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MPI基本框架语句详解

MPI基本框架语句详解

MPI基本框架语句详解//转载请注出处 design by:lhl 于2016.12.14最近刚开始接触mpi并⾏运算，感觉⽆从下⼿，找了好多资料看完之后吧⾃⼰的⼀些笔记整理⼀下，万⼀也有初学者有困惑也能帮⼀把。

Let’s go：⼀．Mpi程序编译与运⾏⽅法⼀：1. 安装mpich，搭建mpi运⾏环境(linux中安装mpich即可)（其中mpi_pi.c是⽤来测试的计算pi的程序）2. 编译：mpicc mpi_pi.c -Wall -o mpi_pi（不同于gcc编译，需注意）3. 运⾏：mpiexec -n 4 ./mpi_pi⽅法⼆：⽣成可执⾏⽂件1.运⾏：mpicc mpi_pi.c进⾏编译，会⽣成a.out的可执⾏⽂件2.mpirun -np 4 ./a.out⼆．基本框架语句与详解1.main(int argc,char **argv)2.MPI_Init(&argc,&argv);进⾏MPI程序的初始化，⼀般MPI程序从这⼀句开始。

开始进⾏MPI运算。

3.MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);先看第4条吧，相当于是当前进程的逻辑编号，是总进程p中的第⼏个进程。

4.MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);MPI程序获得进程数p，设置总的进程数5.MPI_Finalize();MPI程序的结束语句，到这说明程序都结束了，不然程序get不到结束语句就不知道该什么时候停下来了。

下次会发⼀个计算pi的MPI程序，和我⼀样新⼿的可以看懂那个就容易多了。

MPI使用操作流程

MPI使用操作流程

《mpi使用操作流程》xx年xx月xx日contents •MPI介绍•MPI安装与配置•MPI基本使用方法•MPI并行文件IO操作•MPI并行计算实例•MPI错误处理与调试目录01 MPI介绍Multiple Processor Interface：一种并行计算编程模型，用于多处理器或多线程并行计算。

Message Passing Interface：一种消息传递编程模型，用于分布式或并行计算系统中的进程间通信。

MPI含义MPI标准由美国Argonne国家实验室开发，成为并行计算领域的重要工具。

1993年MPI-2标准发布，增加了对异步通信和动态进程管理的支持。

1997年MPI-3标准发布，优化了并行计算性能和可扩展性。

2008年MPI发展历程MPI应用场景并行数据库MPI可以用于并行数据库系统中的数据分发和通信，提高数据处理速度和效率。

并行图处理MPI可以用于大规模图处理中的并行计算，提高图算法的效率和速度。

高性能计算MPI是高性能计算中常用的并行计算编程模型，被广泛应用于天气预报、物理模拟、数据分析等领域。

02MPI安装与配置确认操作系统版本和支持的MPI版本准备MPI安装所需组件和工具确认网络连接和远程访问能力下载对应版本的MPI安装包解压缩MPI安装包执行安装脚本，如`.bin/install.sh`等待安装过程完成，不要手动中断按照提示进行下一步操作，如选择安装路径、配置环境变量等MPI配置步骤进入MPI安装目录下的`etc`子目录编辑`mpd.conf`文件，配置MPI守护进程的参数配置MPI启动脚本，如`mpd.sh`、`mpdstart.sh`等设置启动脚本属性为可执行，如`chmod +x mpd.sh`使用启动脚本启动MPI守护进程，如`./mpd.sh &`确认MPI守护进程是否成功启动，可以使用`ps -ef |grep mpd`命令查看进程状态03MPI基本使用方法MPI运行环境设置安装MPI选择适合的MPI版本并按照说明进行安装。

