基于MPI的并行计算集群通信及应用

并行计算综述

并行计算综述 姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。 关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程 1. 前言 网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。 目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。 近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。 2. 并行计算简介[1] 2.1并行计算与科学计算 并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。

MPI并行程序设计实例教程

编辑推荐 ◆书中内容侧重于以MPI库为基础开发并行应用程序，对MP规范定义的各项功能和特征在阐述其特点基础上均配以实例加以说明和印证。 ◆书中所附实例尽量采用独立的功能划分，其中的代码片段可直接用于并行应用程序开发 ◆在讲述基本原理的同时，注重对各项消息传递和管理操作的功能及局限性、适用性进行分析从而使熟读此书的读者能够编写出适合应用特点，易维护、高效率的并行程序。 ◆与本书配套的电子教案可在清华大学出版社网站下载。 本书简介 本书旨在通过示例全面介绍MP1并行程序开发库的使用方法、程序设计技巧等方面的内容，力争完整讨论MP1规范所定义的各种特征。主要也括MPI环境下开发并行程序常用的方法、模式、技巧等 内容。在内容组织上力求全面综合地反映MPl-1和MPI-2规范。对MPI所定义的各种功能、特征分别

给出可验证和测试其工作细节的示例程序 目录 第1章 MPI并行环境及编程模型 　1.1 MPICH2环境及安装和测试 1.1.1 编译及安装 1.1.2 配置及验汪 1.1.3 应用程序的编译、链接 1.1.4 运行及调试 1.1.5 MPD中的安全问题 　1.2 MPI环境编程模型 1.2.1 并行系统介绍 1.2.2 并行编程模式 1.2.3 MPI程序工作模式 　1.3 MPI消息传递通信的基本概念 1.3.1 消息 1.3.2 缓冲区 1.3.3 通信子 1.3.4 进样号和进程纰 1.3.5 通价胁议 1.3.6 隐形对象 第2章 点到点通信 　2.1 阻糍通信 2.1.1 标准通信模式 2.1.2 缓冲通信模式 2.1.3 就绪通信模式 2.1.4 同步通信模式 2.1.5 小结 　2.2 非阻塞通信 2.2.1 通信结束测试 2.2.2 非重复的非阻塞通信 2.2.3 可醺复的非阻塞通信 2.2.4 Probe和Cancel 　2.3 组合发送接收 2.3.1 MPl_Send,MPI_RecvoMPl_Sendreev 2.3.2 MPI_Bsend←→MPl_Sendrecv 2.3.3 MPI_Rsend←→MPI_Sendrecv 2.3.4 MPl_Ssend←→MPl_Sendrecv 2.3.5 MPl_lsend←→MP1一Sendrecv 2.3.6 MPl_Ibsend←→MPI_Sendrecv 2.3.7 MPI_Irsend←→MPI_Sendrecv 2.3.8 MPl_Issend,MPI_Irecv←→MPI_Sendrecv 2.3.9 MPI Send_init←→MPl_Sendrecv 2.3.10 MPI一Bsendj init←→MPl_Sendrecv 2.3.11 MPI_Rsend_init←→MPI_Sendrecv 2.3.12 MPl_Ssend_init,MPl_Recv_init←→MPl_Sendrecv 2.4 点到点通信总结

