能够分析并行性能瓶颈及相应优化方法。
二、实验环境Linux操作系统，mpi库，多核处理器三、实验设计与实现（一）MPI并行程序设计用MPI编写一个greeting程序，编号为0的进程接受其它各进程的“问候”，并在计算机屏幕上显示问候情况。
用MPI编写一个多进程求积分的程序，并通过积分的方法求π的值，结果与π的25位精确值比较。
（二）多线程程序设计用Pthreads或OpenMP编写通过积分的方法求π的程序。
把该程序与相应的MPI程序比较。
用Pthreads或OpenMP编写编写矩阵相乘的程序，观察矩阵增大以及线程个数增减时的情形。
四、实验环境安装（一）MPI环境安装1.安装kylin操作系统的虚拟机（用VirtualBox）2.安装增强功能，使之与windows主机能够文件共享。
3.拷贝mpich-3.0.4.tar.gz到/root/myworkspace/目录下，并解压（tar xzf mpich-3.0.4.tar.gz）4.下面开始安装mkdir /root/myworkspace/mpi./configure --prefix=/root/myworkspace/mpi --disable-f77 --disable-fcmakemake install5.配置环境变量打开/root/.bashrc文件，在文件的末尾加上两行：PATH=$PATH:/root/myworkspace/mpi/binexport PATH保存退出，然后执行命令source /root/.bashrc（二）openMP实验环境安装Visual Studio中修改：项目->属性->c/c++->语言，将“OpenMP支持”改成“是”：五、实验结果及分析（一）MPI并行程序设计实验一：问候发送与接收非零号进程将问候的信息发送给0号进程，0号进程依次接收其它进程发送过来的消息并将其输出。
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并行程序的设计-43页精选文档
在一个通信域内的进程是有序的。在一个有p个进程的通信 域中，每一个进程有一个唯一的序号（ID号），取值为0~p －１。
进程可以通过调用函数MPI_Comm_rank来确定它在通信 域中的序号。
4、确定进程数量
用法：MPI_Comm_size（ MPI_COMM_WORLD ，&p）
进程通过调用函数MPI_Comm_size来确定一个通信域中
的进程总数。
20PI_SEND(buf,count,datatype,dest,tag,comm)
参数说明：
2019/10/14
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１、MPI初始化：MPI_Init函数
用法：MPI_Init（&argc , &argv）
每一个MPI进程调用的第一个MPI函数都是 MPI_Init。该函数指示系统完成所有的初始化工 作，以备对后续MPI库的调用进行处理。
２、 MPI结束：MPI_Finalize函数
处理器 内存
处理器 内存
互连网络
处理器 内存
处理器 内存
处理器 内存
处理器 内存
处理器 内存
假设底层的消息传递模型是一组处理器，每一个 处理器有自己的本地内存，并且通过互连网络实 现与其他处理器的消息传递
2019/10/14
2
MPI并行程序设计
MPI历史 机房集群环境 六个接口构成的MPI子集 MPI并行程序的两种基本模式 MPI并行程序的通信模式
三个从节点
用于从主节点接受计算任务并执行计算(返 回结果)。从节点开启SSH服务。
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; }
530-MPI并行程序设计
MPI编程解析
例：进程 0 向组内其他进程广播发送100个整型数。 MPI_Comm comm; int array [100]; int root = 0; ...... MPI_Bcast ( array , 100 , MPI_INT , root , comm );
进程0
进程1
进程n-1
[root@node01 bin]# mpiexec -n 1 /bin/hostname node01
[root@node01 bin]# mpdallexit [root@node01 bin]#
10
系统配置
在一组结点上建立mpd环
配置
vim $HOME/mpd.hosts
vim /etc/hosts
(1)MPI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。
vim /etc/mpd.conf
MPD_SECRETWORD=yourword
chmod 600 /etc/mpd.conf
9
系统配置
本地运行程序测试
[root@node01 bin]# mpd & [1] 2969
[root@node01 bin]# mpdtrace -l node01_38927 (192.168.226.171)
