基于MPI的并行程序设计(精)
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。
基于MPI的并行程序设计(精)
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。
基于MPI的并行程序的设计(精)
data=0
tag = 5
source= my_rank-1
if(source.eq.-1) source=p-1
dest =my_rank+1
i2f0(2d0/e1/s1t6.eq.p) dest=0
22
MPI并行程序例1（续）源自if(my_rank.eq.0) then call MPI_Send(data,1,MPI_INTEGER,dest,tag,MPI_COMM_WORLD,ierr) call
2020/1/16
27
MPI重要概念（续）
消息：分为数据（data）和包装（envelope）两个部 分，其中，包装由接收进程序号、发送进程序号、消 息标号和通信器四部分组成，数据包含用户将要传递 的内容。
进程组：一类进程的集合，在它的基础上，可以定义 新的通信器。
基本数据类型：对应于FORTRAN和C语言的内部数据类
2020/1/16
25
运 行 分 析
2020/1/16
26
MPI重要概念
进 程 序 号 （ rank）： 各 进 程 通 过 函 数 MPI_Comm_rank()获取各自的序号。
消息号：消息的标号。
通信器(Communicator) ：1)理解为一类进程的集 合，且在该集合内，进程间可以相互通信；类比： 邮局、电话局、国际网；2)任何MPI通信函数均必 须在某个通信器内发生；3) MPI系统提供省缺的通 信器MPI_COMM_WORLD，所有启动的MPI进程 通过调用函数MPI_Init()包含在该通信器内；4)各 进程通过函数MPI_Comm_size()获取通信器包含的 (初始启动)的MPI进程个数。
2020/1/16
MPI并行程序设计
%小写o
%np: The number of process.
• mpirun –np 4 a.out • mpirun –np 4 hello
– 4 指定np的实参,表示进程数,由用户指定. – a.out / hello 要运行的MPI并行程序.
2019年3月
MPI并行程序设计
17/217
:运行我们的MPI程序!
• 并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法
– 由于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.
• 消息传递是当前并行计算领域的一个非常重要的并行程序 设计方式
2019年3月 MPI并行程序设计 6/217
什么是MPI?
2019年3月 MPI并行程序设计 18/217
:Hello是如何被执行的?
• SPMD: Single Program Multiple Data(SPMD)
#include "mpi.h" #include <stdio.h> main( int argc, char *argv[] ) { MPI_Init( &argc, &argv ); printf( "Hello, world!\n" ); MPI_Finalize(); } #include "mpi.h" #include #include <stdio.h> "mpi.h" #include #include <stdio.h> "mpi.h" main( #include #include <stdio.h> "mpi.h" int main( argc,#include <stdio.h> char int main( *argv[] argc, ) { char int main( *argv[] argc, ) MPI_Init( { char int &argc, *argv[] argc, &argv ) ); printf( MPI_Init( { "Hello, char &argc, *argv[] world!\n" &argv ) ); ); MPI_Finalize(); printf( MPI_Init( { "Hello, &argc, world!\n" &argv ); ); } MPI_Finalize(); printf( MPI_Init( "Hello, &argc, world!\n" &argv ); ); } MPI_Finalize(); printf( "Hello, world!\n" ); } MPI_Finalize(); }
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。
基于MPI并行编程环境简述
基于MPI并行编程环境简述MPI并行编程环境是一种并行编程解决方案，它被广泛应用于高性能计算领域。
本文将对MPI并行编程环境做一个简单的介绍，包括MPI的概念、MPI的基本编程模式、MPI的特点和应用场景等方面。
最后还将介绍一些MPI编程中要注意的问题。
一、MPI的概念MPI是Message Passing Interface的缩写，意思是“消息传递接口”，它是一种并行计算环境的标准化接口，并且被广泛应用于高性能计算领域。
MPI允许程序员编写MPI应用程序来在多个进程之间传递消息，并对应用程序进行并行化处理。
MPI定义了一套通信协议，使得单个进程可以通过网络连接与其他进程进行通信。
MPI支持多种编程语言，包括C、C++、Fortran等。
MPI的实现通常包括一个标准库和一个运行时系统，它们提供了一系列函数和工具，用于支持消息传递协议和进程管理。
二、MPI的基本编程模式MPI的基本编程模式是消息传递模型，它通过传递消息实现进程之间的通信和同步。
