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  • 并行计算与MPI.pdf

    2019-06-01 16:44:36
    关于MPI、并行计算的总结对比,目录如下: 1. 并行计算 1.1. 相关背景 1.2. 什么是并行计算 ...3.3. 为了实现并行计算应用软件需要什么样的特殊设计 3.4. 什么样的软件需要并行计算 4. 部分参考资料
  • 着力构建并行计算“结构-算法-编程-应用”完整的学科体系与系统的课程框架,在着重讨论并行计算学科基础核心内容的同时,也力图反映本学科的新近成就和发展趋势。, 全书内容按照“并行结构-并行算法-并行编程-并行...
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  • 并行计算示例

    2012-11-03 21:46:49
    并行计算,演示了Parallel.Invoke()并行任务 Parallel.For()、Prarllel.ForEach()循环。 并行计算,演示了Parallel.Invoke()并行任务 Parallel.For()、Prarllel.ForEach()循环。 并行计算,演示了Parallel.Invoke()并行...
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  • 并行计算:MPI总结

    万次阅读 多人点赞 2020-08-03 22:52:07
    一、MPI简介 1.什么是MPI Massage Passing Interface:是消息传递函数库的标准规范,由MPI论坛开发。 一种新的库描述,不是一种语言。共有上百个函数调用接口,提供与C和Fortran语言的绑定 ...在这种并行编程中,每个

    一、MPI简介

    1.什么是MPI

    Massage Passing Interface:是消息传递函数库的标准规范,由MPI论坛开发。

    • 一种新的库描述,不是一种语言。共有上百个函数调用接口,提供与C和Fortran语言的绑定
    • MPI是一种标准或规范的代表,而不是特指某一个对它的具体实现
    • MPI是一种消息传递编程模型,并成为这种编程模型的代表和事实上的标准

    2.MPI的特点

    MPI有以下的特点:

    • 消息传递式并行程序设计
      指用户必须通过显式地发送和接收消息来实现处理机间的数据交换。
      在这种并行编程中,每个并行进程均有自己独立的地址空间,相互之间访问不能直接进行,必须通过显式的消息传递来实现。
      这种编程方式是大规模并行处理机(MPP)和机群(Cluster)采用的主要编程方式。

    • 并行计算粒度大,特别适合于大规模可扩展并行算法
      用户决定问题分解策略、进程间的数据交换策略,在挖掘潜在并行性方面更主动,并行计算粒度大,特别适合于大规模可扩展并行算法

    • 消息传递是当前并行计算领域的一个非常重要的并行程序设计方式

    二、MPI的基本函数

    MPI调用借口的总数虽然庞大,但根据实际编写MPI的经验,常用的MPI函数是以下6个:

    • MPI_Init(…);
    • MPI_Comm_size(…);
    • MPI_Comm_rank(…);
    • MPI_Send(…);
    • MPI_Recv(…);
    • MPI_Finalize();

    三、MPI的通信机制

    MPI是一种基于消息传递的编程模型,不同进程间通过消息交换数据。

    1.MPI点对点通信类型

    所谓点对点的通信就是一个进程跟另一个进程的通信,而下面的聚合通信就是一个进程和多个进程的通信。

    MPI消息传递过程

    在这里插入图片描述
    (1)标准模式
    在这里插入图片描述
    非缓冲
    该模式下MPI有可能先缓冲该消息,也可能直接发送,可理解为直接送信或通过邮局送信。是最常用的发送方式。

    由MPI决定是否缓冲消息

    • 没有足够的系统缓冲区时或出于性能的考虑,MPI可能进行直接拷贝:仅当相应的接收完成后,发送语句才能返回。

      这里的系统缓冲区是指由MPI系统管理的缓冲区。而非进程管理的缓冲区。
      MPI环境定义有三种缓冲区:应用缓冲区、系统缓冲区、用户向系统注册的通信用缓冲区