并行计算在信息安全中的应用介绍

并行计算在信息安全中的应用介绍 目前，并行计算的应用已经是十分广泛，涉及数学，物理，生物，化学，环境科学等各个学科。高性能并行计算及其应用的重要内容涉及一些经典问题的并行算法研究，如网络与排序算法、图论算法、互联网络及其路由算法、VLS布局算法等，也涉及遗传算法、基因测序、量子计算、素性检验等等。并行计算在计算机、物理和数学等方面的研究也推动了信息安全学科的发展。并行计算在信息安全方面的应用主要在于密码学方面。而随着量子物理学的发展，又产生了一个全新的事物：量子计算机。 在数学家香农（Claude E.Shanon）创立的信息论中，用严格的数学方法证明了这么一个结论：一切密码算法，除了一次一密以外，在理论上都是可以破解的。这些密码算法，包括现在的和过去的，已知的和未知的，不管它多么复杂、多么先进，只要有足够强大的计算机，有足够多的密文，一定可以破译。通过设计有效算法利用并行计算来破译密码，是密码学研究的一个方面，通过这种研究可以进一步推动密码学的发展。那么有没有一个超越数学的方法来研究密码呢？ 物理学从经典物理学发展到相对论，又发展到量子物理学，每一步都使我们对世界有更深刻的理解，并带来新的技术进步。在信息安全方面，量子物理学以意想不到的方式带来了全新的思路和技术。 量子物理技术在密码学上的应用分为两类：一是利用量子计算机对传统密码体制的分析；二是利用单光子的测不准原理实现通讯过程中的信息保密，即量子密码学。 量子计算机是一种传统意义上的极大规模并行计算系统，利用量子计算机可以在几秒钟内分解RSA 129的公钥，而传统计算机需要数月时间。与经典计算机相比，量子计算机最重要的优越性体现在量子并行计算上。因为量子并行处理，一些利用经典计算机只存在指数时间算法的问题，利用量子计算机却存在多项式时间算法。这方面最著名的一个例子当推Shor在1994年给出的关于大数因子分解的量子多项式算法。 大数的因子分解是数学中的一个传统难题，现在人们普遍相信，对于经典计算机，大数因子分解不存在有效的多项式时间算法。这一结果在密码学中有重要应用，著名的RSA算法的安全性就基于大数因子分解。但Shor却证明，利用量子计算机，可以在多项式时间内将大数分解，这一结果向RSA公钥系统的安全性提出了严重挑战。 不过，量子计算机的实验方案还很初步。现在的实验只制备出单个的量子逻辑门，远未达到实现计算所需要的逻辑门网络。但是，总体来讲，实现量子计算，已经不存在原则性的困难。按照现在的发展速度，可以比较肯定地预计，在不远的将来，量子计算机一定会成为现实，虽然这中间还会有一段艰难而曲折的道路。 量子计算机有如此强大的计算功能，可以想象在不久的将来，各种密码算法都能够被轻易的破解出来。 而量子计算机对传统密码技术带来严重挑战的同时，也带来了全新的量子密码技术。

MPI并行编程环境及程序设计

第27卷　第3期河北理工学院学报Vol127　No13 2005年8月Journa l of Hebe i I n stitute of Technology Aug.2005 文章编号:100722829(2005)0320041203 MP I并行编程环境及程序设计 杨爱民1,陈一鸣2 (11河北理工大学理学院,河北唐山063009;21燕山大学理学院,河北秦皇岛066004)关键词:MP I;并行编程;消息传递 摘　要:通过对MP I原理和特点的研究,给出了并行MP I程序的基本设计思路和执行过程,并 实现了向量相加的并行计算。 中图分类号:TP316　文献标识码:A 0　引　言 近几十年来,大规模和超大规模的并行机取得了快速发展,由于各种原因,开发商对用户提供的必要支持,如它们各自专有的消息传递包NX、EU I、P VM等,虽然在特定平台上具有很优越的性能,但是从应用程序来看,可移植性差。1992年11月,在Supercomputi ong’92会议上,正式成立了一个旨在建立一个消息传递标准平台的MP I(Message Passing I nterface)论坛,该论坛不仅包括了许多P VM、Exp ress等的研制者及并行程序用户,还吸收了许多著名计算机厂商的代表。论坛于1994年5月,公布了MP I标准。MP I是一种为消息传递而开发的广泛使用的标准,它为消息传递建立了一个可移植的、高效、灵活的标准。 1　MP I的原理与特征 MP I是一个函数库,而不是一门语言,它是一种消息传递模型,它的最终目的是服务于进程间通信。MP I作为一个并行程序库的开发平台,为用户编写和运行程序提供了便利的条件。由于MP I是基于消息传递机制构建的系统,因此它在体系结构为分布存储的并行机中有很宽阔的应用空间,它可以应用在各种同构和异构的网络平台中。它的编程语言可以为Fortran77/90、C/C++。在Fortran77/90、C/C++语言中都可以对MP I的函数进行调用,它作为一种消息传递模式的并行编程环境,MP I并行程序要求将任务进行划分,同时启动多个进程并发的执行,而各个进程之间通过MP I的库函数来实现其中的消息传递。 MP I与其它并行编程环境相比,显著的特点有: (1)可移植性强,能同时支持同构和异构的并行计算; (2)可伸缩性强,允许并行结构中的节点任意增加或减少; (3)能很好的支持点对点通信和集体通信方式; (4)对C语言和Fortran语言的支持,使其能很好的满足各种大规模科学和工程计算的需要。 这样,以MP I作为公共消息传递接口的并行应用程序就可以不作任何改动的移植到不同种类和型号的并行机上,也能够正常运行,或者移到网络环境中也一样。 2　MP I的基本函数 MP I为消息传递和相关操作提供了功能强大的库函数,MPl-1中有128个,MP I-2中有287个库函数。但是从理论上来说,MP I的所有通信功能都可以用它的6个基本调用来完成,即使用这6个函数可以实现所有的消息传递并行程序。这六个函数分别为呼(Fortran77语言的调用格式来描述): (1)MP I初始化 MP I程序的初始化工作通过调用MPl l N I T(I ERROR)来实现,所有MP I程序的第一条可执行语句都是 收稿日期:2004210221 基金项目:河北省自然科学基金项目(E2004000245) 作者简介:杨爱民(19782),男,河北顺平人,河北理工大学理学院教师,硕士。

