第八章用MPI设计并行程序

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。

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。

使用mpi集合通信实现并行矩阵乘法在计算机科学的世界里，矩阵乘法就像是厨师调配美味菜肴一样，得用对材料、掌握火候，还得让每个步骤都配合得当。

想象一下，几个大厨一起合作，各自负责一部分，最后端出一盘丰盛的盛宴。

这就是并行矩阵乘法的魅力所在！不过，别以为这只是个简单的配方，它背后有个神秘的主角，那就是MPI，也就是消息传递接口。

它让各个“厨师”可以愉快地沟通，传递数据，协同工作。

咱们得弄清楚什么是MPI。

这东西就像是计算机之间的超级翻译官，负责让不同的处理器能够顺畅交流。

就像在一个大派对上，大家有的讲英语，有的讲法语，有的讲西班牙语，但只要有个翻译在，就能让每个人都聊得欢。

MPI正是让多台计算机“搭话”的桥梁，让它们在做矩阵乘法时可以心有灵犀。

矩阵乘法嘛，想象一下两台计算机各自拿着自己的矩阵，经过一番操作，最后组合成一个新矩阵，这可是一项团队合作的活儿。

我们得说说具体的操作步骤。

得准备好两个矩阵，一个是A，一个是B。

想象一下，A是一大块巧克力，B是一盘饼干，咱们得把它们巧妙地混合在一起，才能做出美味的巧克力饼干。

咱们把A和B分别分给不同的处理器，每个处理器就负责一部分的计算，这样一来，效率就高得多。

这就像是厨房里，几位厨师各自负责不同的食材，结果一加一大于二，效率杠杠的。

然后，咱们需要集合通信。

这时MPI又要登场了，负责把各个处理器的计算结果汇总到一起。

你可以想象成一个聚会，大家各自带了自己的美食，最后大家聚在一起，分享各自的拿手好菜，拼出一桌丰盛的晚餐。

MPI的集合通信就像是把所有的美食汇聚到一起，最后大家分享的可不是普通的晚餐，而是一场视觉与味觉的盛宴。

在这个过程中，咱们还得注意一些细节。

每个处理器的计算结果都得有序传输，不能出现错位。

就像在舞会上，大家得按节奏走，不能踩到别人的脚。

为了保证每个计算的正确性和高效性，MPI提供了多种集合通信的方式，比如广播、聚合等，每种方式都有其独特的魅力，能让不同的计算需求都得到满足。

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。

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----。

MPI并行程序设计自学教程MPI是一种用于编写并行程序的工具，旨在将计算任务分发给多个处理单元，以加速程序的执行速度。

MPI的全称是Message Passing Interface，它提供了一组函数和语法，用于在不同处理单元之间传递消息和同步计算。

要学习MPI并行程序设计，我们首先需要了解MPI的基本概念和原理。

MPI是一个基于消息传递的并行编程模型，它将计算任务划分为一系列独立的进程，每个进程在自己的内存空间中执行。

进程之间通过发送和接收消息来进行通信，以便协调计算任务的执行。

MPI的编程模型主要包括以下几个概念：1.进程：计算任务的基本执行单元。

每个进程都有自己的地址空间和程序计数器，并且可以并行执行相同或不同的指令。

2.通信域：进程之间可以相互通信的区域。

在MPI中，通信域由一组进程组成，可以是整个并行程序的全部进程，也可以是由进程分组而成的子集。

3.消息：进程之间传递的数据块。

消息包括发送方的标识符、接收方的标识符和数据本身。

