消息传递并行编程环境MPI

消息传递并行编程环境MPI
消息传递并行编程环境MPI

国家973项目高性能计算环境支持讲座

MPI与PETSc

莫则尧

(北京应用物理与计算数学研究所)

个人介绍

莫则尧,男,汉族,1971年7月生,副研究员:●1992年国防科技大学应用数学专业本科毕业;

●1997年国防科技大学计算机应用专业并行算法

方向博士毕业;

●1999年北京应用物理与计算数学数学博士后流

动站出站,并留所工作;

●主要从事大规模科学与工程并行计算研究。

消息传递并行编程环境MPI

一、进程与消息传递

二、MPI环境的应用现状

三、MPI并行程序设计入门(程序例1)

四、初步的MPI消息传递函数

五、作业一

六、先进的MPI函数

七、MPI并行程序示例2(求解- u=f);

八、MPI环境的发展

九、作业二

一、进程与消息传递

1.单个进程(process )

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。

2.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,内存

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;

●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;

3.包含于通过网络联接的不同计算机的多个进程:

●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;

4.消息传递库函数:

●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;

5.标准消息传递界面(MPI:Message Passing Interface):

●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;

6.基于消息传递的并行程序执行模式:

●SPMD模式:单程序多数据流

可执行代码

●MPMD模式:多程序多数据流,除初始启动多个可

执行代码,其余与SPMD模式一致;

7.共享存储与分布式存储:

●属于并行机体系结构的范畴,与消息传递并行程序设

计平台无关;

分布式存储共享存储

●消息传递是相对于进程间通信方式而言的,与具体并

行机存储模式无关,任何支持进程间通信的并行机,均可支持消息传递并行程序设计;

●几乎所有共享和分布存储并行计算环境均支持进程

间的消息传递通信;

二、MPI环境的应用现状

●MPI(消息传递界面)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年年低推出;

●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;

●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;

●目前,MPI相对于PVM:

优点:功能强大,性能高,适应面广,使用方便,可扩展性好;

缺点:进程数不能动态改变;

三、MPI并行程序设计入门

1.MPI

序),进行通信;

2.MPI程序:

●SPMD执行模式: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;

●MPI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”!! MPI系统头文件

integer status(MPI_STATUS_SIZE),my_rank,p,source,dest,tag,ierr,data

c

c-------进入MPI系统

call MPI_Init(ierr)

call MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,my_rank,ierr)

call MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,p,ierr)

c

c-------数据交换

data=0

tag = 5

source= my_rank-1

if(source.eq.-1) source=p-1

dest =my_rank+1

if(dest.eq.p) dest=0

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

call MPI_Send(data,1,MPI_INTEGER,dest,tag,MPI_COMM_WORLD,ierr) endif

c

c-------广播数据

call MPI_Bcast(data,1,MPI_INTEGER,0,MPI_COMM_WORLD,ierr)

c

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

●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。

my_rank=0 myrank=1 myrank=2 my_rank=3 Comm_size() p=4 p=4 p=4 p=4

tag=5,data=0 tag=5,data=0 tag=5,data=0 tag=5,data=0

source=3 source=0 source=1 source=2

dest=1 dest=2 dest=3 dest=0数据交换send() recv() recv() recv()

recv() data=data+1

空send()

闲data=data+1

等send()

待data=data+1

消息传递send() Broadcast() send() recv() recv() recv()

Finalize()

3.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;

●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语言的内部数据类型

(INTEGER,REAL,DOUBLE PRECISION,COMPLEX,

LOGICAL,CHARACTER),MPI系统提供已定义好的对应

数据类型(MPI_INTEGER,MPI_REAL,

MPI_DOUBLE_PRECISION,MPI_COMPLEX,

MPI_LOGICAL,MPI_CHARACTER);

●自定义数据类型:基于基本数据类型,用户自己定义的数据

类型(后面介绍);

●MPI对象: MPI系统内部定义的数据结构,包括数据类

型、进程组、通信器等,它们对用户不透明,在FORTRAN 语言中,所有MPI对象均必须说明为“整型变量INTEGER”;

