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mpi并行程序设计

发布时间:2023-10-05 05:14:29

Ⅰ 并行计算,有没有人会这个

我会。

入门的话推荐你学习下MPI编程,

目前并行计算基本上有:MPI、OPENMP、OPENCL、OPENGL、CUDA

你只是想体验的话用OPENMP最省事了,一句话就可以达到并行的效果

代码我可以给你,但你要配好环境。先给你裸敲一个hello world的MPI程序

#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
intmain(intargc,char*argv[])
{
intmypid,numprocs;
MPI_Init(&argc,&argv);//并行开始
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);//获取进程数
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&mypid);//获取本进程ID号
printf("helloworld!iam%dprocessof%dprocesses",mypid,numporcs);
MPI_Finalize();//并行结束
}

这就是MPI版的hello world 程序,你需要在编译的时候确定同时打开几个进程,比如说4个,程序可能运行结果为:

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

为什么说可能呢,因为四个进程同时在执行上面的那段代码,哪个进程先结束哪个就先输出就这个道理。

想学并行编程的话,建议你在linux下学习。

望采纳

Ⅱ C语言中的MPI编程和多线程有什么区别,MPI编程中针对的是一台电脑多核还是多台电脑谢谢!

MPI(MPI是一个标准,有不同的具体实现,比如MPICH等)是多主机联网协作进行并行计算的工具,当然也可以用于单主机上多核/多CPU的并行计算,不过效率低。它能协调多台主机间的并行计算,因此并行规模上的可伸缩性很强,能在从个人电脑到世界TOP10的超级计算机上使用。缺点是使用进程间通信的方式协调并行计算,这导致并行效率较低、内存开销大、不直观、编程麻烦。OpenMP是针对单主机上多核/多CPU并行计算而设计的工具,换句话说,OpenMP更适合单台计算机共享内存结构上的并行计算。由于使用线程间共享内存的方式协调并行计算,它在多核/多CPU结构上的效率很高、内存开销小、编程语句简洁直观,因此编程容易、编译器实现也容易(现在最新版的C、C++、Fortran编译器基本上都内置OpenMP支持)。不过OpenMP最大的缺点是只能在单台主机上工作,不能用于多台主机间的并行计算!如果要多主机联网使用OpenMP(比如在超级计算机上),那必须有额外的工具帮助,比如MPI+OpenMP混合编程。或者是将多主机虚拟成一个共享内存环境(Intel有这样的平台),但这么做效率还不如混合编程,唯一的好处是编程人员可以不必额外学习MPI编程。

Ⅲ MPI的MPI并行编程

并行编程模式
对等模式—程序的各个部分地位相同,功能和代码基本一致,只是处理的数据或对象不同;主从模式—程序通信进程之间的一种主从或依赖关系 。
点对点通信模式
阻塞—发送完成的数据已经拷贝出发送缓冲区,即发送缓冲区可以重新分配使用,阻塞接受的完成意味着接收数据已经拷贝到接收缓冲区,即接收方已可以使用。非阻塞—在必要的硬件支持下,可以实现计算和通信的重叠。4种通信模式:标准通信模式、缓存通信模式、同步通信模式、就绪通信模式 。颤模
组通信
一个特定组内所有进程都参加全局的数据处理和通信操作 。
功能:通信—组内数据的传输;同步—所有进程在特定的点上取得一致;计算—对给定的数据完成一定的操茄搏缓作 。
类型:1)数据移动:广播(mpi bcast) 收集(mpi gather) 散射(mpi scater)组收集(mpi all gather)全交换银敬(all to all);2)聚集:规约(mpi rece)将组内所有的进程输入 缓冲区中的数据按,定操作OP进行运算,并将起始结果返回到root进程的接收缓冲区扫描(mpi scan)要求每一个进程对排在它前面的进程进行规约操作,结果存入自身的输出缓冲区;3)同步:路障(mpi barrier)实现通信域内所有进程互相同步,它们将处于等待状态,直到所有进程执行它们各自的MPI-BARRIER调用 。

Ⅳ MPI并行程序设计

编写并行计算软件,常用于超级计算机上的并行计算,比如上海超算中心做流体力学、药物设计等方面的高性能计算,可以说——假如没有MPI或者类似的并行编程工具,那些百万亿次、千万亿次的计算机就是废物。

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