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MPI编程

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MPICH2在Windows系统Visual Studio 2010的环境搭建MPICH的安装和配置文中使用的MPICH2安装文件是mpich2-1.4-win-ia32(/mpi/mpich)，在Windows下安装MPICH2比较简单，但是要有Microsoft .NET Framework 2.0的支持。

安装基本上只要单击“Next”即可。

在安装过程中会提示输入进程管理器的密码，这个密码被用来访问所有的程序，这里使用的密码为admin。

如果是多台机器执行mpi，那么这多台机器上必须配置相同的mpi用户，就是新用户的用户名和密码必须相同。

安装完成后，安装目录下的include子目录包含了编程所需要的所有头文件，lib子目录包含了相应的程序库，而子目录bin则包含了MPI在Windows下面必须的运行程序。

运行时需要的动态链接库被安装在了Windows系统目录中。

在Windows平台下可以使用Microsoft Visual Studio来开发MPI程序。

首先，新建一个Win32控制台项目，然后将MPICH2安装目录下的include 子目录加入到头文件目录中。

在VS 2005的菜单工具－>选项－>项目解决方案－>VC++目录对话框中添加include子目录，如图3-1所示。

图3-1 配置头文件目录再用相同的方法将MPICH2\lib加入到库文件目录中，如图3-2。

图3-2 配置库文件目录为了避免名字冲突，需要在预编译头文件stdafx.h中加入#inlcude mpi.h语句。

现在就可以在主程序文件中编写MPI程序了，MPI的开发环境配置完毕。

在Windows下如何运行MPI程序本文MPI程序的开发是在Windows平台下，使用Visual Studio 2005 + MPIEXEC wrapper 进行的，首先用一个简单的Hello World 程序说明运行环境的配置。

按照上面配置好开发环境之后，在VS 2005中新建立一个Win32控制台项目，并取名MPI1，在MPI1.CPP文件中输入下面的程序。

在项目属性的“配置属性”－>“常规”项中的“字符集”设置为“未设置”，如图3-3所示。

例3_1int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ int rank, size;MPI_Init(&argc, &argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);printf("Hello World from thread %d of %d\n", rank, size);MPI_Finalize();return 0;}这个程序比较简单，在函数MPI_Init()和MPI_Finalize()之间是程序并行执行的地方，M PI_Init()、MPI_Comm_rank()、MPI_Comm_size()和MPI_Finalize()，这四个函数是MPI中最重要和最常用的函数。

下面分别说明：图3-3 配置项目属性（1）MPI_Init和MPI_FinalizeMPI_Init用来初始化MPI执行环境，建立多个MPI进程之间的联系，为后续通信做准备。

而MPI_Finalize则是结束MPI执行环境。

这两个函数就是定义MPI程序的并行区的，除了检测是否初始化的函数之外，不应该在这两个函数定义的区域外调用其它MPI函数。

这两个函数都返回整型值，标识函数是否调用成功。

（2）MPI_Comm_rankMPI_Comm_rank函数就是用来标识各个MPI进程的，给出调用该函数的进程的进程号。

MPI_Comm_rank返回整型的错误值，需要提供两个参数：●MPI_Comm类型的通信域，标识参与计算的MPI进程组。

上面例子中使用的是MPI_COMM_WORLD，这个进程组是MPI实现预先定义好的进程组，指的是所有MPI进程所在的进程组。

如果想要申请自己的特殊的进程组，则需要通过MPI_Comm定义并通过其它MPI函数生成。

●&rank返回调用进程中的标识号。

MPI还定义了另一个进程组MPI_COMM_SELF,只包含各个进程自己的进程组。

（3）MPI_Comm_size这个函数则用来标识相应进程组中有多少个进程，它也有两个参数：●MPI_Comm类型的通信域，标识参与计算的MPI进程组。

上面的例子中用的是MPI_COMM_WORLD。

●&size返回相应进程组中的进程数。

运行这个程序，运行结果如图3-4,按照并行执行的方式，上面程序运行结果应该打印两行文字信息，为：Hello World from thread 0 of 2Hello World from thread 1 of 2图 3-4 例3_1在windows上的运行结果本机系统环境变量OMP_NUM_THREADS值是2，但是运行结果确只打印了一行，显然函数MPI_Init和MPI_Finalize之间的代码仅被一个线程串行执行了。

