MPI并行编程

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《MPI并行程序设计》课件

《MPI并行程序设计》课件
有高度可移植性、灵 活性和可扩展性,允许开发 者在多个计算节点上进行并 行计算。
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

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

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。

消息传递编程接口MPI

消息传递编程接口MPI

并行矩阵乘法
并行矩阵乘法是MPI的重要应用之一, 通过将矩阵划分为多个块,并在不同的 处理器上并行计算这些块之间的乘积, 最终得到完整的矩阵乘积。
MPI提供了各种函数,如`MPI_Matmul`, 用于在进程之间传递矩阵数据并进行乘法运 算。
并行矩阵乘法在高性能计算、机器 学习等领域有广泛应用,能够显著 提高计算速度和效率。
错误处理和调试
错误检测和处理
MPI提供了错误检测机制,允许程序员在运行时检测和 处理错误。例如,当发送进程尝试发送消息给不存在的 接收进程时,MPI会返回一个错误码,提示发送进程操 作失败。
调试工具
为了帮助程序员调试并行程序,MPI提供了一系列的调 试工具和技术。这些工具可以帮助程序员跟踪程序的执 行过程、检查变量的状态以及诊断潜在的错误来源。通 过使用这些工具,程序员可以提高程序的可靠性和可维 护性。
03 MPI编程模型
点对点通信
进程间一对一通信
MPI提供了点对点通信方式,允许两个进程 之间直接发送和接收消息。这种方式适用于 一对一的通信场景,如进程间数据交换或同 步。
通信模式
点对点通信支持同步和异步模式。在同步模 式下,发送进程会等待消息被接收后才继续 执行;在异步模式下,发送进程发送消息后 可以继续执行其他任务,不需要等待接收进
并行排序
01
02
03
并行排序是MPI的另一个常见应用, 通过将待排序数据划分为多个子集, 并在不同的处理器上并行进行排序, 最终合并得到完全排序的结果。
MPI提供了各种函数,如`MPI_Sort`, 用于在进程之间传递数据并进行排序操 作。
并行排序在处理大规模数据集时具有 显著优势,能够显著提高排序速度和 效率。

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)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

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

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。

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8
MPI是一种消息传递编程模型
• 节点间基于消息进行通讯
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9
2.1 MPICH的实验环境
实验环境: RedHat 9.0 + Vmware 6.0 + MPICH 2-1.0 Fedora 14+ Dell Blade*1(主节点)+Dell PC*2
(从节点) +MPICH 2-1.2.1p1
4
1.3 并行编程标准
• 多线程库标准
– – Win32 API. – – POSIX threads.
• 编译制导标准
– – OpenMP – 可移植共享存储并行编程标准.
• 消息传递库标准
– – MPI – – PVM
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1.4 Massage Passing Interface(MPI)
• 《基于并行计算的电力系统风险评估》2009
• 《基于并行协调算法的电力系统状态估计》2007
• 《基于改进并行遗传算法的电网状态估计》2006
• 《应用网格平台的潮流计算并行算法》2009
• 《基于MPI电力系统潮流P—Q分解法的并行算法》2008
• 《2008电网控制中心新技术综述精》选pp2t009
• MPI 是由MPI 委员会(MPI Forum)在1992年到1994年举 行的一系列会议上逐渐产生的一个消息传递标准 ( / )。
• 发展
• MPI 1.1: 1995 » MPICH:是MPI最流行的非专利实现,由Argonne国家实验室和 密西西比州立大学联合开发,具有更好的可移植性.
• mpirun –np 4 a.out
%np: The Number of Process.
• 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.
2020/9/3
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13
3.3 运行MPI程序
[dair@node01 ~]$ mpicc -o hello hello.c
• MPI 1.2 (1997) • …. • MPI 2.2 (2009-09)
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6
MPI是一个库,而不是一门语言
• 这个标准支持 C 语言和 FORTRAN 语言 • MPI库可以被FORTRAN77/C/Fortran90/C++
调用 • 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
MPI并行编程
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1
大纲
• MPI并行编程简介 • Linux下MPI并行编程环境的搭建 • MPI并行程序设计 • 实例分析:矩阵乘法
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2
1.1 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。
精选ppt7Fra bibliotekMPI是一种标准或规范,而不是具体实现
实现:Mpich、OpenMPI、Chimp、Lam
例如:MPI_Init(int *argc, char ***argv )的实现
• MPICH的实现
• OpenMPI的实现
• int MPI_Init( int *argc, char ***argv )
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3.1 基于MPI的Hello World(C)
#include <stdio.h> #include "mpi.h“
main( int argc, char *argv[] )
{ MPI_Init( &argc, &argv ); printf( "Hello, world!\n" ); MPI_Finalize();
• 《大规模电网并行潮流算法》2008
• 《电力系统状态估计的分布式并行处理》2003
• 《电力系统最优潮流的分布式并行算法》2003
• 《电网在线安全分析的并行处理方法》 1996
• 《基于GPU的电力系统并行潮流计算的实现》 2010
• 《基于MPI和P.Q分解法的电力系统潮流并行算法的研究》2005
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2.2 MPICH的搭建步骤
搭建步骤 1-挂载NFS文件系统
实现分节点内容与主节点内容的同步更新和自动目录 对应 2-配置SSH公钥认证实现MPI节点间用户的无密码访问 各节点间进行消息传递 3-安装MPICH至NFS目录 4-修改各种配置文件 5-试运行example文件夹中的例子
[dair@node01 ~]$ ./hello
()
[0] Aborting program ! Could not create p4 procgroup. Possible missing fileor program started without mpirun.
[dair@node01 ~]$ mpirun -np 4 hello
进程 1 发送信息
进程 2 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;
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1.2 并行计算在电力行业的 研究和应用
• 中国电科院发明专利“电力系统潮流分网并行计算方法”获得中国专 利金奖(发明人:周孝信、吴中习、郭剑、李亚楼、田芳)2010.11
}
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3.2 MPI程序的的编译与运行
• mpif77 hello.f 或 mpicc hello.c
– 默认生成a.out的可执行代码.(mpicc hello.c)
% • mpif77 –o hello hello.f 或
• mpicc –o hello hello.c
小写o
– 生成hello的可执行代码.
• int MPI_Init( int *argc, char ***argv )
•{
•{
• static const char FCNAME[] = "MPI_Init";
int err;
• int mpi_errno = MPI_SUCCESS; • int rc;
。。。。。。
int provided; char *env; int required = MPI_THREAD_SINGLE;
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