并行计算综述

什么是并行计算 并行计算（parallel computing）是指，在并行机上，将一个应用分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加速求解速度，或者增大求解应用问题规模的目的。 由此，为了成功开展并行计算，必须具备三个基本条件： (1) 并行机。并行机至少包含两台或两台以上处理机，这些处理机通过互连网络相互连接，相互通信。 (2) 应用问题必须具有并行度。也就是说，应用可以分解为多个子任务，这些子任务可以并行地执行。将一个应用分解为多个子任务的过程，称为并行算法的设计。 (3) 并行编程。在并行机提供的并行编程环境上，具体实现并行算法，编制并行程序，并运行该程序，从而达到并行求解应用问题的目的。 并行计算的主要研究目标和内容 对于具体的应用问题，采用并行计算技术的主要目的在于两个方面： (1) 加速求解问题的速度。 (2) 提高求解问题的规模。 组成并行机的三个要素为： ?结点（node）。每个结点由多个处理器构成，可以直接输入输出（I/O）。?互联网络（interconnect network）。所有结点通过互联网络相互连接相互通

信。 ?内存（memory）。内存由多个存储模块组成，这些模块可以与结点对称地分布在互联网络的两侧，或者位于各个结点的内部。 并行编程模型 1.共享内存模型 a)在共享编程模型中，任务间共享统一的可以异步读写的地址空间。 b)共享内存的访问控制机制可能使用锁或信号量。 c)这个模型的优点是对于程序员来说数据没有身份的区分，不需要特别清楚任务间的单数据通信。程序开发也相应的得以简化。 d)在性能上有个很突出的缺点是很难理解和管理数据的本地性问题。 2.线程模型 在并行编程的线程模型中，单个处理器可以有多个并行的执行路径。 3.消息传递模型 消息传递模型有以下三个特征： 1）计算时任务集可以用他们自己的内存。多任务可以在相同的物理处理器上，同时可以访问任意数量的处理器。 2）任务之间通过接收和发送消息来进行数据通信。 3）数据传输通常需要每个处理器协调操作来完成。例如，发送操作有一个接受操作来配合。 4.数据并行模型 数据并行模型有以下特性： 并行工作主要是操纵数据集。数据集一般都是像数组一样典型的通用的数据结构。 任务集都使用相同的数据结构，但是，每个任务都有自己的数据。 每个任务的工作都是相同的，例如，给每个数组元素加4。 在共享内存体系结构上，所有的任务都是在全局存储空间中访问数据。在分布式存储体系结构上数据都是从任务的本地存储空间中分离出来的。

消息传递并行编程环境MPI

国家973项目高性能计算环境支持讲座 MPI与PETSc 莫则尧 （北京应用物理与计算数学研究所）

个人介绍 莫则尧，男，汉族，1971年7月生，副研究员：●1992年国防科技大学应用数学专业本科毕业； ●1997年国防科技大学计算机应用专业并行算法 方向博士毕业； ●1999年北京应用物理与计算数学数学博士后流 动站出站，并留所工作； ●主要从事大规模科学与工程并行计算研究。

