MPI并行编程
《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。
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。
visual studio fortran mpi用法
在 Visual Studio 中使用 Fortran 和 MPI（Message Passing Interface）进行并行编程，可以通过以下步骤：1. 安装 Visual Studio：首先，确保已安装 Visual Studio。
您可以从 Microsoft 官方网站上下载适用于 Fortran 开发的 Visual Studio 版本。
2. 安装 Intel Fortran Compiler：如果您计划使用 Intel Fortran 编译器进行开发，需要安装 Intel Parallel Studio XE，其中包含了 Intel Fortran Compiler。
3. 创建 Fortran 项目：在 Visual Studio 中，选择 "创建新项目"，然后选择 "Fortran" 类型的项目。
4. 配置项目属性：在项目属性中，设置编译器选项和链接器选项，以及其他项目设置。
例如，设置编译器为 Intel Fortran Compiler。
5. 编写 Fortran 代码：编写您的 Fortran 代码，可以使用 Fortran 90/95/2003/2008 的语法。
6. 添加 MPI 支持：在 Fortran 代码中，使用 MPI 库函数进行并行编程。
您需要添加MPI 头文件和库文件的路径，以便编译和链接 MPI 相关代码。
MPI 头文件通常位于MPI 安装目录的 include 文件夹下，而库文件则位于 lib（Windows）或 lib64（Linux）文件夹下。
7. 构建和运行：构建项目并运行生成的可执行文件。
在运行 MPI 程序时，您可能需要在启动命令中指定使用的进程数（例如，mpiexec -n 4）。
这些步骤提供了一个基本的框架，让您可以在 Visual Studio 中进行 Fortran 和 MPI 的并行编程。
根据您的具体需求和环境，可能还需要进行一些其他的配置和设置。
MPI并行编程实战技巧
MPI并行编程实战技巧MPI并行编程实战技巧MPI（Message Passing Interface）是一种用于并行程序设计的通信库，常用于分布式内存系统中的并行计算。
在并行编程实践中，掌握一些实战技巧可以帮助我们更高效地利用MPI进行程序开发。
首先，我们需要注意程序的并行性。
在使用MPI 编写并行程序时，我们需要将问题分解为多个子问题，每个子问题由不同的进程处理。
这就需要我们对问题的分解和并行算法有一定的了解。
合理地划分任务可以最大程度地发挥并行计算的优势。
其次，合理地利用MPI的通信机制。
MPI通过发送和接收消息来实现进程间的通信。
在编写MPI程序时，我们需要注意如何选择适当的通信模式和通信函数。
常用的通信模式有点对点通信和集合通信。
点对点通信适用于两个进程之间的直接通----宋停云与您分享----信，而集合通信适用于多个进程之间的通信。
MPI 提供了一系列通信函数，如MPI_Send、MPI_Recv 等，我们需要根据具体情况选择合适的函数。
另外，我们还需要注意MPI的性能优化。
MPI程序的性能受多种因素影响，如通信开销、负载平衡等。
为了提高程序的性能，我们需要考虑如何减少通信开销，如合并消息、减少消息的发送次数等。
此外，我们还需要保持负载的平衡，避免进程之间的负载不均衡导致性能下降。
最后，我们需要进行MPI程序的调试和性能分析。
MPI程序的调试和性能分析是很重要的一步。
对于程序中的错误，我们可以使用一些调试工具来定位和解决。
而对于性能分析，我们可以使用一些性能分析工具来找出程序的瓶颈，并进行相应的优化。
总之，MPI并行编程是一门有挑战性的技术，但通过掌握一些实战技巧，我们可以更好地利用MPI进行程序开发。
我们需要注意程序的并行性、----宋停云与您分享----合理利用MPI的通信机制、进行性能优化以及进行调试和性能分析。
通过不断地实践和总结，我们可以逐渐提高自己的MPI编程能力。
----宋停云与您分享----。
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// call MPI_Finalize(rc)
运行的结果
MPI初始化
call MPI_Init(ierr) Integer ierr
MPI结束
call MPI_Finalize(ierr) Integer ierr
当前进程标识
call MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,myid,ierr) In MPI_COMM_WORLD 为进程所在的通信域 Out Integer myid,ierr
非阻塞消息接收
MPI＿IRecv(buf,count,datatype,source,tag,comm,request,ierr) In buf,count,datatype,source,tag,comm Out request,ierr
非阻塞通信的完成
MPI＿Wait(request,status) In request Out status
混合模式
主进程分发完任务后，参与计算 如计算1+..+100，主进程可以自己计算1..33,分 发任务34..66和67..100到两个从进程。可以提 高效率
一个简单的MPI程序
include 'mpif.h‘ integer myid,numprocs,ierr,rc call MPI_Init(ierr) call MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,myid,ierr) call MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,numprocs,ierr) //添加需要并行的程序 Write(*,*) "Hello World! process is :",myid
组通信
一对一
MPI_Send MPI_Recv MPI_ISend MPI_IRecv
一对多 广播 MPI_Bcast
多对一
收集 MPI_Gather
多对多