MPI与OpenMP并行程序设计C语言版教学设计
MPI与OpenMP并行程序设计C语言版教学设计课程背景随着计算机硬件性能的增强，计算科学的发展越来越依赖于并行计算。
因此，掌握并行程序设计技术已成为当今计算机科学系学生必备的技能之一。
MPI和OpenMP是目前主流的并行程序设计技术，特别是在高性能计算领域得到了广泛应用。
掌握MPI和OpenMP并行程序设计技术，对于计算机系学生来说，是十分重要的。
课程大纲•MPI并行程序设计基础–MPI的概念及使用–MPI并行定位–MPI的基本通信操作•点对点通信•集体通信–MPI的进程拓扑结构–MPI和C语言的结合•OpenMP并行程序设计基础–OpenMP的概念及使用–变量共享和互斥–循环并行化–任务并行化–OpenMP和C语言的结合•MPI和OpenMP混合并行程序设计–MPI和OpenMP混合并行程序设计的基本思想–MPI和OpenMP的结合–实现并行I/O课程方法本课程采用项目驱动的教学方法，分为理论学习和实践练习两个部分。
•在理论学习部分，通过教师的讲解和课程材料的阅读，学生将掌握MPI和OpenMP的基本概念和用法；•在实践练习部分，学生将通过大量的实际项目来锻炼并行程序设计的能力。
包括完成一些小型的并行计算程序，并设计一个中大型的并行计算项目，模拟一个真实的计算问题。
课程评估学生成绩将综合考虑以下两个因素：•并行程序设计理论成绩：包括作业和测试•并行计算项目成绩：通过完成并行计算项目，综合评估学生的并行程序设计能力。
参考资料•Peter S. Pacheco. An Introduction to Parallel Programming, Morgan Kaufmann, 2011.•Michael J. Quinn. Parallel Programming in C with MPI and OpenMP, McGraw-Hill Higher Education, 2003.•William Gropp, Ewing Lusk, and Anthony Skjellum. Using MPI: Portable Parallel Programming with the Message-Passing Interface, 2nd Edition, MIT Press, 1999.•Timothy G. Mattson, Beverly A. Sanders, and Berna L.Massingill. Patterns for Parallel Programming, Addison-WesleyProfessional, 2004.总结MPI和OpenMP是目前主流的并行程序设计技术。
MPI并行程序设计..(1)
4、MPI的语言绑定 、 的语言绑定 MPI -1提出了 提出了MPI和FORTRAN77与C语言的绑定。 语言的绑定。 提出了 和 与 语言的绑定 MPI-2加入了对 加入了对Fortran 90和C++语言的绑定说明。 语言的绑定说明。 加入了对 和 语言的绑定说明 绑定示例： 绑定示例： MPI_COMM_RANK( comm, rank ) IN comm OUT rank int MPI_Comm_rank( MPI_Comm comm, int *rank ) 该函数用于得到当前进程标识。 该函数用于得到当前进程标识。
ห้องสมุดไป่ตู้
提供并行库
扩充语法成分
新语言
改动多少
并行语言的实现方式和实现难度之间的关系
二、并行算法
1 、并行算法分类 根据运算的基本对象的不同可以将并行算法分为数值并行 基本对象的不同可以将并行算法分为 根据运算的基本对象的不同可以将并行算法分为数值并行 算法（数值计算） 非数值并行算法（符号计算）。 算法（数值计算）和非数值并行算法（符号计算）。 根据进程之间的依赖关系可以分为同步并行算法（ 根据进程之间的依赖关系可以分为同步并行算法（步调 依赖关系可以分为同步并行算法 一致）、异步并行算法（步调进展互不相同） ）、异步并行算法 一致）、异步并行算法（步调进展互不相同）和纯并行算 各部分之间没有关系）。 法（各部分之间没有关系）。 根据并行计算任务的大小可以分为粗粒度并行算法（ 根据并行计算任务的大小可以分为粗粒度并行算法（一个 任务的大小可以分为粗粒度并行算法 并行任务包含较长的程序段和较大的计算量）、 ）、细粒度并行 并行任务包含较长的程序段和较大的计算量）、细粒度并行 算法（一个并行任务包含较短的程序段和较小的计算量） 算法（一个并行任务包含较短的程序段和较小的计算量）以 中粒度并行算法。 及介于二者之间的中粒度并行算法 及介于二者之间的中粒度并行算法。
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。
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.