●MPI联接器(handle):联接MPI对象和用户的桥梁,用

户可以通过它访问和参与相应MPI对象的具体操作;例如,MPI系统内部提供的通信器MPI_COMM_WORLD;

在FORTRAN语言中,所有MPI联接器均必须说明为“整型变量INTEGER”;

●进程拓扑结构:进程组内部进程之间的一种相互连接结

构,如3?3 网格,将在后面介绍。

3 ? 3 网格拓扑结构

●静态进程个数:进程数由命令“mpirun –np xxx”初始

确定为xxx个,程序执行过程中不能动态改变进程的个数;

●消息缓存区:应用程序产生的消息包含的数据所处的内

存空间;

●标准输入:所有进程的标准输入read(*,*)均省缺为当前终

端屏幕,且只能由0号进程执行该操作,其他进程需要

这些输入参数,只能由0号进程执行数据广播操作;

●标准输出:所有进程可以独立执行标准输出write(*,*),

但其省缺为当前终端屏幕;

4.MPI函数格式:

●FORTAN语言中,最后一个参数为该函数调用是否成

功的标志:0表示成功,其它表示各种可能的错误;

●C语言中,该标志又函数参数返回;

C :ierr=MPI_Comm_rank(myrank)

F : MPI_Comm_rank(myrank,ierr)

5. MPI函数的使用查询:

●由函数名查询:man 函数名(MPI_Xxxx), 注意大小写,

例如man MPI_Comm_rank, man MPI_Send, man MPI_recv.

6.MPI函数的学习与使用:

●注重MPI函数的各类功能,由应用程序的通信需求出发,寻

找匹配的函数类型,在查找具体函数名,采用man命令可以

查询该函数的具体参数含义和使用方法。

7. 一般的MPI程序设计流程图

四、初步的MPI消息传递函数

1.点对点通信(point-to-point)

●定义:给定属于同一通信器内的两个进程,其中一个

发送消息,一个接收消息;

●MPI系统定义的所有通信方式均建立在点对点通信

之上;

绪模式;

2.标准模式点对点通信

●进程可以随意地发送(接收)消息,与是否存在匹配

的消息接收(发送)进程无关;

发收匹配:

●两类:

?消息发送函数返回,用户可以对消息缓

存区进行处理,不会影响已发送的消息数据;接

受函数返回,用户可以使用接受到的消息数据;

?非阻塞式:发送和接受函数返回后,必须调用另

一类函数来确保它们的正确完成;

阻塞式非阻塞式

INTEGER A INTEGER A

A=100 A=100

MPI_Send(A,1,….) MPI_Isend(A,1,…)

A=200 A=200

消息数据: A=100 A=100 或A=200

MPI_Isend(A,1,…flag,…)

MPI_Wait(flag,…)

A=200

消息数据: A=100 A=100

3.点对点通信函数举例

阻塞式标准消息发送函数

MPI_Send(buf,count,datatype,dest,tag,comm,ierr)Real*8(integer,…)buf : 消息发送缓存区起始地址

(Fortran, 用户的待发送的第一个数据) integer count :buf起始的数据单元个数

integer datatype :数据类型(基本或用户定义的)integer dest : 接收进程序号

integer tag : 消息的标号

integer comm : 通信器

integer ierr : 函数调用返回错误码

real *8 a(100,100)

integer b(60,60)

c-----发送50个双精度数“a(5,20) : a(54,20)”到2号进程call MPI_Send( a (5,20),50,MPI_DOUBLE_PRECISION,2,

& 99999,MPI_COMM_WORLD,ierr )

c-----发送20个整型数“b(20,40) : b(39,40)”到5号进程call MPI_Send( b (20,40),20,MPI_DOUBLE_PRECISION,5, & 99999,MPI_COMM_WORLD,ierr )

MPI并行程序设计实例教程

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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