编写安全的通信 If (rank.eq.0) then Call MPI_Recv(recvbuf,count,real,1,tag,comm,status,ierr) Call MPI_Rend(sendbuf,count,real,1,tag,comm,ierr) Else if (rank.eq.1) Call MPI_Recv(recvbuf,count,real,0,tag,comm,status,ierr) Call MPI_Rend(sendbuf,count,real,0,tag,comm,ierr) Endif
MPI并行进程的实现
MPI并行程序设计平台由标准消息传递函数及相关辅助函数 构成，多个进程通过调用这些函数（类似调用子程序），进 行通信；
一个程序同时启动多份，形成多个独立的进程， 在不同的处理机上运行，拥有独立的内存空间， 进程间通信通过调用MPI函数来实现；每个进程 开始执行时，将获得一个唯一的序号（rank）。 例如启动P个进程，序号依次为0，1，…，P-1；
6.780 6.840 6.960
取时间平均值，则并行时间：1.437s 串行时间：6.860s 加速比为：6.860/1.437=4.77 效率为：4.77/4=1.19
加速比一般不会超过处理器个数，efund的并行加速比 大于处理器个数，不知什么原因
主程序的并行思路 可扩展的 先粗颗粒度，再细颗粒度
efund并行的结果分析
开始
读入参数 计算并生成fcfcpc.datset
matrix
计算并生成eplasm.dat
grid 结束
计算并生成econto.dat
采用对等模式进行MPI程序设计 计算 结束
开始
程序的运行时间 由耗时最长的进 程决定
在linux集群上用4个节点运行所需要的时间
谢
谢！
…
CPU
(b) DSM, 逻辑上单一地址空间
P/C
P/C
…
P/C
定制/标准网络
(c) Cluster, 物理/逻辑上多地址空间
什么是并行计算
进程 1
进程 2
传统的串行计算，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
MPI已经成为一种标准，应用越来越广泛。而最流行的MPI工具集 当属mpich，是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。 目标: 是提供一个实际可用的、可移植的、高效的和灵活的消息传递 接口标准. MPI以语言独立的形式来定义这个接口库, 并提供了与C、 Fortran和Java语言的绑定. 这个定义不包含任何专用于某个特别的 制造商、操作系统或硬件的特性. 由于这个原因, MPI在并行计算界 被广泛地接受.
发送信息
接收信息
并行计算将进程相对独立的 分配于不同的节点上，由 各自独立的操作系统调度， 享有独立的CPU和内存资源 （内存可以共享）；进程间 相互信息交换通过消息传递；
MPI模型 MPI(Message Passing Interface)
在当前所有的消息传递软件中, 最重要最流行的是MPI, 它能运行 在所有的并行平台上, 包括SMP和PVP. 二者已经在Windows NT 和 Windows 9X这样的非Unix平台上实现. 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、银河和曙光上都实 现了对MPI和支持.
计算 fcfcpc.dat rfcoil.dat eplasm.dat econto.dat 运行时间 0.230 1.240 运行时间 0.210 1.190 1.380 0.390 运行时间 0.230 1.240 1.520 0.350 时间单位：秒
线程 0 1 2 3
1.410
0.370
串行程序的时间
MPI并行编程简介
主/从式
主进程将任务分发到从进程分别计算，再收集 计算结果，比如计算1+…+100,可以分成两部 份。进从程计算1+..+50和51+..+100，主进程收 集结果再相加
对等式
每个进程相对独立计算各自的任务 比如要计算1+…+100和1*…*100,可以由两个 进程独立计算
进程0 进程1
从进程1接收消息A
从进程0接收消息B
向进程1发送消息B
向进程1发送消息A
产生死锁的通信调用
1
例子
1 dx arctan( x) |1 arctan( 1) arctan( 0) arctan( 1) / 4 0 0 1 x 2
令：
f ( x)
4 (1 x 2 )
则有：
1
0
f ( x)dx
4
f ( x)
4 (1 x 2 )
0
N
1
2 i 1 1 1 N i 0.5 f( ) f ( ) 2 N N N i 1 N i 1
Myid：本身进程号 Numprocs：总的进程数 For(I=myid+1;I<=n;I+=numprocs) /*每一个进程计算一部份矩形的面积，若进程总数为4， 将0-1区间为100个矩形 0进程：1,5,9,13,…,97 1进程：2,6,10,14,…,98 2进程：3,7,11,15,…,99 3进程：4,8,12,16,…,100 */ 然后0进程汇总数据
消息接收 MPI_Recv(buf,count,datatype,source,tag,comm,status) In count,datatype,source,tag,comm Out buf,status(返回状态)
MPI类型匹配：数据类型要一致
数据接收缓冲区
数据发送缓冲区
通信域包含的进程数
Call MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,numprocs,ierr) In MPI_COMM_WORLD Out Integer numprocs,ierr
通信域
一个通信域是一个进程组加上一个现场，进程组是所 有参加通信的进程的集合，如果一共有N个进程参加 通信，则进程编号从0到N－1；现场提供一个相对独 立的通信区域 6 1 3 7 0 5 9 1011 4 2 8
引用接收数据
非阻塞消息发送与接收
非阻塞消息发送
MPI＿ISend(buf,count,datatype,dest,tag,comm,request,ierr) In buf,count,datatype,dest,tag,comm Out request,ierr Request(返回的非阻塞通信对象)
MPI并行编程
报告人：李俊照
内容
1、MPI并行编程简介
2、efund并行的结果分析
3、主程序的并行思路
几种我们常见的并行计算机
CPU CPU
…
CPU
LM
虚拟分布共享存储(DSM) LM LM
总线或交叉开关 定制网络 SM
CPU (a) SMP, 物理上单一地址空间
LM LM LM
CPU
0
1
0 3 4 5 1 3 4 5 2
2
MPI消息
MPI消息包括信封和数据两部份 信封：＜源/目，标识，通信域＞ 数据：＜起始地址，数据个数，数据类型＞ MPI_Send(buf,count,datatype,dest,tag,comm)