MPI通信技术.ppt

MPI通信技术.ppt

7.1.3 设置MPI参数
❖
设置MPI参数可分为两部分：PLC
侧和PC侧MPI的参数设置。
1. PLC侧参数设置：
在通过HW Config进行硬件组态时 双击“CPU313C”后出现如图7.5所示
图7.5 “HW Config”对话框中配置硬件
再点击上图中的“Properties”按钮来设置CPU的 MPI属性，包括地址及通信速率，具体操作如图7.6所示。
法，使读者可以快速、准确的掌握S7-
300PLC的MPI的使用方法。
7.2.1 掌握全局数据块进行MPI通讯的
方法
❖ 1. 全局数据块通讯方式的概述
在MPI网络中的各个中央处理单元(CPU)之间 能相互交换少量数据，只需关心数据的发送区和 接收区,这一过程称做全局数据块通讯。全局数据 块的通讯方式是在配置PLC硬件的过程中,组态所 要通讯的PLC站之间的发送区和接收区,不需要任 何程序处理,这种通讯方式只适合S7-300/400 PLC 之间相互通讯。下面以例子说明全局数据块通讯 的具体方法和步骤。
❖ 4) 如果机架上安装有功能模块(FM） 和通信模板，则它们的MPI地址是由 CPU的MPI地址顺序加1构成, 如图7.3所 示。
CPU
CP
CP
MPI
MPI
MPI
地址
地址+1
地址+2
图7.3 为可编程模板自动分配MPI地址
5）表7．1 给出了出厂时一些装置 的MPI地址缺省值。
❖ 表7.1 缺省的MPI地址
2. 网络配置图7.9
图7.9 网络配置图
❖ 3. 硬件和软件需求
硬件：
CPU313C
CPU313C
MPI电缆

MPI使用操作流程

MPI使用操作流程

MPI的编程语言与环境
总结词
MPI的编程语言与环境包括使用C/C、Fortran等编程语言编写MPI程序，以及使用MPI开发环境进行 调试和优化等操作。
详细描述
MPI是一种并行计算编程接口，支持多种编程语言，如C、C和Fortran等。在使用MPI进行并行程序设 计时，需要了解MPI提供的各种函数和库，以及相应的使用方法。同时，还需要掌握如何使用MPI开 发环境进行程序的调试和优化，以确保程序的正确性和性能。
数据分析
MPI还可以用于大规模数据 分析，如处上述领域，MPI还在金 融、医疗、图像处理等领域 得到了应用。
02
MPI的基本原理
MPI的通信方式
点对点通信
MPI允许两个进程之间直接发送和接收消息，实现同步通信。
广播和汇聚通信
MPI也支持广播和汇聚操作，让一个进程发送消息给所有其他进程或让所有进 程聚集到一个进程。
MPI将进一步推动标准化和开放性发展，促进不同厂商 和平台的互操作性和兼容性，以降低使用门槛和成本。
可扩展性和灵活性
MPI将进一步增强可扩展性和灵活性，支持更大规模和 不同类型的并行计算任务，以满足不断增长的计算需求 。
安全性与可靠性
MPI将进一步关注安全性与可靠性，确保并行计算过程 中的数据安全和系统稳定性，以满足重要应用的需求。
3
处理单元与通信单元分离
MPI将处理单元和通信单元分离，让程序员更 加专注于算法实现，而不需要过多考虑通信细 节。
03
MPI的使用方法
MPI的安装与配置
总结词
MPI的安装与配置是使用MPI进行并行计算的第一步 ，包括安装MPI运行时环境、设置环境变量和配置网 络等步骤。
详细描述