4.同步：确保不同进程之间的通信按特定的顺序进行。

同步操作可以保证消息的可靠传递和正确的计算顺序。

为了开始学习MPI并行程序设计，可以按照以下步骤进行：1. 安装MPI库：首先需要安装MPI库，可选的MPI库有多种，如Open MPI、MPICH等。

选择并安装一个适合的MPI库，并确保能在计算机上正常运行。

2.学习MPI基本函数：MPI提供了一组函数，用于创建进程、发送和接收消息、同步进程等。

可以逐步学习这些函数的使用方法，并写一些简单的MPI程序来测试。

3.理解进程并行模型：理解MPI的进程并行模型，并思考如何将计算任务分发给不同的进程并协调它们的执行。

可参考一些经典的并行算法和并行设计模式，如并行矩阵乘法、并行归并排序等。

4.设计并实现MPI程序：根据实际需求，设计并实现一个MPI程序。

可以从简单的问题开始，逐步扩展到更复杂的问题。

在程序设计过程中，注意消息的发送和接收顺序，以及进程之间的同步操作。

MPI多机器实现并⾏计算 最近使⽤⼀个系统的分布式版本搭建测试环境，该系统是基于MPI实现的并⾏计算，MPI是传统基于msg的系统，这个框架⾮常灵活，对程序的结构没有太多约束，⾼效实⽤简单，下⾯是MPI在多台机器上实现并⾏计算的过程。

这⾥准备使⽤三台机器，假设为A，B，C，对应IP分别为：192.168.86.16（A），192.168.86.108（B），192.168.86.123（C）。

在这三台机器上都有同⼀个⽤户名songhou2，这三台机器上安装了相同的MPI版本，并且确保都已经设置好了环境变量，我们这⾥把192.168.86.16作为主节点。

我们⾸先完成机器A和机器B之间的设置。

在机器A上进⼊songhou2⽤户⽬录下，执⾏如下命令： 命令执⾏过程中可能要等待你的输⼊，全部直接选择回车即可，然后接着执⾏如下命令： 执⾏完命令后，需要输⼊songhou2在机器B上的密码，输⼊密码后回车，继续执⾏下⾯的命令： 登陆机器B 继续执⾏下⾯的命令： 遇到需要输⼊yes/no的地⽅就输⼊yes，其他⼀律输⼊回车，然后再执⾏如下命令： 最后执⾏如下命令退出机器B： 执⾏完上述所有命令后，就完成机器A和机器B之间的设置了，机器A和机器C之间的设置类似，这⾥就不再进⾏赘述了。

现在我们回到机器A 上，编译我们的源代码得到可执⾏程序： 由于我们的三天机器是相互独⽴的，他们之间没有共享磁盘，所以如果你想让同⼀个程序使⽤MPI在多台机器上执⾏，就要把可执⾏程序分别拷贝到另外两台机器上，然后我们把可执⾏程序分别拷贝到机器B和机器C上，但是要保证可执⾏程序在三台机器上的⽂件路径完全相同： 下⾯你要在可执⾏程序所在的⽂件夹下创建⼀个⽂本⽂件，命名为hosts.txt，然后分别把三台机器的IP写到hosts.txt中，然后就可以执⾏程序了。

本科生课程大纲课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修一、课程介绍1.课程描述：《并行编程原理与程序设计》是地球信息科学与技术专业海洋测绘与地理信息系统方向的选修课，也是勘查技术与工程专业的选修课。

地球物理信息解译中的计算量十分庞大，常规串行电脑和软件无法解决地球物理资料的解译问题，必须采用并行算法合并行计算机来解决地球物理资料的处理、解释合反演工作。

目前，微机群和GPU机群在地球物理领域的应用日益广泛，“地球信息科学与技术”和“勘查技术与工程”专业必需掌握并行编程的基本原理与方法才能实现地学信息高效解译得目的，本课程主要学习基于微机群的MPI 程序设计方法和基于GPU集群的CUDA程序设计方法，并进行适当的上机实践。

