1.并行计算的概念 mpi
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。
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
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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。
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。
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。
并行计算环境介绍
并行计算环境介绍计算机系04 级研究生 武志鹏1 MPI简介目前两种最重要的并行编程模型是数据并行和消息传递。
数据并 行编程模型的编程级别比较高，编程相对简单，但它仅适用于数据并 行问题；消息传递编程模型的编程级别相对较低，但消息传递编程模 型可以有更广泛的应用范围。
MPI就是一种消息传递编程模型，并成为这种编程模型的代表和 事实上的标准。
1.1什么是 MPI对MPI的定义是多种多样的，但不外乎下面三个方面：(1) MPI是一个库，而不是一门语言；(2) MPI是一种标准或规范的代表，而不特指某一个对它的实现；(3) MPI是一种消息传递编程模型，MPI虽然很庞大，但是它的最终目的是服务于进程间通信这一目标的。
1.2 MPI的历史MPI的标准化开始于1992年4月在威吉尼亚的威廉姆斯堡召开的分 布存储环境中消息传递标准的讨论会，由Dongarra,Hempel,Hey和 Walker建议的初始草案，于1992年11月推出并在1993年2月完成了修订版，这就是MPI 1.0。
1995年6月推出了MPI的新版本MPI1.1，对原来的MPI作了进一步 的修改完善和扩充。
在1997年7月在对原来的MPI作了重大扩充的基础上又推出了MPI 的扩充部分MPI2，而把原来的MPI各种版本称为MPI1。
MPI2的扩 充很多但主要是三个方面：并行I/O、远程存储访问和动态进程管理。
1.3 MPI的语言绑定在MPI1中明确提出了MPI和FORTRAN 77与C语言的绑定，并且 给出了通用接口和针对FORTRAN 77与C的专用接口说明。
在MPI2中除了和原来的FORTRAN 77和C语言实现绑定之外，进一步与 Fortran90和C++结合起来。
1.4 MPI的实现版本MPICH是一种最重要的MPI实现， 它是与MPI-1规范同步发展的版 本，每当MPI推出新的版本，就会有相应的MPICH的实现版本，另外 它还支持部分MPI-2的特征。
C语言中的并行计算与多核处理器编程
C语言中的并行计算与多核处理器编程C语言是一门广泛应用于嵌入式系统、操作系统和科学计算等领域的高级编程语言。
它以其高效性和灵活性而闻名，而并行计算和多核处理器编程是当今计算机领域中的热门话题。
本文将详细介绍C语言中的并行计算和多核处理器编程，包括并行计算的概念、多核处理器的原理以及如何有效地在C语言中实现并行计算。
一、并行计算的概念并行计算是指多个操作同时进行，以提高计算速度和系统性能的计算方式。
与串行计算不同，串行计算是指按照顺序逐个执行操作。
并行计算的主要形式有数据并行和任务并行。
数据并行是指将大规模的数据集分解成多个小规模的数据集，然后分配给多个处理器同时处理。
任务并行是指将一个大任务分解成多个小任务，然后分配给多个处理器同时执行。
二、多核处理器的原理多核处理器是指在一个物理芯片上集成了多个处理器核心，每个处理器核心都具有独立的运算和存储能力。
多核处理器通过并行计算的方式，可以同时执行多个任务，提高系统的性能。
多核处理器采用了多级缓存、数据共享和并行调度等技术，以实现任务的分配和协调，从而更有效地利用处理器的资源。
三、C语言中的并行计算在C语言中实现并行计算需要依赖并行计算库和多线程编程技术。
常用的并行计算库有OpenMP和MPI。
OpenMP是一种基于共享内存的并行计算库，可以通过在代码中插入指令来实现并行化。