并行程序设计技术——MPI
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并行语言 并行程序是通过并行语言来表达的并行语言的产 生主要有三种方式：1、设计全新的并行语言；2、 扩展原来的串行语言的语法成分使它支持并行特 征；3、不改变串行语言，仅为串行语言提供可调 用的并行库
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#include "mpi.h" #include <stdio.h> #include <math.h> void main(argc,argv) int argc; char *argv[]; { int myid, numprocs; int namelen; char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; 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); fprintf(stderr,"Hello World! Process %d of %d on %s\n", myid, numprocs, processor_name); MPI_Finalize(); }
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并行程序设计技术——MPI 并行程序设计技术
遥感产品研发部——刘跃虎 liuyuehu8851@
目录
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前言 MPI技术浅析 并行环境配置 实例分析
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“Hello World!”
MPI与OpenMP并行程序设计C语言版课程设计
MPI与OpenMP并行程序设计C语言版课程设计概述本课程设计旨在通过学习MPI和OpenMP并行程序设计，提高学生对C语言并行编程的基本理解和技能。
在本课程设计中，我们将探讨MPI和OpenMP并行程序设计的基本概念、方法和技巧，并通过实例演示并行程序设计的具体操作步骤和注意事项。
通过本课程设计的学习和实践，学生将会掌握MPI和OpenMP并行程序设计的基本技能，为今后进行并行程序设计工作提供基础。
课程设计的基本要求本课程设计要求完成以下任务：1.学习并掌握MPI和OpenMP并行程序设计的基本理论和概念；2.学习并掌握MPI和OpenMP并行程序设计的基本方法和技巧；3.根据给定的题目，设计并实现相应的MPI和OpenMP并行程序；4.进行实验测试，验证程序的正确性和性能；5.撰写实验报告，说明并行程序的设计过程、方法和实验结果等。
课程设计的具体内容和步骤第一阶段：MPI并行程序设计在本阶段中，我们将学习并掌握MPI并行程序设计的基本理论和概念。
同时，我们将以一个简单的矩阵乘法程序为例，演示MPI并行程序设计的基本方法和技巧。
具体步骤如下：1.学习MPI并行程序设计的基本概念、原理和应用场景；2.了解MPI并行编程模型和MPI函数库的基本用法和函数特性；3.设计并实现矩阵乘法的MPI并行程序；4.实验测试，比较串行程序和并行程序的性能差异；5.撰写实验报告，说明MPI并行程序的设计过程、方法和实验结果等。
第二阶段：OpenMP并行程序设计在本阶段中，我们将学习并掌握OpenMP并行程序设计的基本理论和概念。
同时，我们将以一个简单的奇偶排序程序为例，演示OpenMP并行程序设计的基本方法和技巧。
具体步骤如下：1.学习OpenMP并行程序设计的基本概念、原理和应用场景；2.了解OpenMP并行编程模型和OpenMP函数库的基本用法和函数特性；3.设计并实现奇偶排序的OpenMP并行程序；4.实验测试，比较串行程序和并行程序的性能差异；5.撰写实验报告，说明OpenMP并行程序的设计过程、方法和实验结果等。
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• 共享存储系统
– 基于“进程”的编程。不同进程可以指定拥有共同的 存储空间 – 当然也可以显示的指定消息传递。
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MPI
• 什么是MPI
call MPI_Finalize(ierror)
end program
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1. MPI初始化
• 通常是MPI的第一个函数调用，通过它进入MPI环境 C/C++
int MPI_Init(int* argc,char *** argv);
Fortran
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如何编译运行MPI程序
• MPICH-2提供了专门的命令用来编译运行mpi 程序。
– 编译
• • • • F77：mpif77 F90: mpif90 C： mpicc C++: mpicxx
– 运行
• mpiexec –np 10 ./hello • mpirun -np 10 ./hello
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MPI的语言绑定
• 前面提到MPI是一个库。 windows/linux下使用tree 命令可以看 到MPICH不过是安装了一些库，和对这 些库说明的头文件。
– 说明：更深入的剖析发现，linux下 mpicc/mpicxx/mpif90/mpif77等mpich自带的编 译命令一些shell文件。默认使用gcc/c++/ifort编 译器
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mpicomu2/2
case(1) print *, "Before receiving..." print "(5(F4.1,2X))",( buf(i),i=1,num) call MPI_Recv(buf,num,MPI_REAL,0,1,MPI_COMM_WORLD,ierror) print *, "After receiving..." print "(5(F4.1,2X))",( buf(i),i=1,num) case default print "(I2,': No operation')" ,rank end select
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MPI程序结构
• • • • • • • • • Handles: 句柄,控制项，etc 头文件 MPI函数格式 一个简单的例子 如何编译和运行 含有通信的例子 常用基本函数 消息 通信域
返回上级