MPI基础ppt全文

MPI基础ppt全文
MPI在科学计算领域具有广泛的 应用，如流体力学、量子力学、
分子动力学等模拟计算。
MPI在工程仿真领域也发挥着重 要作用，如结构力学、电磁场仿
真、热传导等。
随着大数据时代的到来，MPI在 数据分析、机器学习等领域也展 现出巨大的潜力。
未来，随着计算机硬件和网络的 不断发展，MPI将继续优化和完 善，为更广泛的应用场景提供高 效、可靠的并行计算支持。
负载不均衡度（Load Imbalance）
基准测试程序设计与实现
基准测试程序选择 NAS Parallel Benchmarks (NPB)
High Performance Linpack (HPL)
基准测试程序设计与实现
Parallel Research Kernels (PRK)
代表性：能反映实际 应用的计算和通信模 式。
计算优化
采用更高效的算法，优化循环结构，减少浮点运算量。
通信优化
减少通信次数，优化通信模式，使用非阻塞通信等。
性能评估结果分析与改进
• I/O优化：采用并行I/O，减少I/O操作次数，优化数据读 写方式。
性能评估结果分析与改进
性能改进实施 重新编译并运行修改后的程序。
修改源代码，实现优化策略。 再次进行性能评估，验证改进效果。
02
通过具体案例，如矩阵乘法、排序算法等，详细讲解并行化实
现的过程和技巧。
并行化性能评估
03
介绍如何评估并行算法的性能，包括加速比、效率等指标的计
算和分析。
性能优化策略
01
02
03
通信优化
讲解如何通过减少通信量、 优化通信方式等手段来提 高MPI程序的性能。
计算优化
介绍如何通过优化计算过 程、提高计算效率等方式 来提升程序性能。

mpi基础操作

mpi基础操作

MPI（Message Passing Interface）是一种并行计算中常用的通信协议，主要用于进程间的消息传递。

以下是MPI的一些基础操作：
1.初始化MPI环境：通过MPI_Init函数完成MPI环境的初始化。

int MPI_Init(int *argc, char ***argv);
2.获取进程编号和总进程数：通过MPI_Comm_rank和MPI_Comm_size函
数获取当前进程的编号和总进程数。

int MPI_Comm_rank(MPI_Comm comm, int *rank);
int MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int *size);
3.发送和接收消息：通过MPI_Send和MPI_Recv函数进行消息的发送和接
收。

int MPI_Send(const void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm);
int MPI_Recv(void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status);
4.结束MPI环境：通过MPI_Finalize函数结束MPI环境。

int MPI_Finalize(void);
以上是MPI的一些基本操作，实际上MPI还提供了许多其他的功能，如广播、散列、收集等，可以满足各种并行计算的需求。

MPI


• 并行计算粒度大，适合大规模可扩展并行算法
– 消息传递程序设计要求用户很好地分解问题,组织不同进 程间的数据交换,并行计算粒度大,特别适合于大规模可 扩展并行算法
什么是MPI?
• Massage Passing Interface:是消息传递函数库 的标准规范，由MPI论坛开发，支持Fortran和C
Hello Hello Hello Hello
World! World! World! World!
开始写MPI程序 • 写MPI程序时，我们常需要知道以下两 个问题的答案:
– 任务由多少进程来进行并行计算？
– 我是哪一个进程？
开始写MPI程序
• MPI提供了下列函数来回答这些问题：
– 用MPI_Comm_size 获得进程个数p
– hello，要运行的MPI并行程序
运行MPI程序
• 编译：mpicc -o hello hello.c • 运行：./hello
[0] Aborting program ! Could not create p4 procgroup.Possible missing fileor program started without mpirun.
C和Fortran中MPI函数约定（续）
• MPI函数的参数被标志为以下三种类型
– IN：参数在函数的调用中不会被修改 – OUT：参数在函数的调用中可能会被修改 – INOUT：参数在一些函数中为IN，而在另一些函数中为OUT
MPI初始化- MPI_INIT
• int MPI_Init(int *argc, char **argv)
– 之后串行代码仍可在主进程(rank = 0)上运行(如果必须)