通过本课程的学习，可使学生了解和掌握大型科学与工程问题中的基本并行编程技术，初步具备编写大型并行应用程序的能力。

2.设计思路：本课程的讲授内容主要包括两大部分：第一部分：MPI并行程序设计部分：第一章并行程序设计基础主要内容：并行计算；并行编程模型与并行语言；并行算法第二章 MPI简介主要内容：什么是MPI；MPI的目的，产生与发展；MPI的语言绑定；目前主要的MPI实现；SPMD并行机上并行程序的执行过程第三章第一个MPI程序主要内容：MPI实现的“Hello World”；c与Fortran语言的MPI程序的一些惯例第四章六个接口构成的MPI子集主要内容：子集介绍；MPI预定义的数据类型；MPI数据类型匹配与数据转换；MPI消息；第五章简单的MPI程序示例主要内容：获取机器名字和MPI版本号；数据接力传送；任意进程间互相问候，任意源和任意标识的使用；编写安全的MPI程序第六章 MPI并行程序的两种基本模式主要内容：对等模式的MPI程序设计；主从模式的MPI程序设计，标准通信模式的特点与消息传递过程第七章不同通信模式MPI并行程序设计主要内容：四种通信模式（标准，缓存，同步与就绪），了解集中通信模式的划分依据，掌握四种通信模式的优缺点及实现方式第八章非阻塞通信MPI程序设计主要内容：阻塞通信；非阻塞通信简介；非阻塞标准发送与接收；非阻塞通信与其他三种通信模式的结合；非阻塞通信的完成第九章组通信MPI程序设计主要内容：组通信的消息通信功能，同步功能和计算功能；广播；收集；散发；组收集；全互换、同步、归约、组归约、归约并散发操作的函数形式、使用方法与执行过程；几个相关示例程序第二部分：CUDA并行程序设计部分：第一章引言主要内容：异构并行算法，现代GPU的体系结构，为什么需要更高的速度和并行化，应用程序加速，并行编程语言和模型第二章 GPU计算的发展历程主要内容：图形流水线的发展，固定功能的图形流水线时代，可编程实时图形流水线的发展，图形与计算结合的处理器，GPGPU：一个中间步骤，GPU计算，可扩展的GPU，发展近况，未来的发展趋势第3章 CUDA简介主要内容：PC架构，GPU硬件结构，CPU与GPU，数据并行性，CUDA的程序结构第4章 CUDA环境搭建主要内容：简介，在Windows下安装软件开发工具包，Visual Studio，工程，64位用户，创建工程，Linux，安装调试器，编译模型，错误处理第5章线程网格、线程块以及线程，主要内容：简介，线程，问题分解，CPU与GPU的不同，任务执行模式，GPU 线程，CUDA内核，线程块，线程网格，跨幅与偏移，X与Y方向的线程索引，线程束，分支，GPU的利用率，线程块的调度第6章数据并行执行模型，主要内容：向量加法kernel函数，设备全局存储器与数据传输，kernel函数与线程，函数声明，启动kernel函数，预定义变量，CUDA的线程组织，线程与多维数据映射，矩阵乘法——一个更加复杂的kernel函数，线程同步和透明的可扩展性，线程块的资源分配，线程调度与容许时延第三部分：上机实践部分：本课程实践部分的设计思路为：以并行程序设计的方法为主线，结合地学信息处理中的实际问题，让学生掌握MPI和CUDA程序设计的基本方法和技能。

