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mpi並行程序設計

發布時間:2023-10-05 05:14:29

Ⅰ 並行計算,有沒有人會這個

我會。

入門的話推薦你學習下MPI編程,

目前並行計算基本上有:MPI、OPENMP、OPENCL、OPENGL、CUDA

你只是想體驗的話用OPENMP最省事了,一句話就可以達到並行的效果

代碼我可以給你,但你要配好環境。先給你裸敲一個hello world的MPI程序

#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
intmain(intargc,char*argv[])
{
intmypid,numprocs;
MPI_Init(&argc,&argv);//並行開始
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);//獲取進程數
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&mypid);//獲取本進程ID號
printf("helloworld!iam%dprocessof%dprocesses",mypid,numporcs);
MPI_Finalize();//並行結束
}

這就是MPI版的hello world 程序,你需要在編譯的時候確定同時打開幾個進程,比如說4個,程序可能運行結果為:

hello world! i am 2 process of 4 processes

hello world! i am 1 process of 4 processes

hello world! i am 0 process of 4 processes

hello world! i am 3 process of 4 processes

為什麼說可能呢,因為四個進程同時在執行上面的那段代碼,哪個進程先結束哪個就先輸出就這個道理。

想學並行編程的話,建議你在linux下學習。

望採納

Ⅱ C語言中的MPI編程和多線程有什麼區別,MPI編程中針對的是一台電腦多核還是多台電腦謝謝!

MPI(MPI是一個標准,有不同的具體實現,比如MPICH等)是多主機聯網協作進行並行計算的工具,當然也可以用於單主機上多核/多CPU的並行計算,不過效率低。它能協調多台主機間的並行計算,因此並行規模上的可伸縮性很強,能在從個人電腦到世界TOP10的超級計算機上使用。缺點是使用進程間通信的方式協調並行計算,這導致並行效率較低、內存開銷大、不直觀、編程麻煩。OpenMP是針對單主機上多核/多CPU並行計算而設計的工具,換句話說,OpenMP更適合單台計算機共享內存結構上的並行計算。由於使用線程間共享內存的方式協調並行計算,它在多核/多CPU結構上的效率很高、內存開銷小、編程語句簡潔直觀,因此編程容易、編譯器實現也容易(現在最新版的C、C++、Fortran編譯器基本上都內置OpenMP支持)。不過OpenMP最大的缺點是只能在單台主機上工作,不能用於多台主機間的並行計算!如果要多主機聯網使用OpenMP(比如在超級計算機上),那必須有額外的工具幫助,比如MPI+OpenMP混合編程。或者是將多主機虛擬成一個共享內存環境(Intel有這樣的平台),但這么做效率還不如混合編程,唯一的好處是編程人員可以不必額外學習MPI編程。

Ⅲ MPI的MPI並行編程

並行編程模式
對等模式—程序的各個部分地位相同,功能和代碼基本一致,只是處理的數據或對象不同;主從模式—程序通信進程之間的一種主從或依賴關系 。
點對點通信模式
阻塞—發送完成的數據已經拷貝出發送緩沖區,即發送緩沖區可以重新分配使用,阻塞接受的完成意味著接收數據已經拷貝到接收緩沖區,即接收方已可以使用。非阻塞—在必要的硬體支持下,可以實現計算和通信的重疊。4種通信模式:標准通信模式、緩存通信模式、同步通信模式、就緒通信模式 。顫模
組通信
一個特定組內所有進程都參加全局的數據處理和通信操作 。
功能:通信—組內數據的傳輸;同步—所有進程在特定的點上取得一致;計算—對給定的數據完成一定的操茄搏緩作 。
類型:1)數據移動:廣播(mpi bcast) 收集(mpi gather) 散射(mpi scater)組收集(mpi all gather)全交換銀敬(all to all);2)聚集:規約(mpi rece)將組內所有的進程輸入 緩沖區中的數據按,定操作OP進行運算,並將起始結果返回到root進程的接收緩沖區掃描(mpi scan)要求每一個進程對排在它前面的進程進行規約操作,結果存入自身的輸出緩沖區;3)同步:路障(mpi barrier)實現通信域內所有進程互相同步,它們將處於等待狀態,直到所有進程執行它們各自的MPI-BARRIER調用 。

Ⅳ MPI並行程序設計

編寫並行計算軟體,常用於超級計算機上的並行計算,比如上海超算中心做流體力學、葯物設計等方面的高性能計算,可以說——假如沒有MPI或者類似的並行編程工具,那些百萬億次、千萬億次的計算機就是廢物。

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