MPI提供了一套通信协议，包括点对点通信和集合通信两种方式，以及同步通信和异步通信两种方式。
在点对点通信中，发送方将消息传递给接收方；在集合通信中，一组进程相互交换数据。
同步通信要求发送方等待接收方的响应，而异步通信则可以在发送消息之后立即返回并继续执行。
三、MPI的特点MPI具有以下几个特点：1. 并行性：MPI可以同时在多个进程之间完成任务，并能够将运算分解成多个独立的计算单元来并行执行。
2. 可移植性：MPI的标准化接口使得程序员可以跨平台编写MPI应用程序，而无需考虑底层计算机架构和操作系统的区别。
3. 可扩展性：MPI支持将计算任务分配到大规模的计算资源上，能够有效地扩展计算能力。
4. 通信效率高：MPI的通信协议具有高效的性能，支持传输大量的数据，因此可以在高速网络上实现高速通信。
四、MPI的应用场景MPI主要应用于高性能计算领域，可以用于大规模数值模拟、数据挖掘、机器学习等任务。
基于MPI并行程序的容错系统设计
ｕ ｅ ＰＩｅ ｖｉｏ ｎｄ ｒＭ ｎ ｒ ｎｍ ｅ ｔ ｎ．
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ：ｐ ｒｌ ｌｐｒ ｒ ｍ ；Ｍ ＰＩ ａ ｌ—ｔ ｅ ａ ；ｃ ｃ ｓ ｎｔｒ ｌ ｃ ｅ ｏ ｒ ；ｄ ｔ ｃｉ ｉｕ ｅ ｄｓ ａａ ｅ ｏｇ ａ ；ｆｕｔ ｏｌｒｎｔ ｈｅ ｋ’ ｏｉ ／ ｏｌ ｋ ｒ ｃ ｖｅ ｂａ ｙ ｅ ｅ ｔｎｇ ｆ ｌ ｒ ａ
ＬＩＦｅ－ｆｉ ｉ ｅ
（ ｒ ｅｓ Ｄ ａ ｉｅ ｉ ，ｉｎ １ ２ １ ， ｈｎ ） Ｎｏ ｔ ａ ｉ Ｕｎｖ ｒ ｔ Ｊ ｉ ３ ０ ２ Ｃ ｉａ ｈ ｔ Ｍｉ ｓｙ ｌ
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2018/9/27
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标准消息传递界面MPI
MPI 标准：根据应用程序对消息传递功能的 需求，全球工业、应用和研究部门联合推出标 准的消息传递界面函数，不考虑其具体实现， 以保证并行应用程序的可移植性 。 MPI 的具体实现：消息传递库函数，目前有 影响的为MPICH和LAMMPI，我们注重MPICH 系列。
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，消息是这些交换信息的基本单位，消息 传递是指这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。
24
MPI并行程序的运行
MPI编译命令: mpif77 -o exam.e example.f
运行命令: mpirun –np 4 exam.e 运行效果： MPI 系统选择相同或不同的 4 个处理 机，在每个处理机上运行程序代码exam.e。 运行结果： Successful, data=3
2018/9/27 3
MPI并行编程环境
消息传递并行编程环境（MPI：Message Passing Interface） 是目前国际上最流行、可移植性和可扩展 性很好的并行程序设计平台，并被当前流行的所有高 性能并行机所支持。它是在标准串行程序设计语言 （C，Fortran，C++）的基础上，再加入实现进程间 通信的MPI消息传递库函数，就构成了MPI并行程序 设计所依赖的并行编程环境。 MPI已经在Windows系列的非Unix、Linux平台上实现， 其程序设计语言支持C, Fortran和Java。在国产的三 大并行机系列神威、银河和曙光上也都实现了对MPI 和支持。
MPI并行环境的应用现状（续）
目前高效率的超大规模并行计算（ 1000 个处理 器）最可信赖的平台。 工业、科学与工程计算部门的大量科研和工程 软件（气象、石油、地震、空气动力学、核等） 目前已经移植到MPI平台，发挥了重要作用。 MPI的优点：（1）具有很好的可移植性，几乎 被所有的并行环境支持；（2）具有很好的可扩展 性，是目前高效率的大规模并行计算最可信赖的 平台；（ 3）比其它消息传递系统好用；（4 ）有 完备的异步通信功能；（5）有精确的定义，从而 为并行软件产业的发展提供了必要的条件。
2018/9/27 4
MPI并行环境的应用现状
MPI是全球工业、政府和科研部门联合推出的适合 进程间进行标准消息传递的并行程序设计平台，最初 版MPI 1.0本于1994年6月推出，目前最新的为MPI 2.0 版，于1998年10月推出。 MPI的具体实现：MPICH和LAMMPI，目前均已实 现MPI 1.2版，适用于任何并行计算平台；部分并行 机已实现MPI 2.0版。 MPI是目前应用最广的并行程序设计平台，几乎被 所有并行计算环境（共享和分布式存储并行机、MPP、 机群系统等）和流行的多进程操作系统（UNIX、 Windows NT）所支持，基于它开发的应用程序具有 最佳的可移植性。 2018/9/27 5
call MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,p,ierr)
c-------数据交换 data=0 tag = 5 source= my_rank-1 if(source.eq.-1) source=p-1 dest =my_rank+1
2018/9/27 if(dest.eq.p) dest=0 22
2018/9/27 10
单机内多个进程（续）
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。
2018/9/27
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包含于通过网络联接的不 同计算机的多个进程