mpi规约

MPI规约1. 什么是MPIMPI（Message Passing Interface）是一种用于并行计算的通信协议和编程模型。

它定义了一组函数、常量和数据类型，用于在并行计算中进行进程间的通信和同步操作。

MPI的目标是提供一个标准化的并行编程接口，使得开发者可以方便地编写并行程序，并在不同的计算平台上进行移植。

MPI最初由一些高性能计算领域的研究人员发起，目前已成为广泛使用的并行编程框架之一。

MPI的设计理念是基于消息传递的分布式内存模型，它允许开发者在多个进程之间进行通信，通过发送和接收消息来共享数据和进行协作计算。

2. MPI的特点MPI具有以下几个特点：2.1 并行性MPI是一种并行编程模型，它允许开发者将计算任务划分为多个子任务，并在多个进程之间进行并行计算。

每个进程都可以独立地执行指定的计算任务，通过消息传递来交换数据和协调计算。

2.2 分布式内存模型MPI采用分布式内存模型，每个进程都拥有独立的内存空间。

进程之间通过消息传递来进行通信，而不需要共享内存。

这种模型使得MPI程序可以在分布式计算环境中运行，充分利用多台计算机的计算资源。

2.3 灵活性MPI提供了丰富的通信和同步操作函数，开发者可以根据具体需求选择合适的函数来实现进程间的通信和同步。

MPI支持点对点通信、广播、规约、散射、聚集等常见的通信模式，同时也支持自定义通信操作。

2.4 可移植性MPI的标准化设计使得开发者可以方便地编写可移植的并行程序。

只要目标计算平台支持MPI标准，就可以在该平台上运行MPI程序，而不需要对程序进行修改。

这种可移植性使得MPI成为并行计算领域的重要工具。

3. MPI的规约操作MPI规约操作（MPI Reduction）是一种在并行计算中常用的操作，用于将多个进程的数据合并为一个结果。

MPI规约操作可以用于求和、求积、求最大值、求最小值等各种聚合计算。

MPI规约操作的基本思想是将多个进程的数据按照指定的操作进行合并，然后将合并结果发送给指定的进程。

从零开始学PLC之MPI通信

从零开始学PLC之MPI通信调用系统功能SFC用系统功能SFC65～69，可以在无组态情况下实现PLC之间的MPI的通讯，这种通讯方式适合于S7-300、S7-400和S7-200之间的通讯。

无组态通讯又可分为两种方式：双向通讯方式和单向通讯方式。

无组态通讯方式不能和全局数据通讯方式混合使用。

1.双向通讯方式双向通讯方式要求通讯双方都需要调用通讯块，一方调用发送块发送数据，另一方就要调用接收块来接收数据。

适用S7-300/400之间通讯，发送块是SFC65（X_SEND），接收块是SFC66（X_RCV）。

下面举例说明如何实现无组态双向通讯。

例：设2个MPI站分别为MPI_Station_1（MPI地址为设为2）和MPI_Station_2（MPI地址设为4），要求MPI_Station_1站发送一个数据包到MPI_Station_2站。

生成MPI硬件工作站打开STEP 7，创建一个S7项目，并命名为“双向通讯”。

在此项目下插入两个S7-300的PLC站，分别重命名为MPI_Station_1和MPI_Station_2。

MPI_Station_1包含一个CPU315-2DP；MPI_Station_2包含一个CPU313C-2DP。

设置MPI地址完成2个PLC站的硬件组态，配置MPI地址和通信速率，在本例中CPU315-2DP和CPU313C-2DP的MPI地址分别设置为2号和4号，通信速率为187.5kbit/s。

完成后点击按钮，保存并编译硬件组态。

最后将硬件组态数据下载到CPU。

编写发送站的通讯程序在MPI_Station_1站的循环中断组织块OB35中调用SFC65，将I0.0～I1.7发送到MPI_Station_2站。

MPI_Station_1站OB35中的通讯程序如图所示。

编写接收站的通讯程序在MPI_Station_2站的主循环组织块OB1中调用SFC66，接收MPI_Station_1站发送的数据，并保存在MB10和MB11中。

MPI简介

MPI简介MPI简介MPI（Message Passing Interface）是消息传递并行程序设计的标准之一，当前通用的是MPI1.1规范。

正在制定的MPI2.0规范除支持消息传递外，还支持MPI的I/O规范和进程管理规范。

MPI正成为并行程序设计事实上的工业标准。

MPI的实现包括MPICH、LAM、IBM MPL等多个版本，最常用和稳定的是MPICH，曙光天潮系列的MPI以MPICH为基础进行了定制和优化。

MPICH含三层结构，最上层是MPI的API，基本是点到点通信，和在点到点通信基础上构造的集群通信（Collective Communication）；中间层是ADI层（Abstract Device Interface），其中device可以简单地理解为某一种底层通信库，ADI就是对各种不同的底层通信库的不同接口的统一标准；底层是具体的底层通信库，例如工作站机群上的p4通信库、曙光1000上的NX库、曙光3000上的BCL通信库等。