    • MPI缓冲消息:发送语句在相应的接收语句完成前返回。

    这时后发送的结束或称发送的完成== 消息已从发送方发出,而不是滞留在发送方的系统缓冲区中。

    该模式发送操作的成功与否依赖于接收操作,我们称之为非本地的,即发送操作的成功与否跟本地没关系。

    (2)缓冲模式
    在这里插入图片描述
    可理解为通过邮局送信(应用缓冲区)。注意这里是应用缓冲区,和系统缓冲区不同。需要用户程序事先申请一块足够大的缓冲区,用户定义的缓冲区只能用于缓存模式,一个进程一次只能绑定一块用户缓冲区,通过MPI_Buffer_attch实现

    发送是本地的: 完成不依赖于与其匹配的接收操作。发送的结束仅表明消息进入用户指定的缓冲区中。

    通过MPI_Buffer_detach来回收申请的缓冲区,阻塞模式下该操作直到缓存区的数据传输完才返回。

    缓冲模式在相匹配的接收未开始的情况下,总是将送出的消息放在缓冲区内,这样发送者可以很快地继续计算,然后由系统处理放在缓冲区中的消息。

    占用额外内存,一次内存拷贝。

    其函数调用形式为:MPI_BSEND(…)。B代表缓冲.

    (3)同步模式

    在这里插入图片描述
    可理解为握手后才送出名片

    本质特征:收方接收该消息的缓冲区已准备好,不需要附加的系统缓冲区

    任意发出:发送请求可以不依赖于收方的匹配的接收请求而任意发出

    成功结束:仅当收方已发出接收该消息的请求后才成功返回,否则将阻塞。

    非本地的

    可用于实现进程同步

    其函数调用形式为:MPI_SSEND(…)。S代表同步

    (4)就绪模式

    在这里插入图片描述
    可理解为有客户请求,才提供服务。

    发送请求仅当有匹配的接收后才能发出,否则出错。在就绪模式下,系统默认与其相匹配的接收已经调用。接收必须先于发送。

    它依赖于接收方的匹配的接收请求,不可以任意发出。

    其函数调用形式为:MPI_RSEND(…)。R代表就绪 。

    正常情况下可用标准模式替换,除可能影响性能外,不影响结果。

    (5)点对点通信的阻塞性分析

    上面的四种方式都有阻塞通信和非阻塞通信的两种版本

    • 阻塞通信
      就是按照上面的流程进程自己要等待指定的操作实际完成,或者所涉及的数据被MPI系统安全备份后,函数才返回后才能进行下一步的操作。
    • 非阻塞通信
      在这里插入图片描述
      通信函数总是立即返回,实际操作由MPI后台进行,需要调用其它函数来查询通信是否完成,通信与计算可重叠。

    因为阻塞通信时保证了数据的安全性,所以通信还是返回后,其他的函数或者语句能够对这些数据资源直接访问。

    但是非阻塞通信函数立即返回,不能保证数据已经被传送出去或者被备份或者已经读入使用,所以即使你没有阻塞,后面的语句可以继续执行,如果你要操纵上面所说的数据,将会导致发送或接收产生错误。所以对于非阻塞操作,要先调用等待MPI_Wait()或测试MPI_Test()函数来结束或判断该请求,然后再向缓冲区中写入新内容或读取新内容。

    所以非阻塞性的通信函数一般时用到后面的语句跟本函数数据无冲突的场景,可以提高效率。

    如何使用两种版本?

    发送语句的前缀由MPI_改为MPI_I, I指的是immediate,即可改为非阻塞,否则是阻塞。示例如下:

    标准模式:MPI_Send(…)->MPI_Isend(…)

    Buffer模式:MPI_Bsend(…)->MPI_Ibsend(…)

    (6) 通信函数的返回和通信函数的完成、和通信的完成

    通信的完成=发送函数的完成+接收函数的完成

    在阻塞状态下通信函数的返回是在通信即将完成或者完成之后(根据不同的模式有不同设置,如缓冲模式发送函数的返回是在缓冲区的数据传输完之后返回)。在非阻塞状态下,通信函数立即返回。