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Handle 句柄
• C实现
– 句柄为声明的数据类型
• 运行结果
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一个最基本的带通信的实例
• MPI中最基本的就是消息传递机制。 • 下面的这个例子可以说明如何通信的。
– 进程0创建一随机数数组，并发给进程1 – 进程1输出接收前后缓冲区的值
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program mpicomu use mpi implicit none
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头文件
• MPI 的常数和预定义操作都定义在这 C/C++
#include <mpi.h>
Fortran
include ‘mpif.h’ use mpi • 注意各大编译器之间的mod文件并不兼容。MPICH默认使用 intel 的fortran编译器。欲使用gfortran需从新编译生成 mpi.mod文件。
• 实现软件
• C/C++: Mpi.h • Fortran: Mpif.h, 或者使用模板 mpi(对于fortran90之后)
• MPICH • Open MPI
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传递的消息是什么
• 数据
– 可以是数，数组，字符，等等
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– Message Passing Interface – MPI不是一种语言，他只是一个库，是通过绑定到Fortran， C，C++来实现的 – 所有的并行操作均是通过调用预定义的一些方法来实现的。 这些方法均是一些函数。对于C++，引入面向对象机制，把 这些函数抽象成类和对象来实现。 – 这些预定的操作定义在
• Fortran实现
– 缓冲区，可以是任意类型的空间。
• 在本文中，用 “<type> buff(*)”表示
– 其他全部是整形
• C++实现
– 多为类;整个MPI为一个命名空间。 – 如果在文件开头加上
• using namespace MPI;
则在后面的调用中，可以省略MPI::.
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18Biblioteka ello的一些说明• MPI_COMM_WORLD是全局通信域，包含所 有的进程，在MPI启动时自动产生 • 各个进程之间没有任何影响，每个语句独立的 在各进程中执行。即使是输出语句
– 所以如果输出很多，输出结果可能很乱
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Parallel Programing with MPI
Binding with Fortran, C,C++
KONG,Tao School of Mathematics Shandong University 2010/10/11
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目录
• • • • • • • • 并行简介 MPI概述 消息传递 MPI程序结构 传递成功 点对点通信 群集通信 MPI扩展
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Hello(C)
#include "mpi.h" #include <stdio.h> int main( int argc, char *argv[] ) { int rank, size; MPI_Init( &argc, &argv ); MPI_Comm_rank( MPI_COMM_WORLD, &rank ); MPI_Comm_size( MPI_COMM_WORLD, &size ); printf( "I am %d of %d\n", rank, size ); MPI_Finalize(); return 0; }
• MPI这个库的实现有3中语言格式C， c++，Fortran。因此对MPI的使用必须 和特定的语言结合起来使用。 • 因为C和C++的相识性，MPI的C语言实 现完全可以和C++绑定起来使用。这也 是目前网上大部分的所谓”MPI+C++” 的实现方式。
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D:\MPICH2 ├─include │ clog_commset.h │ clog_const.h │ clog_inttypes.h │ clog_uuid.h │ mpe.h │ mpe_log.h │ mpe_logf.h │ mpe_misc.h │ mpi.h │ mpi.mod │ mpicxx.h │ mpif.h │ mpio.h │ mpi_base.mod │ mpi_constants.mod │ mpi_sizeofs.mod │ └─lib cxx.lib fmpich2.lib fmpich2g.lib fmpich2s.lib libfmpich2g.a libmpi.a libmpicxx.a mpe.lib mpi.lib
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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
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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
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3
何谓并行
• 多个线程同时进行工作。 • 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
program main use mpi ! or !include 'mpif.h‘ implicit none integer ierr, rank, size,msg call MPI_INIT( ierr ) call MPI_COMM_RANK( MPI_COMM_WORLD, rank, ierr ) call MPI_COMM_SIZE( MPI_COMM_WORLD, size, ierr ) print *, 'I am ', rank, ' of ', size call MPI_FINALIZE( ierr ) end
mpicomu1/2(Fortran)