并⾏编程——MPIOPENMP混合编程在⼤规模节点间的并⾏时，由于节点间通讯的量是成平⽅项增长的，所以带宽很快就会显得不够。

所以⼀种思路增加程序效率线性的⽅法是⽤MPI/OPENMP混合编写并⾏部分。

这⼀部分其实在了解了MPI和OPENMP以后相对容易解决点。

⼤致思路是每个节点分配1-2个MPI进程后，每个MPI进程执⾏多个OPENMP线程。

OPENMP部分由于不需要进程间通信，直接通过内存共享⽅式交换信息，不⾛⽹络带宽，所以可以显著减少程序所需通讯的信息。

Fortran:Program hellouse mpiuse omp_libImplicit NoneInteger :: myid,numprocs,rc,ierrInteger :: i,j,k,tidCall MPI_INIT(ierr)Call MPI_COMM_RANK(MPI_COMM_WORLD,myid,ierr)Call MPI_COMM_SIZE(MPI_COMM_WORLD,numprocs,ierr)!$OMP Parallel private(tid)tid=OMP_GET_THREAD_NUM()write(*,*) 'hello from',tid,'of process',myid!$OMP END PARALLELCall MPI_FINALIZE(rc)StopEnd Program helloC++:# include <cstdlib># include <iostream># include <ctime># include "mpi.h"# include "omp.h"using namespace std;int main ( int argc, char *argv[] );//****************************************************************************80int main ( int argc, char *argv[] ){int myid;int nprocs;int this_thread;MPI::Init();myid=MPI::COMM_WORLD.Get_rank();nprocs=MPI::COMM_WORLD.Get_size();#pragma omp parallel private(this_thread){this_thread=omp_get_thread_num();cout <<this_thread<<" thread from "<<myid<<" is ok\n";}MPI::Finalize();return0;}这⾥值得要注意的是，似乎直接⽤mpif90/mpicxx编译的库会报错，所以需要⽤icc -openmp hello.cpp -o hello -DMPICH_IGNORE_CXX_SEEK -L/Path/to/mpi/lib/ -lmpi_mt -lmpiic -I/path/to/mpi/include其中-DMPICH_IGNORE_CXX_SEEK为防⽌MPI2协议中⼀个重复定义问题所使⽤的选项，为了保证线程安全，必须使⽤mpi_mt库对于intel的mpirun，必须在mpirun后加上-env I_MPI_PIN_DOMAIN omp使得每个mpi进程会启动openmp线程。

MPI并行程序设计平台A典型并行计算环境“ñA进程与消息传递O A MPI应用现状l A MPI并行程序设计入门（程序示例1）A MPI基本函数Z A作业一A MPI并行程序示例2（求解-∆u=f）；”ªA作业二A MPI先进函数A MPI的发展A作业三“A MPI并行程序设计的高性能要求一、典型并行计算环境1．硬件环境（SMP、DSM、MPP、机群系统）：z共享存储对称多处理机系统（SMP）：¾对称式共享存储：任意处理器可直接访问任意内存地址，且访问延迟、带宽、几率都是等价的；¾微处理器：8-32个，SUN Starfare可达64个，几十到几百亿次；¾例子：SGI Power Challenge, SUN Enterprise；z分布共享存储多处理机系统（DSM）：¾分布共享存储：内存模块物理上局部于各个处理器内部，但逻辑上（用户）是共享存储的；¾基于Cache目录的非一致内存访问（CC-NUMA）：局部与远程内存访问的延迟和带宽不一致，3-10倍—> 高性能并行程序设计注意；¾微处理器：16-128个，几百到千亿次；¾代表：SGI Origin 2000（附图一：体系结构）；Origin 2000 体系结构z大规模并行计算机系统（MPP）：¾单一的分布内存大规模并行机（DM-MPP）：成千上万个微处理器或向量处理器通过专用高性能互连网连接，物理和逻辑上均分布内存；代表：CRAY T3E（2048）、ASCI Red（3072）、IBM SP2、IBM SP3；¾SMP-Cluster系统：结构：多台SMP或DSM并行机（超节点）通过专用高性能互连网连接，超节点内部共享内存，超节点之间分布或者共享内存；代表：HP/Convex SPP-2000（4台16-way HP SMP超节点，64个处理机），ASCI Blue Mountain（48台128-way DSM Origin 2000，6144个处理器）；z机群系统：¾工作站或微机通过商用高性能交换机连接而成，分布存储，几台到几十台处理机，性能价格比高；¾代表：微机机群、工作站机群等；2．软件环境：z操作系统：UNIX、LINUX、Windows NT；z并行程序设计平台：¾共享存储OpenMP：SMP、DSM；¾数据并行HPF：SMP、DSM、MPP；¾消息传递MPI、PVM：所有并行计算环境；二、进程与消息传递1．单个进程（process）z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；z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。

c++的mpi编程C++的MPI编程是一种用于实现并行计算的方法。

MPI（Message Passing Interface）是一种通信协议，它允许在分布式计算系统中进行高效的消息传递。

在C++中使用MPI编程，可以充分利用多核处理器和集群计算机等并行资源。

以下是C++ MPI编程的基本步骤：1. 配置MPI环境：首先，需要在操作系统上安装MPI库。

安装完成后，可以通过编译器参数或环境变量指定MPI库的路径。

2. 编写程序：编写一个C++程序，使用MPI库提供的函数进行通信和同步。

常见的MPI函数包括发送和接收消息的函数（如MPI_Send 和MPI_Recv），以及用于进程间通信的函数（如MPI_Comm_size和MPI_Comm_rank）。