    下面讲讲通信函数的完成:

    • 发送的完成: 代表发送缓冲区中的数据已送出,发送缓冲区可以重用。它并不代表数据已被接收方接收。数据有可能被缓冲;
      这里有一个特例,就是同步模式,它的发送完成==接收方已初始化接收,数据将被接收方接收。

    • 接收的完成:代表数据已经写入接收缓冲区。接收者可访问接收缓冲区,status对象已被释放。它并不代表相应的发送操作已结束(即操作函数可返回)。

    通信函数的返回和通信函数完成是不一样的。

    通过MPI_Wait()和MPI_Test()来判断通信是否已经完成;

    (7) 非阻塞发送和接收

    int MPI_Isend(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, 
    								MPI_Comm comm, MPI_Request *request)
    								
    	IN buf 发送缓冲区的起始地址
    	IN count 发送缓冲区的大小(发送元素个数)
    	IN datatype 发送缓冲区数据的数据类型
    	IN dest 目的进程的rank值
    	IN tag 消息标签
    	IN comm 通信空间/通信域
    	OUT request  非阻塞通信完成对象(句柄)
    	MPI_Ibsend/MPI_Issend/MPI_Irsend:非阻塞缓冲模式/非阻塞同步模式/非阻塞就绪模式
    
    int MPI_Irecv(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag,
    				MPI_Comm comm, MPI_Request* request)
    

    (8)消息探测

    MPI_Probe()和MPI_Iprobe()函数探测接收消息的内容。用户根据探测到的消息内容决定如何接收这些消息,如根据消息大小分配缓冲区等。前者为阻塞方式,即只有探测到匹配的消息才返回;后者为非阻塞,即无论探测到与否均立即返回.

    int MPI_Probe(int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status* status)
    int MPI_Iprobe(int source, int tag, MPI_Comm comm, int*flag, MPI_Status* status)
    IN source 数据源的rank,可以是MPI_ANY_SOURCE
    IN tag      数据标签,可以是MPI_ANY_TAG
    IN comm  通信空间/通信域
    OUT flag   布尔值,表示探测到与否(只用于非阻塞方式)
    OUT status status对象,包含探测到消息的内容
    

    (8)通信检查

    int MPI_Wait(MPI_Request* request, MPI_Status * status) 
    通信检测函数:必须等待指定的通信请求完成后才能返回,成功返回时,
    status 中包含关于所完成的通信的消息,相应的通信请求被释放,即request 被置成MPI_REQUEST_NULL
    int MPI_Test(MPI_Request *request,int *flag, MPI_Status *status
    通信检测函数:不论通信是否完成都立刻返回,flag为1表示通信完成
    

    其他通信检测函数

    int MPI_Waitany(int count,MPI_Request *array_of_requests,int *index, MPI_Status *status)
    int MPI_Waitall(int count,MPI_Request *array_of_requests,MPI_Status *array_of_statuses)
    int MPI_Waitsome(int incount,MPI_Request *array_of_requests,int *outcount,
    				 int *array_of_indices,MPI_Status *array_of_statuses)
    int MPI_Testany(int count,MPI_Request *array_of_requests,int *index, int *flag,MPI_Status *status)
    int MPI_Testall(int count,MPI_Request *array_of_requests,int *flag,MPI_Status *array_of_statuses)
    int MPI_Testsome(int incount,MPI_Request *array_of_requests,int *outcount,
    				int *array_of_indices,MPI_Status *array_of_statuses)
    

    (9)请求释放和请求撤销

    • MPI_Request_free(MPI_Request request)

      释放指定的通信请求(及所占用的内存资源)