MPI并行编程环境及程序设计

第27卷 第3期河北理工学院学报Vol127 No13 2005年8月Journa l of Hebe i I n stitute of Technology Aug.2005 文章编号:100722829(2005)0320041203 MP I并行编程环境及程序设计 杨爱民1,陈一鸣2 (11河北理工大学理学院,河北唐山063009;21燕山大学理学院,河北秦皇岛066004)关键词:MP I;并行编程;消息传递 摘 要:通过对MP I原理和特点的研究,给出了并行MP I程序的基本设计思路和执行过程,并 实现了向量相加的并行计算。 中图分类号:TP316 文献标识码:A 0 引 言 近几十年来,大规模和超大规模的并行机取得了快速发展,由于各种原因,开发商对用户提供的必要支持,如它们各自专有的消息传递包NX、EU I、P VM等,虽然在特定平台上具有很优越的性能,但是从应用程序来看,可移植性差。1992年11月,在Supercomputi ong’92会议上,正式成立了一个旨在建立一个消息传递标准平台的MP I(Message Passing I nterface)论坛,该论坛不仅包括了许多P VM、Exp ress等的研制者及并行程序用户,还吸收了许多著名计算机厂商的代表。论坛于1994年5月,公布了MP I标准。MP I是一种为消息传递而开发的广泛使用的标准,它为消息传递建立了一个可移植的、高效、灵活的标准。 1 MP I的原理与特征 MP I是一个函数库,而不是一门语言,它是一种消息传递模型,它的最终目的是服务于进程间通信。MP I作为一个并行程序库的开发平台,为用户编写和运行程序提供了便利的条件。由于MP I是基于消息传递机制构建的系统,因此它在体系结构为分布存储的并行机中有很宽阔的应用空间,它可以应用在各种同构和异构的网络平台中。它的编程语言可以为Fortran77/90、C/C++。在Fortran77/90、C/C++语言中都可以对MP I的函数进行调用,它作为一种消息传递模式的并行编程环境,MP I并行程序要求将任务进行划分,同时启动多个进程并发的执行,而各个进程之间通过MP I的库函数来实现其中的消息传递。 MP I与其它并行编程环境相比,显著的特点有: (1)可移植性强,能同时支持同构和异构的并行计算; (2)可伸缩性强,允许并行结构中的节点任意增加或减少; (3)能很好的支持点对点通信和集体通信方式; (4)对C语言和Fortran语言的支持,使其能很好的满足各种大规模科学和工程计算的需要。 这样,以MP I作为公共消息传递接口的并行应用程序就可以不作任何改动的移植到不同种类和型号的并行机上,也能够正常运行,或者移到网络环境中也一样。 2 MP I的基本函数 MP I为消息传递和相关操作提供了功能强大的库函数,MPl-1中有128个,MP I-2中有287个库函数。但是从理论上来说,MP I的所有通信功能都可以用它的6个基本调用来完成,即使用这6个函数可以实现所有的消息传递并行程序。这六个函数分别为呼(Fortran77语言的调用格式来描述): (1)MP I初始化 MP I程序的初始化工作通过调用MPl l N I T(I ERROR)来实现,所有MP I程序的第一条可执行语句都是 收稿日期:2004210221 基金项目:河北省自然科学基金项目(E2004000245) 作者简介:杨爱民(19782),男,河北顺平人,河北理工大学理学院教师,硕士。

消息传递并行编程环境MPI

国家973项目高性能计算环境支持讲座 MPI与PETSc 莫则尧 (北京应用物理与计算数学研究所)

个人介绍 莫则尧,男,汉族,1971年7月生,副研究员:●1992年国防科技大学应用数学专业本科毕业; ●1997年国防科技大学计算机应用专业并行算法 方向博士毕业; ●1999年北京应用物理与计算数学数学博士后流 动站出站,并留所工作; ●主要从事大规模科学与工程并行计算研究。

消息传递并行编程环境MPI 一、进程与消息传递 二、MPI环境的应用现状 三、MPI并行程序设计入门(程序例1) 四、初步的MPI消息传递函数 五、作业一 六、先进的MPI函数 七、MPI并行程序示例2(求解- u=f); 八、MPI环境的发展 九、作业二

一、进程与消息传递 1.单个进程(process ) ● 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。 2.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,内存

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; ●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; 3.包含于通过网络联接的不同计算机的多个进程: ●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; 4.消息传递库函数: ●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