MPICH的1.0.12版本以下都采用第一代ADI接口的实现方法，利用底层device提供的通信原语和有关服务函数实现所有的ADI接口，可以直接实现，也可以依靠一定的模板间接实现。

自1.0.13版本开始，MPICH采用第二代ADI接口。

我们将MPICH移植到曙光3000高效通信库BCL(Basic Communication Library)上(简称MPI_BCL)。

MPI_BCL的接口标准与MPICH版本1.1完全一致，满足MPI1.1标准。

同时，也支持ch_p4的通信库，即利用TCP/IP通信机制。

从网络硬件角度说，MPI_BCL针对系统网络，MPI_ch_p4针对高速以太网。

1.MPI的程序设计MPI1.1标准基于静态加载，即所有进程在加载完以后就全部确定，直至整个程序结束才终止，在程序运行期间没有进程的创建和结束。

一个MPI程序的所有进程形成一个缺省的组，这个组被MPI预先规定的Communicator MPI_COMM_WORLD所确定。

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▪ MPI结束：通过MPI_Finalize函数从MPI环境中退出。
▪ int MPI_Finalize(void)
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4.2 6个基本函数组成的MPI子集
▪ 获取进程的编号：调用MPI_Comm_rank函数获得当前 进程在指定通信域中的编号，将自身与其他程序区分。
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4.2 6个基本函数组成的MPI子集
if (rank==0){ senddata=9999; MPI_Send( &senddata, 1, MPI_INT, 1, tag,
MPI_COMM_WORLD); /*发送数据到进程1*/ } if (rank==1) MPI_Recv(&recvdata, 1, MPI_INT, 0, tag, MPI_COMM_WORLD,
▪ 首先声明一个类型为MPI_Data_type的变量EvenElements
▪ 调用构造函数MPI_Type_vector(count, blocklength, stride, oldtype, &newtype)来定义派生数据类型
▪ 新的派生数据类型必须先调用函数MPI_Type_commit获得MPI系 统的确认后才能调用MPI_Send进行消息发送
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4.2 6个基本函数组成的MPI子集
#include "mpi.h" /*MPI头函数，提供了MPI函数和数据类型定义*/ int main( int argc, char** argv ) { int rank, size, tag=1; int senddata,recvdata; MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); /*MPI的初始化函数*/ MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); /*该进程编号*/ MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); /*总进程数目*/
▪ int MPI_Comm_rank(MPI_Comm comm, int *rank)
▪ 获取指定通信域的进程数：调用MPI_Comm_size函数 获取指定通信域的进程个数，确定自身完成任务比例。
▪ int MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int *size)
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第四章 MPI编程指南
▪ 4.1 引言 ▪ 4.2 6个基本函数组成的MPI子集 ▪ 4.3 MPI消息 ▪ 4.4 点对点通信 ▪ 4.5 群集通信 ▪ 4.6 MPI扩展 ▪ 4.7 小结
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4.1 引言
▪ 派生数据类型可以用类型图来描述，这是一种通用的类型描述方 法，它是一系列二元组<基类型，偏移>的集合，可以表示成如下 格式：
▪ {<基类型0,偏移0>，···，<基类型n-1,偏移n-1>}
▪ 在派生数据类型中，基类型可以是任何MPI预定义数据类型，也 可以是其它的派生数据类型，即支持数据类型的嵌套定义。
▪ TempBuffer = malloc(BufferSize);
▪ j = sizeof(MPI_DOUBLE);
▪ Position = 0;
▪ for (i=0;i<50;i++)
▪
MPI_Pack(A+i*j,1,MPI_DOUBLE,TempBuffer,BufferSize,&Position,
时缓冲区
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4.3 MPI消息(数据类型)
▪ 消息打包，然后发送 MPI_Pack(buf, count, dtype, //以上为待打包消息描述 packbuf, packsize, packpos, //以上为打包缓冲区描述 communicator)
MPI_FLOAT
float
MPI_REAL
REAL
MPI_INT