3. 分配计算资源：在程序中，使用MPI_Comm_size函数获取进程数量，然后根据问题规模和计算资源分配任务。

可以使用MPI_Comm_rank函数获取当前进程的编号。

4. 初始化MPI：在程序开始时，使用MPI_Init函数初始化MPI库。

在程序结束时，使用MPI_Finalize函数关闭MPI库。

5. 编写主函数：在主函数中，使用MPI函数进行进程间通信和数据交换。

例如，可以使用MPI_Send和MPI_Recv函数实现数据的发送和接收。

6. 编写并行区域：在并行区域中，使用MPI_Barrier函数同步进程。

这样可以确保所有进程在执行并行区域之前达到相同的进度。

7. 结束MPI：在程序结束时，使用MPI_Finalize函数关闭MPI库。

以下是一个简单的C++ MPI编程示例：```cpp#include <iostream>#include <mpi.h>int main(int argc, char *argv[]) {// 初始化MPI库MPI_Init(&argc, &argv);// 获取进程数量和当前进程编号int size, rank;MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);// 输出进程信息std::cout << "Hello, I am process " << rank << " of " << size << "." << std::endl;// 结束MPI库MPI_Finalize();return 0;}```这个示例程序将输出各个进程的编号和总进程数。

并行计算中的MPI编程技巧及实践经验总结在并行计算中，MPI（Message Passing Interface）已成为一种广泛应用的并行编程模型。

MPI是一套并行通信协议和编程规范的集合，它可以在分布式内存系统中进行多个进程之间的通信和数据传输。

本文将总结一些MPI编程的技巧和实践经验，帮助开发人员更好地理解和应用MPI，以提高并行计算的效率和性能。

首先，了解MPI的基本概念和术语是理解和应用MPI编程的关键。

MPI中最重要的概念是通信域（communicator）。

通信域是一组进程的集合，这些进程可以相互通信。

在MPI中，有一个默认的通信域MPI_COMM_WORLD，它包含所有参与并行计算的进程。

另外，还有一些常用的通信域操作函数，例如MPI_Comm_size和MPI_Comm_rank函数，用于获取通信域中的进程数和当前进程的标识。

熟悉这些概念和函数，有助于编写可靠和高效的MPI程序。

其次，合理划分任务和数据，对于并行计算的效率至关重要。

在MPI中，一种常见的并行模式是将任务划分为多个子任务，并由不同进程来处理。

例如，可以将一个大规模的计算问题分解为多个小规模的子问题，由多个进程并行计算，最后将结果汇总。

另外，还可以将数据划分为多个块，分配给不同的进程进行处理。

合理的任务和数据划分可以最大程度地利用并行计算资源，提高计算效率和性能。

在MPI编程中，注意避免过多的通信操作，尽量减少进程间的通信次数和数据传输量。

频繁的通信操作会增加通信开销，降低程序的效率。

因此，可以通过合并通信操作，减少数据传输的次数。

例如，可以将多个小消息合并为一个大消息，进行一次批量传输，而不是每个小消息都单独进行传输。

此外，还可以使用非阻塞通信函数，例如MPI_Isend和MPI_Irecv函数，来实现异步通信，减少通信的等待时间。

另一个需要注意的是并行计算中的负载均衡。

负载均衡是指保证多个进程之间的工作量大致相等，避免某些进程一直处于空闲状态，导致计算效率低下。

⾼性能计算--MPI并⾏编程MPI常⽤函数MPI_Init(&argc, &argv)来初始化MPI环境，可能是⼀些全局变量的初始化。

MPI程序的第⼀个调⽤，它完成MPI程序所有的初始化⼯作，所有MPI程序的第⼀条可执⾏语句都是这条语句。

MPI_Comm_rank(communicator, &myid)来获取当前进程在通信器中具有的进程号。