消息传递并行编程环境MPI 一、进程与消息传递 二、MPI环境的应用现状 三、MPI并行程序设计入门（程序例1） 四、初步的MPI消息传递函数 五、作业一 六、先进的MPI函数 七、MPI并行程序示例2（求解- u=f）； 八、MPI环境的发展 九、作业二

一、进程与消息传递 1．单个进程（process ） ● 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。 2．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，内存

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； ●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； 3．包含于通过网络联接的不同计算机的多个进程： ●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； 4．消息传递库函数: ●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

并行计算

并行计算 1定义 编辑 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。 2特征 编辑 为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征： （1）将工作分离成离散部分，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。 并行计算是相对于串行计算来说的，所谓并行计算分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。3结构 编辑 并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。从程序和算法设计人员的角度来看，并行计算又可分为数据并行和任务并行。一般来说，因为数据并行主要是将一个大任务化解成相同的各个子任务，比任务并行要容易处理。 空间上的并行导致了两类并行机的产生，按照Flynn的说法分为：单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD）。我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流（SISD）。MIMD类的机器又可分为以下常见的五类：并行向量处理机（PVP）、对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、工作站机群（COW）、分布式共享存储处理机（DSM）。

访存模型 并行计算机有以下五种访存模型： 均匀访存模型（UMA） 非均匀访存模型（NUMA） 全高速缓存访存模型（COMA） 一致性高速缓存非均匀存储访问模型（CC-NUMA） 非远程存储访问模型（NORMA）。 计算模型 不像串行计算机那样，全世界基本上都在使用冯·诺伊曼的计算模型；并行计算机没有一个统一的计算模型。不过，人们已经提出了几种有价值的参考模型：PRAM模型，BSP 模型，LogP模型，C^3模型等。 4网络设置 编辑 并行计算机是靠网络将各个处理机或处理器连接起来的，一般来说有以下几种方式：处理单元间有着固定连接的一类网络，在程序执行期间，这种点到点的链接保持不变；典型的静态网络有一维线性阵列、二维网孔、树连接、超立方网络、立方环、洗牌交换网、蝶形网络等。静态连接 5动态连接 编辑 用交换开关构成的，可按应用程序的要求动态地改变连接组态；典型的动态网络包括总线、交叉开关和多级互连网络等。 计算机集群 1简介编辑 计算机集群简称集群是一种计算机系统，它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬

MPI并行编程系列二快速排序

MPI并行编程系列二快速排序 阅读：63评论：0作者：飞得更高发表于2010-04-06 09：00原文链接在上一篇中对枚举排序的MPI并行算法进行了详细的描述和实现，算法相对简单，采用了并行编程模式中的单程序多数据流的并行编程模式。在本篇中，将对快速排序进行并行化分析和实现。本篇代码用到了上篇中的几个公用方法，在本篇中将不再做说明。 在本篇中，我们首先对快速排序算法进行描述和实现，并在此基础上分析此算法的并行性，确定并行编程模式，最后给出该算法的MPI实现。 一、快速排序算法说明 快速排序时一种最基本的排序算法，效率相对较高。其基本思想是：在当前无序数组R[1,n]中选取一个记录作为比较的"基准"，即作为排序中的"轴"。经过一趟排序后，当前无序数组R[1,n]就会以这个轴为核心划分为两个无序的子区r1[1,i-1],r2[i,n]。其中左边的无序子区都会比"轴"小，右边的无序子区都会比"轴"大。这样下一趟排序，我们就可以对这两个子区用同样的方法进行划分排序，知道所有的无序子区中的记录均排好为止。 根据算法的说明，快速排序时一个典型的递归算法，算法描述如下： 无序数组R[1],R[2],.,R[n] quick_sort(R,start,end) if(start end) r=partion(R,start,end) quick_sort(R,start,r-1) quick_sort(R,r+1,end) endif end quick_sort方法partion的作用就是选取"轴"，并将数组分为两个无序子区，并将该"轴"的最终位置返回，在这里我们选择数组的第一个元素为"轴"，其算法描述为： partion(R,start,end) r=R[start] while(start end)