      若该通信请求相关联的通信操作尚未完成,则等待通信的完成,因此通信请求的释放并不影响该通信的完成

      该函数成功返回后request 被置为MPI_REQUEST_NULL

      一旦执行了释放操作,该通信请求就无法再通过其它任何的调用访问

    • MPI_Cancel(MPI_Request request)
      非阻塞型,用于取消一个尚未完成的通信请求
      在MPI系统中设置一个取消该通信请求的标志后立即返回,具体的取消操作由MPI系统在后台完成。
      MPI_CANCEL允许取消已调用的通信请求,但并不意味着相应的通信一定会被取消:若相应的通信请求已经开始,则它会正常完成,不受取消操作的影响;若相应的通信请求还没开始,则可以释放通信占用的资源。
      调用MPI_CANCEL 后,仍需用MPI_WAIT,MPI_TEST或MPI_REQUEST_FREE 来释放该通信请求。

    • MPI_Test_cancelled(MPI_Status status,int *flag)
      检测通信请求是否被取消

    (9)MPI点对点通信的安全性

    • 进程死锁

    在这里插入图片描述

    • 不安全的通信

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    这里之所以会不安全,是因为两个进程都需要buffer。但仅仅只有两个进程时,程序不会发生问题,因为系统缓冲区够用,但是当有100000个进程的时候就会出现死锁。比如现在A,B是刚刚进入的线程,前面的进程使得系统缓冲区已经满了,A,B都被阻塞,因此C、D也会被阻塞,这两个程序就会陷入死锁。

    • 安全的通信
      在这里插入图片描述

    2.MPI聚合通信

    上面是点对点通信,聚合通信就是包括了一对多,多对一和多对多的通信方式。
    在这里插入图片描述
    (1) MPI_Bcast
    函数原型
    int MPI_Bcast (
     void buffer, /* 发送/接收buf/
     int count, /*元素个数*/
     MPI_Datatype datatype,
     int root, /*指定根进程*/
     MPI_Comm comm)
    根进程既是发送缓冲区也是接收缓冲区
    原理图
    示例:

    int p, myrank; 
    float buf;
    MPI_Comm comm;
    MPI_Init(&argc, &argv);
    /*得进程编号*/
    MPI_Comm_rank(comm, &my_rank);
    /* 得进程总数 */
    MPI_Comm_size(comm, &p);
    if(myrank==0)
    	   buf = 1.0;
    MPI_Bcast(&buf,1,MPI_FLOAT,0, comm);
    

    (2) MPI_Gather

    Root进程从n个进程的每一个接收各个进程(包括它自已)的消息. 这n个消息的连接按序号rank进行, 存放在Root进程的接收缓冲中.

    int MPI_Gather ( 
       	 void *sendbuf,
       	 int sendcnt,
       	 MPI_Datatype sendtype, 
       	 void *recvbuf, 
       	 int recvcount,
       	 MPI_Datatype recvtype, 
       	 int root, 
       	 MPI_Comm comm )
    

    在这里插入图片描述

    int p, myrank; 
    float data[10];/*分布变量*/
    float* buf;
    MPI_Comm comm;
    MPI_Init(&argc, &argv);
    /*得进程编号*/
    MPI_Comm_rank(comm,&my_rank);
    /* 得进程总数 */
    MPI_Comm_size(comm, &p);
    if(myrank==0)
    	buf=(float*)malloc(p*10*sizeof(float);/*开辟接收缓冲区*/
    
    MPI_Gather(data,10,MPI_FLOAT,
    	buf,10,MPI_FlOAT,0,comm);
    

    想要了解更多函数的用法,可以到官方文档查看。
    同时如果想要练习这些函数的用法,可以到超算习堂进行练习。

    展开全文
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    CUDA是NVIDIA发布的GPU上的并行计算平台和模型, 2006年第一代CUDA发布,截至2018年最新的是9代CUDA

    1、GPU并行计算的发展历程

    早期GPGPU(汇编)--中期GPGPU--目前的GPGPU(CUDA)

    GPU和CPU相比的优势在于,架构,显存,共享存储,SM(流式多处理器)

    2 CUDA软件架构

    1、开发库--CUFFT/CUBLAS

    2、运行时环境(CUDA RunTime)

    3、驱动(CUDA Driver)


    展开全文
  • 并行计算入门案例

    千次阅读 2018-05-28 08:59:32
    首先是cuda编程,分三步,把数据从内存拷贝进显存,GPU进行计算,将结果从显存拷贝回内存。cuda-C程序冒泡排序案例:#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #...