MPI是一种基于消息传递的并行计算库，用于在不同处理器之间进行通信和协调。
同时，C语言还提供了多线程编程技术，可以通过创建多个线程来实现并行计算。
四、多核处理器编程在多核处理器编程中，任务的划分和调度是关键。
可以通过任务划分和负载均衡来实现有效的并行计算。
任务划分是将一个大任务分解成多个小任务，然后分配给多个处理器核心执行。
负载均衡是保持各个处理器核心的工作量大致相同，避免出现任务执行时间过长或者某个处理器核心空闲的情况。
在C语言中，可以使用线程库如pthread来创建多个线程，并利用线程的特性进行任务划分和负载均衡。
1.并行计算的概念 mpi
并行计算概念什么是MPI1.MPI是一个库而不是一门语言2.MPI是一种标准或规范的代表而不特指某一个对它的具体实现3.MPI是一种消息传递编程模型并成为这种编程模型的代表和事实上的标准并行计算机分类--fly分类法1.SISD：传统的单处理机系统。
由程序生成的一个单指令流，在任意时刻处理单独的数据项。
2.SIMD：由一个控制器负责从存储器中取出指令并将这些指令发送给各个处理器，每个处理器同时执行相同的指令，但操作不同的数据。
3.MISD：相当于在指令一级并行，而在被操作的数据级串行的情况，实际上这种模型是不能实现的。
4.MIMD：当今绝大多数并行计算机都属于这一类。
每个处理器拥有一个单独的程序（段），每个程序（段）为每一个处理器生成一个指令流，每条指令对不同的数据进行操作。
并行编程模型分类并行程序分解模式mpi启动编译运行命令启动MPI环境：mpd编译(mpicc -o xxx xxx.c)运行(mpirun -np 8 xxx)MPI消息传递三元组定义成数组，缓冲区内放的是什么数据，需要定义数据类型，数量MPI的消息类型分为两种：预定义类型和派生数据类型(Derived Data Type)预定义数据类型:MPI支持异构计算(Heterogeneous Computing)，它指在不同计算机系统上运行程序，每台计算可能有不同生产厂商，不同操作系统。
派生数据类型：MPI引入派生数据类型来定义由数据类型不同且地址空间不连续的数据项组成的消息。
MPI消息包括信封和数据两个部分，信封指出了发送或接收消息的对象及相关信息，而数据是本消息将要传递的内容。
信封和数据又分别包括三个部分。
可以用一个三元组来表示。
三元组：<缓冲区，数量，数据类型>信封：<源/目，标识，通信域>数据：<起始地址，数据个数，数据类型>MPI环境定义了三种缓冲区：应用缓冲区，系统缓冲区，用户想系统注册的（通信用）缓冲区。
并行计算
第一部分：并行计算的概念(1)并行计算:是指在并行计算机上，将一个应用分解成多个任务，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，从而达到加快求解速度，或者提高求解应用问题规模的目的。
(2)并行计算的主要研究目的:加快求解问题的速度;提高求解问题的规模(3)并行计算必须具备的基本条件:并行计算机;应用问题必须具有并行度;并行编程(4)并行计算的主要研究内容并行计算机的高性能特征抽取;并行算法的设计与分析;并行实现技术(消息传递平台MPI、共享存储平台OpenMP);并行应用（最终目的）(5)并行计算机的3要素:结点，互联网络，内存(6)并行计算机的访存模式：UMA均匀存储访问：内存模块与结点分离，分别位于互联网络的两侧，所有结点均匀共享，各结点访存机会均等，例如对称多处理共享存储并行机 SMPNUMA非均匀存储访问：内存模块局部在各个结点内部，所有局部内存模块构成并行机的全局内存模块，所有结点任意访问内存模块，但速度和时间不同，例如分布共享存储并行机 DSM分布访存模型：非均匀访存模型不同的是，各个结点的存储模块只能被局部CPU 访问，对其他结点的内存访问只能通过消息传递程序设计来实现混合访存模型COMA(Cache-Only Memory Access)模型是全高速缓存存储访问CC-NUMA（Coherent-Cache Nonuniform Memory Access）是高速缓存一致性非均匀存储访问模型(7)并行计算机的分类：1.根据指令流和数据流个数的不同，通常分为四类：单指令流单数据流（SISD），单指令流多数据流（SIMD），多指令流单数据流（MISD），多指令流多数据流（MIMD）2.