MPI程序若要被正确运行，需要使用MPICH2安装目录下的运行工具MPIEXEC wrapper运行用VS 2005生成的exe文件。

启动这个程序，程序的界面如图3-5图 3-5 MPIEXEC wrapper程序界面由于该程序只有操作系统的管理员才有权使用，所以在第一次运行时需要输入计算机用户名和口令，并且不允许口令为空，如图3-6。

图 3-6 输入系统用户名和口令输入完毕后，单击“Register”按钮完成注册，之后就可以使用该工具运行MPI 程序了。

在“Application”栏中选择要运行的exe程序，在“Number of process”栏中选择要运行程序的线程数，然后单击“Execute”按钮运行程序。

如用4线程运行上面的示例程序，输出结果如图3-7所示。

图 3-7 使用MPIEXEC wrapper运行例3_1的结果4线程分别执行MPI_Init和MPI_Finalize之间的代码，打印4行信息，程序执行结果正确。

3.4 MPI的点对点通信点对点通信是MPI程序的基础，MPI_Send和MPI_Recv是两个最重要的函数。

这两个函数的标准形式是：int MPI_Send(buf, counter, datatype, dest, tag, comm)参数作用如下：buf：发送缓冲区的起始地址，可以是数组或结构指针count：非负整数，发送的数据个数datatype：发送数据的数据类型dest：整型，目的的进程号tag：整型，消息标志comm：MPI进程组所在的通信域这个函数返回整型的错误码，它的含义是向通信域中的dest进程发送数据，数据存放在buf中，类型是datatype，个数是count，这个消息的标志是tag，用以和本进程向同一目的进程发送的其它消息区别开来。

int MPI_Recv(buf, count, datatype, source, tag, comm, status)参数作用如下：buf：接收缓冲区的起始地址，可以是数组或结构指针count：非负整数，最多可接收的数据个数datatype：接收数据的数据类型source：整型，接收数据的来源，即发送数据进程的进程号tag：整型，消息标识，应与发送操作的消息标识相同comm：消息接收进程所在的通信域status：MPI_Status结构指针，返回状态信息这个函数返回整型的错误码，它的含义是进程从comm域中source进程接收标签号为tag的数据，并保存到buf中。

接收缓冲区buf的大小不能小于发送过来的消息的长度。

否则会由于数组越界导致程序出错。

参数status是MPI_Status类型的，status主要显示接收函数的各种错误状态。

通过访问status.MPI_SOURCE、status.MPI_TAG和status.MPI_ERROR就可以得到发送数据的进程号、使用的标签以及接收操作的错误代码。

另外，还可以使用函数MPI_Get_count来获得实际接收到的数据项数。

MPI_Get_count的标准定义为：int MPI_Get_count(MPI_Status *status, MPI_Datatype datatype, int *count);将实际接收到数据项数存放到count中。

下面用一个程序说明上面提到的函数的使用方法。

示例程序见例3_2程序的运行结果如图3-8（4个进程）函数MPI_Get_processor_name用于获得计算机名，并存放在processor_name 中，长度为namelen，宏定义MPI_MAX_PROCESSOR_NAME是机器名的最大长度。

这个程序的完成的任务是使进程i发送数据给进程i+1，并等待由进程i-1发送来的数据。

最后一个进程则发送数据给进程0。

3.5统计时间函数为了验证程序并行化后的效果，MPI提供了两个用于统计时间的函数MPI_Wtime和MPI_Wtick。

其中MPI_Wtime返回一个双精度数，表示从过去某点的时刻到当前时刻所消耗的时间秒数。

而函数MPI_Wtick则返回MPI_Wtime结果的精度。

修改例3_2程序，在并行代码两端加入统计时间的函数，如例3_3：例 3_3(完整程序见示例程序4_3)begin = MPI_Wtime();end = MPI_Wtime();diff = end - begin;printf("%d process time is %9.7f\n", myid, diff);printf("%d process tick is %9.7f\n", myid, MPI_Wtick());}运行结果如图3-9：图 3-8 例3_2的运行结果图 3-9 例3_3的运行结果开发实例下面将在Windows平台上使用MPI编写一个用数值积分法计算圆周率的程序。