分布式并行计算应用

分布式并行计算应用（一） 迎接P2P分布式并行计算今年是处理器的“双核年”。多年以来，Intel和AMD都在持续努力提升CPU计算能力，在单芯片频率达到近乎极限后，终于将CPU推入多内核时代。 现今的个人计算机，运算能力是早期大型计算机的百倍以上，这是拜软件业与硬件业互相促进之赐。众所周知的例子，是所谓“微软-英特尔”联盟，即操作系统和处理器相互刺激市场需求。市场竞合的结果，导致寡头垄断局面形成；在个人电脑市场上，两硬（Intel、AMD）一软（微软）分蛋糕分得不亦乐乎。 我们需要越来越快的计算机。人类追求极限的永恒需要，会让我们在追求更高计算能力的路上继续走下去。然而，“更高计算能力”并不一定意味着“更快的CPU”，所有CPU计算能力的总和，总是大于单个CPU，分布式并行计算，提供了让许多CPU 协同工作的可能性。 多CPU（多台计算机）协同，基本上是软件层面的问题，软件层面的问题，最终还是操作系统平台的问题。互联网给了Goo gle一个机会，把运算放到客户端去执行，这是一种聪明的做法——它意味着更少的中央服务器投入和更好的用户体验。Googl e持续推出基于Web的新服务，几乎让人觉得Web OS时代已经

到来。这判断为时过早，可以说，目前Web客户端平台运算能力相对于纯本地程序，是相当低下的；再者，浏览器本身，仍然需要在操作系统之上运行；其三，这种架构仍然没有将客户计算机有机地整合起来。 IBM等大公司，推网格计算概念已有多时，实质成果还不如小小一个BT/eMule来得大。P2P技术用在文件共享上，已经改变了整个娱乐业格局，如果它被应用于运算能力协同上，前途无可限量。 互联网会更加普及，未来所有个人设备都会随时在线，设备（客户端）是人类个体的智能代理。如果把每个设备看作CPU的一个内核，将能组成一个运算能力强大的多核CPU。过去几十年，计算机CPU和操作系统，一直在朝着高度集成化方向发展，导致软、硬件体系结构趋向于高度复杂，单机运算能力也在逼近极限。基于P2P的分布式并行计算，另辟蹊径，化解了单机高度集成带来的复杂度。 基于P2P的广域网分布式并行计算，有两个问题需要解决：第一，协同机制。客户端之间如何互相协作、如何分解问题、如何解决通讯导致的延迟、如何实现“热插拔”…… 第二，信用机制。WebService租用和ASP（Application S ervice Provider）未能变成主流市场，很大程度上是因为信用机制不够健全。信用有两个层面，一个是信用观念，一个是信用技术，前者取决于后者。