MPI并行程序例1（续）
if(my_rank.eq.0) then call MPI_Send(data,1,MPI_INTEGER,dest,tag,MPI_COMM_WORLD,ierr) call MPI_Recv(data,1,MPI_INTEGER,source,tag,MPI_COMM_WORLD,status,ierr) else call MPI_Recv(data,1,MPI_INTEGER,source,tag,MPI_COMM_WORLD,status,ierr) data=data+1
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。
2018/9/2712 Nhomakorabea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 成进程间消息传递的某项特定功能的函数。 消息传递库：所有定义的消息传递函数编译形 成的软件库，调用其内部函数的应用程序，通过 与之联接，即可成为可并行执行的程序。 目 前 流 行 的 消 息 传 递 函 数 库 ： PVM 3.3.11、 MPICH 1.2、LAMMPI 6.4等。
目前，各类并行机，特别式微机机群，只实现了MPI 2.0的部分功能。本中心机群所支持的为MPI 1.2.5版本。
2018/9/27 7
MPI并行编程环境
进程与消息传递
MPI并行程序设计入门
初步的MPI消息传递函数
先进的MPI函数 MPI并行程序示例 面向性能的程序设计
2018/9/27 8
单个进程（process）
2018/9/27 6
MPI并行环境的应用现状（续）
MPI 2.0版在1.0版的基础上，增加了如下的消息传递 功能：（1）并行I/O：允许多个进程同时读写同一个文 件；（2）线程安全：允许 MPI 进程的多个线程执行， 即支持与 OpenMP 的混合并行编程；（ 3 ）动态进程管 理：允许并行应用程序在执行过程中，动态地增加和 删除进程个数；（4）单边通信：允许某个进程对其它 进程的局部内存单元直接执行读写访问，而步需要对 方进程的显式干预；（5）并行应用程序之间的动态互 操作：允许各个MPI并行应用程序之间动态地建立和删 除消息传递通道。
call MPI_Send(data,1,MPI_INTEGER,dest,tag,MPI_COMM_WORLD,ierr)
endif c
2018/9/27 23
MPI并行程序例1（续）
c-------广播数据 call MPI_Bcast(data,1,MPI_INTEGER,0,MPI_COMM_WORLD,ierr) c------打印输出 if(my_rank.eq.0) then if(data.eq.p-1) then print *,”Successful, data=”,data else print *,”Failure, data=”,data endif endif c call MPI_Finalize(ierr) end 2018/9/27
2018/9/27
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运 行 分 析
2018/9/27
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MPI重要概念
进 程 序 号 （ rank）： 各 进 程 通 过 函 数 MPI_Comm_rank()获取各自的序号。
消息号：消息的标号。
通信器(Communicator) ：1)理解为一类进程的集 合，且在该集合内，进程间可以相互通信；类比： 邮局、电话局、国际网；2)任何MPI通信函数均必 须在某个通信器内发生；3) MPI系统提供省缺的通 信器 MPI_COMM_WORLD，所有启动的 MPI 进程 通过调用函数 MPI_Init() 包含在该通信器内； 4) 各 进程通过函数MPI_Comm_size()获取通信器包含的 (初始启动)的MPI进程个数。
2018/9/27 20
MPI并行程序例1
进程0发送一个整数给进程1；进程1将该数加1， 传递给进程2；进程2再将该数加1，再传递给进程 3；依次类推，最后，进程P-1将该数传递给进程0， 由进程0负责广播该数给所有进程，并打印输出。
program example1
include “mpif.h”
进程是一个程序，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。 进程1 进程2 内存
2018/9/27 9
基于MPI的并行程序设计
王振海 西北工业大学理学院 西北工业大学高性能计算研究与发展中心
2018/9/27
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主要内容
MPI并行编程环境
进程与消息传递 MPI并行程序设计入门 初步的MPI消息传递函数
先进的MPI函数
MPI并行程序示例
面向性能的程序设计
2018/9/27 2
并行编程环境简介
目前，高性能并行机主要可以分为对称多处理共 享存储并行机（SMP, Symmetric MultiProcessor）、 分布式共享存储多处理机 （DSM, Distributied Shared Memory）、大规模并行处理机（MPP, Massively Parallel Processor）和微机机群（Cluster） 等四类。在这些并行机上，并行程序设计平台主 要可分为消息传递、共享存储和数据并行三类， 其中消息传递具有很好的可移植性，它能被所有 这些类型的并行机所支持，而共享存储只能在在 SMP和DSM并行机中使用，数据并行只能在SMP， DSM和MPP并行机上使用。