    首先是cuda编程,分三步,把数据从内存拷贝进显存,GPU进行计算,将结果从显存拷贝回内存。

    cuda-C程序冒泡排序案例:

    #include "cuda_runtime.h"
    #include "device_launch_parameters.h"
    
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    
    #define N 400
    void random_ints(int *);
    
    __global__ void myKernel(int *d_a)
    {
    	__shared__ int s_a[N]; //定义共享变量
    	int tid = threadIdx.x;
    	s_a[tid] = d_a[tid]; //每个线程搬运对应的数据到共享内存中
    	__syncthreads(); //线程同步
    
    	for (int i = 1; i <= N; i++) { //最多N次排序完成
    
    		if (i % 2 == 1 && (2 * tid + 1) < N) { //奇数步
    			if (s_a[2 * tid] > s_a[2 * tid + 1]) {
    				int temp = s_a[2 * tid];
    				s_a[2 * tid] = s_a[2 * tid+1];
    				s_a[2 * tid + 1] = temp;
    			}
    		} 
    		__syncthreads(); //线程同步
    		if (i % 2 == 0 && (2 * tid + 2) < N ) { //偶数步
    			if (s_a[2 * tid+1] > s_a[2 * tid + 2]) {
    				int temp = s_a[2 * tid+1];
    				s_a[2 * tid+1] = s_a[2 * tid + 2];
    				s_a[2 * tid + 2] = temp;
    			}
    		}
    		__syncthreads(); //线程同步		
    	}
    	d_a[tid] = s_a[tid]; //将排序结果搬回到Global Memory
    }
    
    int main()
    {
    	//定义变量
    	int *a,*d_a;
    	int size = N * sizeof(int);
    
    	//Host端变量分配内存
    	a = (int *)malloc(size); 
    	//初始化待排序数组
    	random_ints(a);
    	
    	//Device端变量分配内存
    	cudaMalloc((void **)&d_a, size);
    
    	//将数据从Host端拷贝到Device端
    	cudaMemcpy(d_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    
    	//调用核函数
    	myKernel<<<1, N >>> (d_a);
    
    	//将数据从Device端拷贝到Host端
    	cudaMemcpy(a, d_a, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    
    	//打印排序结果
    	for (int i = 0; i < N; i++) {
    		printf("%d ", a[i]);
    	}
    
    	//释放内存
    	free(a); 
    	cudaFree(d_a); 
    	return 0;
    }
    void random_ints(int *a)
    {
    	if (!a) { //异常判断
    		return;
    	}
    	for (int i = 0; i < N; i++) {
    		a[i] = rand() % N; //产生0-N之间的随机整数
    	}
    }

    然后openmp只需要在循环耗时的地方加上一句话即可。

    还有就是MPI使用6个基本函数即可。

    MPI初始化:通过MPI_Init函数进入MPI环境并完成所有的初始化工作

    int MPI_Init( int *argc, char * * * argv )

    MPI结束:通过MPI_Finalize函数从MPI环境中退出

    int MPI_Finalize(void)

    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

    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)
    

    消息发送:MPI_Send函数用于发送一个消息到目标进程

    int MPI_Send(void *buf, int count, MPI_Datatype dataytpe, int dest, int tag, MPI_Comm comm) 

    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)

    圆周率计算案例:

    【OpenMP_PI】
    #include <omp.h>
    #include<stdio.h>
    #include<time.h>
    
    #define NUM_THREADS 8
    double seriel_pi();
    double parallel_pi();
    static long num_steps = 1000000000;
    double step;
    void main()
    {
    	clock_t start; float time; double pi;
    	start = clock();
    	pi=seriel_pi();
    	time = (float)(clock() - start);
    	printf("Seriel:PI=%.5f  time=%.1f\n", pi,time);
    	start = clock();
    	pi = parallel_pi();
    	time = (float)(clock() - start);
    	printf("Parallel:PI=%.5f  time=%.1f\n", pi, time);
    }
    double parallel_pi() {
    	int i; double x, pi, sum = 0.0;
    	step = 1.0 / (double)num_steps;
    	omp_set_num_threads(NUM_THREADS);
    #pragma omp parallel for private(x) reduction (+:sum)
    	for (i = 0; i< num_steps; i++) {
    		x = (i + 0.5)*step;
    		sum += 4.0 / (1.0 + x*x);
    	}
    	pi = sum * step;
    	return pi;
    }
    double seriel_pi() {
    	double x, pi, sum = 0.0;
    	step = 1.0 / (double)num_steps;
    	for (int i = 0; i< num_steps; i++) {
    		x = (i + 0.5)*step;
    		sum = sum + 4.0 / (1.0 + x*x);
    	}
    	pi = step * sum;
    	return pi;
    }

    【Cuda_PI】
    #include "cuda_runtime.h"
    #include "device_launch_parameters.h"
    
    #include <stdio.h>
    #include<stdlib.h>
    #include<time.h>
    
    double seriel_pi();
    #define B 128     //块的个数
    #define T 512		//每个块中的线程数
    #define N 1000000000   //划分的step个数
    
    
    __global__ void reducePI1(double *d_sum) {
    	
    
    	int gid = threadIdx.x + blockIdx.x*blockDim.x;//线程索引
    
    	__shared__ double s_sum[T];//长度为block线程数
    
    	s_sum[threadIdx.x] = 0.0; //初始化
    
    	double x;
    
    	while (gid < N) { 
    		x = (gid + 0.5)/N;//当前x值
    		s_sum[threadIdx.x] += 4.0 / (1.0 + x*x);//对应的y值
    		gid += blockDim.x*gridDim.x; //若总线程数不足时,进行累加
    		__syncthreads();
    	}
    
    	for (int i = (blockDim.x >> 1); i>0; i >>= 1) { //归约到s_sum[0]
    		if (threadIdx.x<i) {
    			s_sum[threadIdx.x] += s_sum[threadIdx.x + i];
    		}
    		__syncthreads();
    	}
    
    
    	if (threadIdx.x == 0) {
    		d_sum[blockIdx.x] = s_sum[0]; //每个block存储自己block的归约值
    	}
    }
    
    __global__ void reducePI2(double *d_sum) {
    
    	int id = threadIdx.x;
    
    	__shared__ double s_pi[B];
    
    
    	s_pi[id] = d_sum[id]; //将数据拷贝到共享内存区
    	__syncthreads();
    
    
    	for (int i = (blockDim.x >> 1); i>0; i >>= 1) { //归约到s_pi[0]
    		if (id < i) {
    			s_pi[id] += s_pi[id + i];  
    		}
    		__syncthreads();
    	}
    
    	if (id == 0) {
    		d_sum[0] = s_pi[0]/N;
    
    	}
    }
    
    int main()
    {
    	//定义变量
    	double *pi, *d_sum;
    	clock_t start; float time;
    
    	//Host端变量分配内存
    	pi = (double *)malloc(sizeof(double));
    	//Device端变量分配内存
    	cudaMalloc((void **)&d_sum, B*sizeof(double));
    
    	//串行计算
    	start = clock();
    	pi[0] = seriel_pi();
    	time = (float)(clock() - start);
    	printf("Seriel:PI=%.5f  time=%.1f\n", pi[0], time);
    
    	//并行计算
    	start = clock();
    	//调用核函数
    	reducePI1 <<<B, T >>> (d_sum);
    	reducePI2 <<<1, B >>> (d_sum);
    
    	//将数据从Device端拷贝到Host端
    	cudaMemcpy(pi, d_sum, sizeof(double), cudaMemcpyDeviceToHost);
    	time = (float)(clock() - start);
    	printf("Parallel:PI=%.5f  time=%.1f\n", pi[0], time);
    