MPI并行编程系列二快速排序

MPI并行编程系列二快速排序 阅读:63评论:0作者:飞得更高发表于2010-04-06 09:00原文链接在上一篇中对枚举排序的MPI并行算法进行了详细的描述和实现,算法相对简单,采用了并行编程模式中的单程序多数据流的并行编程模式。在本篇中,将对快速排序进行并行化分析和实现。本篇代码用到了上篇中的几个公用方法,在本篇中将不再做说明。 在本篇中,我们首先对快速排序算法进行描述和实现,并在此基础上分析此算法的并行性,确定并行编程模式,最后给出该算法的MPI实现。 一、快速排序算法说明 快速排序时一种最基本的排序算法,效率相对较高。其基本思想是:在当前无序数组R[1,n]中选取一个记录作为比较的"基准",即作为排序中的"轴"。经过一趟排序后,当前无序数组R[1,n]就会以这个轴为核心划分为两个无序的子区r1[1,i-1],r2[i,n]。其中左边的无序子区都会比"轴"小,右边的无序子区都会比"轴"大。这样下一趟排序,我们就可以对这两个子区用同样的方法进行划分排序,知道所有的无序子区中的记录均排好为止。 根据算法的说明,快速排序时一个典型的递归算法,算法描述如下: 无序数组R[1],R[2],.,R[n] quick_sort(R,start,end) if(start end) r=partion(R,start,end) quick_sort(R,start,r-1) quick_sort(R,r+1,end) endif end quick_sort方法partion的作用就是选取"轴",并将数组分为两个无序子区,并将该"轴"的最终位置返回,在这里我们选择数组的第一个元素为"轴",其算法描述为: partion(R,start,end) r=R[start] while(start end)

MPI并行编程系列二快速排序

MPI 并行编程系列二快速排序 阅读:63 评论:0作者:飞得更高发表于2010-04-06 09 :00 原文链接 在上一篇中对枚举排序的MPI并行算法进行了详细的描述和实现,算法相对简单,采用了并行编程模式中的单程序多数据流的并行编程模式。在本篇中,将对快速排序进行并行化分析和实现。本篇代码用到了上篇中的几个公用方法,在本篇中将不再做说明。 在本篇中,我们首先对快速排序算法进行描述和实现,并在此基础上分析此 算法的并行性,确定并行编程模式,最后给出该算法的MPI实现。 一、快速排序算法说明 快速排序时一种最基本的排序算法,效率相对较高。其基本思想是:在当前 无序数组R[1,n] 中选取一个记录作为比较的"基准" ,即作为排序中的"轴" 。经过一趟排序后,当前无序数组R[1,n] 就会以这个轴为核心划分为两个无序的子区r1[1,i-1],r2[i,n] 。其中左边的无序子区都会比"轴"小,右边的无序子区都会比" 轴" 大。这样下一趟排序,我们就可以对这两个子区用同样的方法进行划分排序,知道所有的无序子区中的记录均排好为止。 根据算法的说明,快速排序时一个典型的递归算法,算法描述如下:无序数组R[1],R[2],.,R[n] quick_sort(R,start,end) if(start end) r=partion(R,start,end) quick_sort(R,start,r-1) quick_sort(R,r+1,end) endif end quick_sort 方法partion 的作用就是选取" 轴" ,并将数组分为两个

无序子区,并将该" 轴" 的最终位置返回,在这里我们选择数组的第一个元素为"轴" ,其算法描述为: partion(R,start,end) r=R[start] while(start end) while((R[end]=r)&&(start end)) end- end ehile R[start]=R[end] while((R[start]r)&&(start end)) start++ end wile R[end]=R[start] end while R[start]=r return start end partion 该排序算法的性能好坏主要取决于" 轴" 的选定,即无序数组的划分是否均衡。最好的情况下,无序数组每次都会被划为两个均等的无序子区,这是算法的负责度为o(nlogn) ;最坏的情况,无序数组每次划分都是左边n-1 个元素,右边0 个元素,这时算法的复杂度为 o(n A2)。在通常的情况下,该算法的复杂度会依然保持在o(nlogn) ,上只不过具有更高的常数因子。因此,选定一个有效地"轴",成为该算法的关键。一般情况下,会选定无序数组的第一个,中间或者是最后一个元素作为算法的"轴",我们可以对着三个元素进行比较,取大小居中的那个元素作为该算法的" 轴" 。 、快速排序算法的串行实现 确定在什么条件下终止递归操作。主函数代码如下: 1:void quick_sort_function(int*array,int start,int last){2