int
MPI_INTEGER
INTEGER
MPI_LOGICAL
LOGICAL
MPI_LONG
long
MPI_LONG_DOUBLE long double
MPI_PACKED
MPI_PACKED
MPI_SHORT
short
MPI_UNSIGNED_CHAR unsigned char
▪ MPI_BYTE表示一个字节，所有的计算系统中一个字 节都代表8个二进制位。
▪ MPI_PACKED预定义数据类型被用来实现传输地址空 间不连续的数据项 。
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4.3 MPI消息(数据类型)
▪ double A[100];
▪ MPI_Pack_size (50,MPI_DOUBLE,comm,&BufferSize);
▪ MPI中，消息缓冲由三元组<起始地址，数据个数，数 据类型>标识
▪ 消息信封由三元组<源/目标进程，消息标签，通信域> 标识 MPI_Send (buf, count, datatype, dest, tag, comm)
消息缓冲
消息信封
▪ 三元组的方式使得MPI可以表达更为丰富的信息，功能 更强大
▪ MPI通过提供预定义数据类型来解决异构计算中的互操作性问 题，建立它与具体语言的对应关系。
▪ 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。
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4.3 MPI消息(数据类型)
表 2.1 MPI 中预定义的数据类型
comm);
▪ MPI_Send(TempBuffer,Position,MPI_PACKED,destination,tag,comm);
▪ MPI_Pack_size函数来决定用于存放50个MPI_DOUBLE数据项 的临时缓冲区的大小
▪ 调用malloc函数为这个临时缓冲区分配内存 ▪ for循环中将数组A的50个偶序数元素打包成一个消息并存放在临
MPI_Type_commit
提交一个派生数据类型
MPI_Type_free
释放一个派生数据类型
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4.3 MPI消息(数据类型)
double A[100]; MPI_Datatype EvenElements; ··· MPI_Type_vector(50, 1, 2, MPI_DOUBLE, &EvenElements); MPI_Type_commit(&EvenElements); MPI_Send(A, 1, EvenElements, destination, ···);
函数名
含义
MPI_Type_contiguous 定义由相同数据类型的元素组成的类型
MPI_Type_vector
定义由成块的元素组成的类型，块之间具有相同间隔
MPI_Type_indexed
定义由成块的元素组成的类型，块长度和偏移由参数 指定
MPI_Type_struct
定义由不同数据类型的元素组成的类型
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4.3 MPI消息
▪ 一个消息好比一封信
▪ 消息的内容即信的内容，在MPI中称为消息缓冲 (Message Buffer)
▪ 消息的接收/发送者即信的地址，在MPI中称为消息信 封(Message Envelop)
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4.3 MPI消息
▪ 消息接受:MPI_Recv函数用于从指定进程接收一个消 息
▪ int MPI_Recv(void *buf, int count, MPI_Datatype datatyepe,int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status)
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并行算法实践
上篇 并行程序设计导论
并行算法实践 上篇 并行程序设计导论
▪ 单元I 并行程序设计基础
▪ 单元II 并行程序编程指南
▪ 单元III 并行程序开发方法
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单元II 并行程序编程指南
▪ 第四章 MPI编程指南 ▪ 第五章 PVM编程指南 ▪ 第六章 HPF编程指南 ▪ 第七章 OpenMP编程指南
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4.1 引言
▪ MPI的版本
▪ MPICH：/mpi/mpich ▪ LAM (Local Area Multicomputer): ▪ Open-MPI: / ▪ CHIMP: ftp:///pub/chimp/release/
▪ 消息接收，然后拆包 MPI_Unpack(packbuf, packsize, packpos, //以上为拆包缓冲区描述 buf, count, dtype, // 以上为拆包消息描述 communicatior)
国家高性能计算中心（合肥息(数据类型)
&status); /*从进程0接收数据*/ MPI_Finalize(); /*MPI的结束函数*/ return (0); }
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