    
    	//释放内存
    	free(pi);
    	cudaFree(d_sum);
    	return 0;
    }
    double seriel_pi() {
    	double x, pi,step, sum = 0.0;
    	step = 1.0 / (double)N;
    	for (int i = 0; i< N; i++) {
    		x = (i + 0.5)*step;
    		sum = sum + 4.0 / (1.0 + x*x);
    	}
    	pi = step * sum;
    	return pi;
    }

    【MPI_PI】
    #include<stdio.h>
    #include "mpi.h"
    #include<math.h>
    #pragma comment (lib, "msmpi.lib") 
    
    
    int main(int argc, char *argv[]) {
    	int my_rank, num_procs;
    	int i, n = 100000000;
    	double sum=0.0, step, x, mypi, pi;
    	double start = 0.0, stop = 0.0;
    
    	MPI_Init(&argc, &argv);          //初始化环境
    	MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &num_procs);   //获取并行的进程数
    	MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank);     //当前进程在所有进程中的序号
    
    	start = MPI_Wtime();
    	step = 1.0 / n;
    	for (i = my_rank; i<n; i += num_procs) {
    		x = step*((double)i + 0.5);
    		sum += 4.0 / (1.0 + x*x);
    	}
    	mypi = step*sum;
    
    	MPI_Reduce(&mypi, &pi, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);    //由进程0进行归约,把每个进程计算出来的mypi进行相加(MPI_SUM),赋给pi
    	if (my_rank == 0) {
    		printf("PI is %.20f\n", pi);
    		stop = MPI_Wtime();
    		printf("Time: %f\n", stop - start);
    		fflush(stdout);
    	}
    	MPI_Finalize();
    	return 0;
    }

    串行


    并行



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  • 并行计算机未来发展前景

    千次阅读 2016-11-24 20:37:47
    20世纪60年代初期, 由于晶体管以及磁芯...现代计算机的发展历程可以分为2个时代:串行计算时代和并行计算时代。并行计算是在串行计算的基础上发展起来的。并行计算将一项大规模的计算任务交由一组相同的处理单元共同完

     20世纪60年代初期, 由于晶体管以及磁芯存储器的出现, 处理单元变得越来越小, 存储器也更加小巧和廉价。这些技术的发展促进了并行计算机的产生。80年代蓬勃发展和百家争鸣,再到90年代体系结构框架趋于统一,并行计算机得到突破性的发展。现代计算机的发展历程可以分为2个时代:串行计算时代和并行计算时代。并行计算是在串行计算的基础上发展起来的。并行计算将一项大规模的计算任务交由一组相同的处理单元共同完成。在此期间,各处理单元相互通信与协作,从而获得更高的效率。从并行计算的角度来看, 并行计算机的两个最主要的组成部分是计算节点和节点间的通信与协作机制。并行计算机系统在未来的应用前景会怎样?在今后的科研中应该如何提高并行机的性能?这都是需要去努力解决的问题,本文简单谈一下我的看法。

    1 并行计算机系统的相关介绍

    1.1 并行计算机系统现状

       并行计算机对于国家安全等重要领域有着举着轻重的作用。我国的并行计算研究始终紧跟国际步伐,尽管在方面开展的研究和应用较早,也拥有很多的并行计算资源,但成效相对美日等发达国家还存在较大的差距,在研究中形成了“理论-设计-实现-应用”的一体化并行计算研究体系。但并行计算的发展依旧是参差不齐的,目前并行应用的效率依然较低,无法高效的使用并行计算机的资源,导致大量资源闲置。并行程序编写难度较大,并行编程语言对于一般的编程人员还不够简单易行,也缺乏高效的并行编程环境工具, 并行计算机本身的构建也存在着能耗过大、管理困难、可扩展性差等方面的问题