常用数值并行计算的研究与应用

常用数值并行算法的研究与应用 李戈1崔会军2 1. 承德医学院附属医院； 2. 河北旅游职业学院信息技术系河北省承德市067000 摘要：本文详细的介绍了MPI并行程序编程实现和设计方法，针对常用数值进行并行运算求解，主要是解决了如何用布尔积求幂矩阵判断各顶点之间是否可达，同时推算出经过多少（个顶点）条边才能到达这两个问题。最后对并行程序进行测试分析，并总结了本论文所做的工作中的经验与不足，并指出需要继续研究的问题。 关键字：MPI；并行计算；机群 Abstract:This paper introduced design method of MPI parallel program in detail, and a parallel calculate program is built to solve Magneto telluric. Finally, testing analysis of parallel program is completed; the feasibility and meaningful conclusions were also achieved. Keywords: message passing interface; Parallel Computing; Cluster 1 引言 并行计算（Parallel Computing）,就是在并行机(含机群)上做的计算，它和常说的高性能计算、超级计算是同意词，因为任何高性能计算和超级计算总离不开使用并行技术[1]。并行计算机具有功能强、性能高、规模大的特定，它具有巨大的数值计算和数据处理能力，能够广泛应用于国民经济、国防建设、科技发展等个项领域中[2]。 2 矩阵乘法并行算法的实现 本算法的基本求解步骤如下： 步骤1：初始化MPI环境。 步骤2：选择进程0，使其打开数据文件dataIn.txt，读取矩阵A[M,K]和B[P,N]两个相乘矩阵的数据大小，并为结果矩阵C[M,N]分配空间。 步骤3：广播矩阵A[M,K]和B[P,N]的大小，以使每个非0进程都可以知道将要计算的矩阵大小，并且在每个进程中均有了一个副本[3]。 步骤4：计算每个进程所要负责的行数，由于进程数选择的不同，有可能会造成行数不能均分的情况，这就需要计算剩余的行数，以将这些剩余行分配给最后一个进程，这样前面的几个进程就可以计算相同的行数，只有最后的那个进程需要进行特殊的处理，a[m,K]用来存储本处理器拥有的矩阵A的行块，b[K,n]用来存储此时处理器拥有的矩阵B的列块，c[m,N]用来存储本处理器计算p-1次得到的所有结果；各服务器分配的行列数通过gcd函数确定，此函数功能是用来返回两个整数的不大于group_size的最大公因子，group_size所求公因子必须小于此参数，此参数代表用户指定的通信子大小，它返回值是M和N的不大于group_size的最大公因子[4]，通过这个最大公因子可以将矩阵分成大致相同的大小，这样就可以将这些分块矩阵分配到每个处理器进行并行处理。 步骤5：再选择进程0，使其读取矩阵，按照以计算好的行数给其它进程分配并发送它们所需计算的行，对于最后一个进程需要进行特殊处理；当矩阵A和B的数据完全被分散到各处理器以后，释放A和B所占的空间。 步骤6：所有进程接收进程0传送过来的数据。 步骤7：所有进程向进程0发送本进程计算出来的结果，此时最后一个进程仍需继承特殊处理。 步骤8：进程0接收所有进程向其发送过来的结果，此时最后一个进程仍需继承特殊处理，并将各个进程发送来的结果向量合并到最终的结果c中。 步骤9：进程0负责将A，B，C矩阵打印输出给用户并输出用于分发数据和并行计算的时间，在统计这些数据的同时，判断矩阵C 数值，以此判断是否可达，并记录可达和不可达路径的值，最后打印本算法运算所需的时间和可达不可达路径的个数，算法结束。 3 数据测试结果及性能分析 测试数据采用的是一般数学计算常用数据，运行结果如下：

MPI并行编程系列二快速排序

MPI 并行编程系列二快速排序 阅读：63 评论：0作者：飞得更高发表于2010-04-06 09 ：00 原文链接 在上一篇中对枚举排序的MPI并行算法进行了详细的描述和实现，算法相对简单，采用了并行编程模式中的单程序多数据流的并行编程模式。在本篇中，将对快速排序进行并行化分析和实现。本篇代码用到了上篇中的几个公用方法，在本篇中将不再做说明。 在本篇中，我们首先对快速排序算法进行描述和实现，并在此基础上分析此 算法的并行性，确定并行编程模式，最后给出该算法的MPI实现。 一、快速排序算法说明 快速排序时一种最基本的排序算法，效率相对较高。其基本思想是：在当前 无序数组R[1,n] 中选取一个记录作为比较的"基准" ，即作为排序中的"轴" 。经过一趟排序后，当前无序数组R[1,n] 就会以这个轴为核心划分为两个无序的子区r1[1,i-1],r2[i,n] 。其中左边的无序子区都会比"轴"小，右边的无序子区都会比" 轴" 大。这样下一趟排序，我们就可以对这两个子区用同样的方法进行划分排序，知道所有的无序子区中的记录均排好为止。 根据算法的说明，快速排序时一个典型的递归算法，算法描述如下：无序数组R[1],R[2],.,R[n] quick_sort(R,start,end) if(start end) r=partion(R,start,end) quick_sort(R,start,r-1) quick_sort(R,r+1,end) endif end quick_sort 方法partion 的作用就是选取" 轴" ，并将数组分为两个