不同的进程就可以将⾃⾝和其它的进程区别开来，实现各进程的并⾏和协作。

MPI_Comm_size(communicator, &numprocs)来获取通信器中包含的进程数⽬。

不同的进程通过这⼀调⽤得知在给定的通信域中⼀共有多少个进程在并⾏执⾏。

MPI_Finalize()来结束并⾏编程环境。

之后我们就可以创建新的MPI编程环境了。

MPI程序的最后⼀个调⽤，它结束MPI程序的运⾏，它是MPI程序的最后⼀条可执⾏语句，否则程序的运⾏结果是不可预知的。

int MPI_Send(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm)将发送缓冲区中的count个datatype数据类型的数据发送到⽬的进程，⽬的进程在通信域中的标识号是dest，本次发送的消息标志是tag，使⽤这⼀标志，就可以把本次发送的消息和本进程向同⼀⽬的进程发送的其它消息区别开来。

发送缓冲区是由count个类型为datatype的连续数据空间组成，起始地址为buf。

注意这⾥不是以字节计数，⽽是以数据类型为单位指定消息的长度。

int MPI_Recv(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag,MPI_Comm comm, MPI_Status *status)从指定的进程source接收消息，并且该消息的数据类型和消息标识和本接收进程指定的datatype和tag相⼀致，接收到的消息所包含的数据元素的个数最多不能超过count。

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。

用mpi设计一个并行计算程序的大体思路引用冷冰川的[资料]用mpi设计一个并行计算程序的大体思路转载地址：这个是我去年做的一个mpi并行计算的软件设计。

贴出来给大家一个参考，用mpi做东西的同学们可以讨论一下。

我们使用的并行计算环境是mpich2，这是mpi的一个实现。

mpi本身是基于信息传递的，所以各个工作节点虽然是异步的，但是通过消息，可以在一定程度上同步各个节点，进行控制。

设计上，比较自然的是把节点分成两类，一个控制节点和多个计算节点，控制节点负责分配任务，对任务执行情况进行监控，对各个计算节点得到的部分结果进行合并和优化。

计算节点比较简单，只是执行被分配到的部分计算任务，然后把结果返回给控制节点。

是否需要节点分类取决于计算任务的性质，现实生活中的多数计算任务都是需要把部分结果进行合并的。

所以节点分类是一个好的设计，至于控制节点的数目不一定局限于一个，可以做成多个，但是就我的具体应用来看，没有这个必要。

另外一个设计的要点在于消息的设计。

本身mpi支持传递消息参数有很多种，但是为了更好的通用性和较小的对并行计算平台依赖性，我还是选择了xml作为消息数据的格式，这样我们只需要传递字符串消息就可以了。

这样做的好处是显然的，缺点在于消息的发送方需要编码数据，接受方需要解码数据，效率可能略低。

另外对于错误消息和正常消息在设计上有所区分。

搞清楚以上两个设计点，基本的设计就出来了。

消息部分：基本的消息类层次结构应该是BaseMessage-StringMessage-XmlMessage-具体的Message其中BaseMessage只有一个功能，就是可以指定接收或者发送的目的方。

另外它还定义了消息内容的接口。

子类要实现这些接口来提供不同格式的消息内容。

代码：classBaseMessage{public：//返回消息的的源或目的intFrom()const；int To()const；//设置消息的源或目的void From(int from)；void To(int to)；//取消息的内容virtualconstchar*Content()const=0；//设置消息的内容virtual bool Content(constchar*content)=0；//取消息的长度virtual int Length()const=0；.}；StringMessage比较简单，就是字符串消息。