利用公式PI＝的近似值计算圆周率[7]，定积分的计算可以转化为求一个曲边梯形的面积问题。

将积分区间等分成n个小的子区间，可将每个小的子区间上的曲边梯形近似地看成矩形，这些矩形面积的和就近似地等于原来曲边梯形的面积。

这样最终将求圆周率的问题转化成了一个面积迭加的计算。

每个小矩形的宽为(n为将积分区间等分的份数)，高可以将x值带入函数求得。

用循环将每个小矩形的面积累加起来便是PI的近似值。

具体的算法实现见附加中的程序“mpi_pi”。

图3-10、3-11分别是用一个进程和两个进程运行的结果。

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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。
mpi编程实例

mpi编程实例

mpi编程实例MPI（Message Passing Interface）是一种用于并行计算的标准通信协议。

MPI编程是一种分布式内存编程模型，用于在多台计算机上实现并行计算。

MPI编程可以利用多台计算机的处理能力，同时处理大量数据，从而加快程序运行速度。

下面将介绍一个简单的MPI编程实例。

实例描述：假设我们有一个长度为n的数组a，我们要对其进行求和操作，并将结果返回给主进程。

我们可以使用MPI来实现这个操作，具体步骤如下：1. 初始化MPI环境在程序开始时，需要初始化MPI环境。

这可以通过调用MPI_Init函数来实现。

该函数接受两个参数：argc和argv，它们是程序启动时传递给主函数的命令行参数。

如果没有命令行参数，则可以将它们设置为0和NULL。

2. 获取进程数量和当前进程号在MPI中，每个进程都有一个唯一的编号（rank）。

我们可以使用MPI_Comm_size函数获取当前运行的进程数量，并使用MPI_Comm_rank函数获取当前进程的rank值。

3. 初始化数组在本例中，我们需要初始化一个长度为n的数组a。

由于每个进程只能访问自己所拥有的部分数据，因此每个进程只需要初始化自己所拥有的部分即可。

4. 分发数据为了让每个进程都能够对整个数组进行求和操作，我们需要将数组分发给每个进程。

这可以通过调用MPI_Scatter函数来实现。

该函数接受四个参数：要发送的数据、发送数据的大小、接收数据的缓冲区、接收数据的大小。

在本例中，我们将数组a分成n/p份，其中p为进程数量。

每个进程将收到n/p个元素。

5. 求和操作每个进程都对自己所拥有的部分进行求和操作，并将结果存储在一个变量中。

6. 合并结果最后，我们需要将每个进程的结果合并起来，并返回给主进程。

这可以通过调用MPI_Reduce函数来实现。

该函数接受五个参数：要发送的数据、接收数据的缓冲区、发送数据的大小、操作类型（本例中为MPI_SUM）、接收数据的rank值。

Python高性能计算的MPI编程模型与实践

Python高性能计算的MPI编程模型与实践

Python高性能计算的MPI编程模型与实践Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，因其广泛丰富的库和包，被广泛应用于各个领域。

然而，对于高性能计算而言，Python 的解释性语言特点会限制程序运行速度。

为了克服这一问题，MPI编程模型被引入，以实现高效的并行计算。

本文将介绍Python高性能计算的MPI编程模型，并探讨其实践应用。

一、MPI编程模型简介MPI（Message Passing Interface）是一种消息传递编程接口，用于实现并行计算。

MPI模型基于进程间消息传递的通信机制，使得多个进程能够相互通信和协同工作。

MPI编程模型通常采用了master-slave 架构，其中一个或多个进程作为主节点（master），负责协调其他进程（slave）的工作。

MPI编程模型的核心在于消息传递。

进程之间通过发送和接收消息来实现通信，进而实现划分任务和并行计算的目标。

MPI提供了一系列的通信操作，如发送（send）、接收（recv）、广播（broadcast）和归约（reduce）等。

通过这些操作，进程可以在不同节点间传递数据和协调计算。

二、Python中的MPI实现在Python中，有多个MPI库可供选择，如mpi4py、pyMPI等。

其中，mpi4py是当前最常用且功能较为完善的库。

mpi4py是一个开源的Python库，提供了许多MPI接口函数的Python封装。

通过mpi4py，我们可以在Python环境下使用MPI编程模型，实现高性能计算。

mpi4py库提供了多种通信操作的函数，如send、recv、bcast等，支持多种数据类型的传递和通信模式的选择。

下面是一个简单的mpi4py示例代码：```pythonfrom mpi4py import MPIcomm = M_WORLDrank = comm.Get_rank()if rank == 0:data = 10comm.send(data, dest=1)elif rank == 1:data = comm.recv(source=0)print("Received data:", data)```在以上代码中，首先导入了mpi4py库，并创建了一个通信组（comm）。

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。