无序子区，并将该" 轴" 的最终位置返回，在这里我们选择数组的第一个元素为"轴" ，其算法描述为： partion(R,start,end) r=R[start] while(start end) while((R[end]=r)&&(start end)) end- end ehile R[start]=R[end] while((R[start]r)&&(start end)) start++ end wile R[end]=R[start] end while R[start]=r return start end partion 该排序算法的性能好坏主要取决于" 轴" 的选定，即无序数组的划分是否均衡。最好的情况下，无序数组每次都会被划为两个均等的无序子区，这是算法的负责度为o(nlogn) ；最坏的情况，无序数组每次划分都是左边n-1 个元素，右边0 个元素，这时算法的复杂度为 o(n A2)。在通常的情况下，该算法的复杂度会依然保持在o(nlogn) ，上只不过具有更高的常数因子。因此，选定一个有效地"轴"，成为该算法的关键。一般情况下，会选定无序数组的第一个，中间或者是最后一个元素作为算法的"轴"，我们可以对着三个元素进行比较，取大小居中的那个元素作为该算法的" 轴" 。 、快速排序算法的串行实现 确定在什么条件下终止递归操作。主函数代码如下： 1：void quick_sort_function(int*array,int start,int last){2

基于MPI并行编程环境简述

并行计算课程报告 题目：MPI并行编程环境概要指导老师：阮幼林教授 学院：信息工程学院 班级：信息研1001班 姓名：余华 学号：104972102820 时间：2011年01-10

摘要 随着科技的发展，新一代的计算机，无论计算能力和计算速度，都比旧的计算机优越。但人类对高性能计算的需求，也不断提高.除了增强处理器本身的计算能力外，并行处理是一种提高计算能力的有效手段.从前，并行处理要采用昂贵的专用计算机，随着个人计算机及网络成本下降，现已广泛用分布式网络计算机系统进行并行处理。在分布网络计算机系统中，采用消息传递方法实现进程间的通讯。当前流行基于消息传递的并行编程环境是MPI(Message Passing Interface)。 关键词：消息传递；消息传递接口；并行编程； Abstract Because of the development of technology, the new generation of computer should be better than the former ones in the power and speed of computing. But the people's demand of high performance of computing is increasing too. In addition to enhancing the computing power of the processor, parallel processing is also an efficient way to enhance the power of computing. In the past, the parallel processing can only run on the expensive and special computers. As the cost of personal computers and networks decreased, and now, it is popular to process the parallel processing on the distributed network computing systems. In the distributed network computing systems, message passing is used for the communication between processes. MPI (Message Passing Interface) are common development environments of parallel processing based on message passing. Keyword：Message passing; Message passing interface; Parallel programming;

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.采用并行计算的原因： ?串行程序速度提升缓慢。从串行程序的发展来讲，一方面，物理速度渐变发展，芯片速度每18个加快一倍，而内存传输率每年加快9%。另一方面，物理极限无法突破，芯片晶体管接近了原子极限，传输速度不可能超过光速。 ?可以加快速度。更短的时间内解决相同的问题，相同的时间内解决更多的复杂的问题。 ?可以加大规模。并行计算可以计算更大规模的问题。 2.并行计算简介 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括：利用非本地资源，节约成本，使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计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征：1.将工作分离成离散部分，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。 对并行处理的需求极大的促进了并行技术的发展，因此许多大规模并行计算机系统相继问世，如PVP、SMP、MPP、DSM等。但传统的并行系统的高成本性、专用性、系统规模的不可伸缩性等使其难以推广到普通的商业应用和科学计算中。高性能集群系统因其性能价格比高、高可复用性、强可扩展性、用户编程方便等优点在科学研究中得到了广泛的应用。并行计算机系统的出现就需要对程序进行并行设计，这种需求使得各种不同的并行编程环境得到了很大发展。现行高性能计算机系统中使用的并行编程环境主要有两种：PVM(Parallel Virtual Machine)和MPI(Message Passing Interface)。PVM的开发始于1988年，由美国橡树岭国家实验室发起。目前很多人采用MPI作为并行开发环境。 3.并行计算的相关内容 ?存储方式。共享内存：ccNUMA,SMP；分布式内存：MPP,Cluster。 ?三种计算模式。Uniprocessor,shared memory,distribute memory. ?并行化分解方法。任务分解：多任务并行执行；功能分解：分解被执行的计算；区域分解:分解被执行的数据。 ?并行算法的分类。按运算的基本对象：分数值并行算法和非数值并行算法。按进程间的依赖关系：分同步并行算法，异步并行算法和纯并行算法。按并行计算的任务大小：分粗粒度并行算法，中粒度并行算法和细粒度并行算法。