按内存访问模型、微处理器和互联网络的不同，又分为：并行向量机（PVP，Parallel Vector Processor）；对称多处理共享存储并行计算机（SMP,Symmetric Multiprocessor）；大规模并行计算机（MPP，Massively Parallel Processor）；机群（Cluster）；分布式共享存储并行计算机（DSM，Distributied Shared Memory）；(8)并行计算机的结构模型：内存模块与结点分离内存模块位于结点内部(9)并行编程环境：消息传递，共享存储，数据并行(10)MPI：MPI是一个库，而不是一门语言，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；它是一种消息传递编程模型，它的最终目的是服务于进程间通信这一目标的(11)并行编程模式:主-从式，单程序多数据流，数据流水线，分治策略(12)并行算法的分类：根据运算基本对象的不同可分为数值并行算法：主要为数值计算方法而设计的并行算法；非数值并行算法，主要为符号运算而设计的并行算法根据并行进程间相互执行顺序关系的不同可分为：同步并行算法：进程间由于运算执行顺序而必须相互等待的并行算法；异步并行算法：进程间执行相对独立，不需要相互等待的一种算法；独立并行算法：进程间执行是完全独立的，计算的整个过程不需要任何通信根据各进程承担的计算任务粒度的不同，可分为：细粒度并行算法，通常指基于向量和循环级并行的算法；中粒度并行算法，通常指基于较大的循环级并行；大粒度并行算法，通常指基于子任务级并行的算法。
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并行计算概念
什么是MPI
1.MPI是一个库而不是一门语言
2.MPI是一种标准或规范的代表而不特指某一个对它的具体实现
3.MPI是一种消息传递编程模型并成为这种编程模型的代表和事实上的标准
并行计算机分类--fly分类法
1.SISD：传统的单处理机系统。
由程序生成的一个单指令流，在任意时
刻处理单独的数据项。
2.SIMD：由一个控制器负责从存储器中取出指令并将这些指令发送给
各个处理器，每个处理器同时执行相同的指令，但操作不同的数据。
3.MISD：相当于在指令一级并行，而在被操作的数据级串行的情况，
实际上这种模型是不能实现的。
4.MIMD：当今绝大多数并行计算机都属于这一类。
每个处理器拥有一
个单独的程序（段），每个程序（段）为每一个处理器生成一个指令流，每条指令对不同的数据进行操作。
并行编程模型分类
并行程序分解模式
mpi启动编译运行命令启动MPI环境：mpd
编译(mpicc -o xxx xxx.c)
运行(mpirun -np 8 xxx)
MPI消息传递三元组
定义成数组，缓冲区内放的是什么数据，需要定义数据类型，数量
MPI的消息类型分为两种：预定义类型和派生数据类型(Derived Data Type)
预定义数据类型:MPI支持异构计算(Heterogeneous Computing)，它指在不同计算机系统上运行程序，每台计算可能有不同生产厂商，不同操作系统。
派生数据类型：MPI引入派生数据类型来定义由数据类型不同且地址空间不连续的数据项组成的消息。
MPI消息包括信封和数据两个部分，信封指出了发送或接收消息的对象及相关信息，而数据是本消息将要传递的内容。
信封和数据又分别包括三个部分。
可以用一个三元组来表示。
三元组：<缓冲区，数量，数据类型>
信封：<源/目，标识，通信域>
数据：<起始地址，数据个数，数据类型>
MPI环境定义了三种缓冲区：应用缓冲区，系统缓冲区，用户想系统注册的（通信用）缓冲区。
通信域
通信域(Communicator)包括进程组(Process Group)和通信上下文(Communication Context)等内容，用于描述通信进程间的通信关系。
通信域分为组内通信域和组间通信域，分别用来实现MPI的组内通信(Intra-communication)和组间通信(Inter-communication)。
MPI程序分成几个部分。