MPI并行程序设计实例教程
《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。
使用mpi集合通信实现并行矩阵乘法
使用mpi集合通信实现并行矩阵乘法在计算机科学的世界里，矩阵乘法就像是厨师调配美味菜肴一样，得用对材料、掌握火候，还得让每个步骤都配合得当。
想象一下，几个大厨一起合作，各自负责一部分，最后端出一盘丰盛的盛宴。
这就是并行矩阵乘法的魅力所在！不过，别以为这只是个简单的配方，它背后有个神秘的主角，那就是MPI，也就是消息传递接口。
它让各个“厨师”可以愉快地沟通，传递数据，协同工作。
咱们得弄清楚什么是MPI。
这东西就像是计算机之间的超级翻译官，负责让不同的处理器能够顺畅交流。
就像在一个大派对上，大家有的讲英语，有的讲法语，有的讲西班牙语，但只要有个翻译在，就能让每个人都聊得欢。
MPI正是让多台计算机“搭话”的桥梁，让它们在做矩阵乘法时可以心有灵犀。
矩阵乘法嘛，想象一下两台计算机各自拿着自己的矩阵，经过一番操作，最后组合成一个新矩阵，这可是一项团队合作的活儿。
我们得说说具体的操作步骤。
得准备好两个矩阵，一个是A，一个是B。
想象一下，A是一大块巧克力，B是一盘饼干，咱们得把它们巧妙地混合在一起，才能做出美味的巧克力饼干。
咱们把A和B分别分给不同的处理器，每个处理器就负责一部分的计算，这样一来，效率就高得多。
这就像是厨房里，几位厨师各自负责不同的食材，结果一加一大于二，效率杠杠的。
然后，咱们需要集合通信。
这时MPI又要登场了，负责把各个处理器的计算结果汇总到一起。
你可以想象成一个聚会，大家各自带了自己的美食，最后大家聚在一起，分享各自的拿手好菜，拼出一桌丰盛的晚餐。
MPI的集合通信就像是把所有的美食汇聚到一起，最后大家分享的可不是普通的晚餐，而是一场视觉与味觉的盛宴。
在这个过程中，咱们还得注意一些细节。
每个处理器的计算结果都得有序传输，不能出现错位。
就像在舞会上，大家得按节奏走，不能踩到别人的脚。
为了保证每个计算的正确性和高效性，MPI提供了多种集合通信的方式，比如广播、聚合等，每种方式都有其独特的魅力，能让不同的计算需求都得到满足。
mpi程序编译
MPI（Message Passing Interface）是一种并行计算中常用的编程模型，它提供了一种在多个处理器上并行执行程序的方法。
要编译MPI程序，您需要使用支持MPI的编译器，例如GCC或Intel MPI 库。
以下是在Linux系统上使用GCC编译器编译MPI程序的示例：
1. 编写MPI程序，例如名为“program.c”的源代码文件。
2. 打开终端并进入源代码文件所在的目录。
3. 运行以下命令来编译MPI程序：
```shell
mpicc program.c -o program
```
这将使用mpicc编译器将“program.c”编译为名为“program”的可执行文件。
4. 运行可执行文件以执行MPI程序：
```shell
./program
```
这将启动MPI程序，并在多个进程上并行执行。
如果您使用的是其他操作系统或编译器，则编译和运行MPI程序的方式可能会有所不同。
请查阅相应的文档以获取更多详细信息。
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。
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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
2.4.1 关于预防死锁
2.4.2 关于阻塞与非阻塞、同步与异步
2.4.3 关于操作的执行顺序及“公平性”
第3章 组与通信子
3.1 简介
3.2 组管理API
3.2.1 组的构建及取消
3.2.2 访问组的相关信息和属性
3.3 组问通信
3.3.1 创建与取消
3.3.2 访问通信子信息
3.4 组间通信
3.4.1 访问函数
3.4.2 构造和取消函数
3.5 属性
3.5.1 创建及释放属性操作
3.5.2 访问属性操作
3.5.3 设置及删除属性操作
3.5.4 命名通信子对象
3.6 错误处理
3.7 组及通信子的小结
第4章 集合通信
4.1 1←→N
4.1.1 MPI_Bcast
4.1.2 MPI_Scatter/MPI_Scatterv
4.2 N←→1
4.2.1 MPl_Gather/MPI_Gatherv
4.2.2 MPI_Reduce
4.3 N←→N
4.3.1 MPI_Allgather/MPI_Allgatherv.
4.3.2 MPI_Allreduce
4.3.3 MPl_Reduce scatter
4.3.4 MPI_Alltoall/MPI Alltoallv/MPI_Alltoallw 4.3.5 MPI_Scan/MPI_Exscan
4.4 同步操作--MPI_Barrier
第5章 数据类型
5.1 类型图
5.2 与数据类型相关的API函数
5.2.1 创建
5.2.2 访问
5.2.3 注册与取消
5.3 数据类型在通信函数缓冲区的构成
5.4 数据类型的属性
5.4.1 属性创建与释放
5.4.2 属性操作
5.4.3 复制数据类型
5.4.4 类型属性举例
5.4.5 数据类型命名
5.5 数据类型的析构
5.5.1 获取创建数据类型MPI函数所使用参数数量信息
5.5.2 获取创建数据类型MPI函数所使用实际参数信息
5.5.3 示例
5.6 打包／解包
第6章 进程拓扑
第7章 动态进程管理
第8章 单向通信／远端内存访问
第9章 并行I／O
第10章 MPI与外部环境的信息交互
第11章 MPE
参考文献
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