基于MPI并行编程环境简述

并行计算课程报告 题目:MPI并行编程环境概要指导老师:阮幼林教授 学院:信息工程学院 班级:信息研1001班 姓名:余华 学号:104972102820 时间:2011年01-10

摘要 随着科技的发展,新一代的计算机,无论计算能力和计算速度,都比旧的计算机优越。但人类对高性能计算的需求,也不断提高.除了增强处理器本身的计算能力外,并行处理是一种提高计算能力的有效手段.从前,并行处理要采用昂贵的专用计算机,随着个人计算机及网络成本下降,现已广泛用分布式网络计算机系统进行并行处理。在分布网络计算机系统中,采用消息传递方法实现进程间的通讯。当前流行基于消息传递的并行编程环境是MPI(Message Passing Interface)。 关键词:消息传递;消息传递接口;并行编程; Abstract Because of the development of technology, the new generation of computer should be better than the former ones in the power and speed of computing. But the people's demand of high performance of computing is increasing too. In addition to enhancing the computing power of the processor, parallel processing is also an efficient way to enhance the power of computing. In the past, the parallel processing can only run on the expensive and special computers. As the cost of personal computers and networks decreased, and now, it is popular to process the parallel processing on the distributed network computing systems. In the distributed network computing systems, message passing is used for the communication between processes. MPI (Message Passing Interface) are common development environments of parallel processing based on message passing. Keyword:Message passing; Message passing interface; Parallel programming;

基于MPI的并行计算程序设计测试报告

中南大学 CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 基于MPI的并行计算程序设计测试报告 学院:软件学院 专业:软件工程 学号: 姓名: 指导教师: 20**-**-**

基于MPI的并行计算程序设计测试报告 一.并行计算概述 1.采用并行计算的原因: ?串行程序速度提升缓慢。从串行程序的发展来讲,一方面,物理速度渐变发展,芯片速度每18个加快一倍,而内存传输率每年加快9%。另一方面,物理极限无法突破,芯片晶体管接近了原子极限,传输速度不可能超过光速。 ?可以加快速度。更短的时间内解决相同的问题,相同的时间内解决更多的复杂的问题。 ?可以加大规模。并行计算可以计算更大规模的问题。 2.并行计算简介 并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算,计算资源应包括一台配有多处理机(并行处理)的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号,或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括:利用非本地资源,节约成本,使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机,同时克服单个计算机上存在的存储器限制。为利用并行计算,通常计算问题表现为以下特征:1.将工作分离成离散部分,有助于同时解决;2.随时并及时地执行多个程序指令;3.多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。 对并行处理的需求极大的促进了并行技术的发展,因此许多大规模并行计算机系统相继问世,如PVP、SMP、MPP、DSM等。但传统的并行系统的高成本性、专用性、系统规模的不可伸缩性等使其难以推广到普通的商业应用和科学计算中。高性能集群系统因其性能价格比高、高可复用性、强可扩展性、用户编程方便等优点在科学研究中得到了广泛的应用。并行计算机系统的出现就需要对程序进行并行设计,这种需求使得各种不同的并行编程环境得到了很大发展。现行高性能计算机系统中使用的并行编程环境主要有两种:PVM(Parallel Virtual Machine)和MPI(Message Passing Interface)。PVM的开发始于1988年,由美国橡树岭国家实验室发起。目前很多人采用MPI作为并行开发环境。 3.并行计算的相关内容 ?存储方式。共享内存:ccNUMA,SMP;分布式内存:MPP,Cluster。 ?三种计算模式。Uniprocessor,shared memory,distribute memory. ?并行化分解方法。任务分解:多任务并行执行;功能分解:分解被执行的计算;区域分解:分解被执行的数据。 ?并行算法的分类。按运算的基本对象:分数值并行算法和非数值并行算法。按进程间的依赖关系:分同步并行算法,异步并行算法和纯并行算法。按并行计算的任务大小:分粗粒度并行算法,中粒度并行算法和细粒度并行算法。

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