    并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。空间上的并行导致了两类并行机的产生:单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD)。目前的主流并行计算机系统有五种:并行向量机、对称处理机、大规模并行处理机、机群、分布式共享存储多处理机。现代计算机发展历程可以分为两个明显的发展时代: 串行计算时代和并行计算时代。每一个计算时代都从体系结构发展开始, 接着是系统软件(特别是编译器与操作系统)、应用软件, 最后随着问题求解环境的发展而达到顶峰。创建和应用并行计算的主要原因是因为并行计算是解决单处理器速度瓶颈的最好方法之一,而并行计算的硬件平台是并行计算机,它由一组处理单元组成, 这组处理单元通过相互之间的通信与协作,以更快的速度共同完成一项大规模的计算任务。受元件的物理因素限制,计算机单机速度尽管仍在提高,但已经接近极限速度,单纯靠提高器件速度已不可能达到所期望的高性能,于是高性能计算机研究热点集中在并行计算上,即从计算机体系结构上找出路,将多个性质相同的或不相同的处理机通过互联网络连在一起形成并行计算机。

    1.2 并行计算与并行计算模型

    并行计算(parallel computing)大致流程: 对于一个给定的问题,首先,将这个问题转化为一个数值或非数值的计算问题; 然后对此问题设计并行算法, 并通过某种并行编程语言实现它;最后在具体的并行计算机上运行应用软件求解此问题。

    并行计算模型是研究并行算法的性能和开发具有可移植性的并行程序而建立的一种理论计算模型。从诞生至今提出了很多模型包括:PRAM模型,它是简单的共享内存模型,适合于并行算法表达分析、比较,但太抽象;QSM模型与APRAM模型;BSP模型,它是关于通信的模型;Postal模型,它是用于消息传递系统;C3模型,它是一个与体系结构无关的粗粒度并行计算模型。互连网络模型,它基于并行机互连网络结构的分散存储计算模型,强调并行机拓扑结构特性。这些模型的发展过程,恰好体现了当代并行计算的发展过程—从共享存储到分布存储,从同步到异步,它们一个比一个更接近实际,更加不断完善。

    1.3 并行计算机系统存在的问题

        并行计算机的发展并不是一帆风顺的,首先,在并行计算中缺乏象串行计算中,冯·诺依曼模型那样的广泛认同的并行计算模型,尽管存在上述诸多模型:PRAM模型、APRAM模型,BSP模型,LOGP模型,C3模型等,但是它们都是基于并行计算机不同层次和类型的抽象,没有一个可以成为普遍接受的简单的准确的计算模型,另外,随着非独占和异质性的工作站集群(NOW)的发展与流行,使得这些模型更加无法成为并行机软件、硬件之间的桥梁;其次,在并行计算中没有适当的性能度量和分析标准,不能够客观、公正地评价和比较算法体系结构及算法体系结构组合的性能好坏。对并行计算机的性能评价和度量方常用的有加速比、平均开销、效率、性能、粒度、平均时延等指标。

    尽管并行计算机存在的一些问题的彻底解决尚需时日,但这并未妨碍该领域的发展与研究,并行计算机依旧是当今超级计算机的主流。在目前看来未来并行计算机的发展方向应从实际计算模型上的算法研究转向实际计算模型上编程的研究,即从理论研究转向实际应用,集中研究编程者在现行并行机上,如何方便地利用系统现有的并行环境去开发出更为高效的并行程序,提高算法的可移植性。而且还可以将并行计算模型、算法、编程进行一体化研究,它强调在通用的并行环境上,利用并行计算模型来定量预测和分析并行程序的实际运行性能。

    1 并行计算机系统的发展

       一台通用性较强、 性能很高的并行机,不仅要实现低延迟高带宽的互连网络接口,而且应具有可扩展性,单一系统形象,友好的并行编程环境。这些因素决定着并行计算机系统的性能。

    2.1 可扩展性与可编程性

       可扩展性是并行计算机最大的优势,可简单定义为“在确定的应用背景下,计算机系统的性能要随处理机数的增加而线性增长”。可扩展性包括规模可扩展、时间可扩展和问题可扩展几个方面。规模可扩展的要点是均衡,均衡的目的是防止瓶颈的发生,“三T”表达了当今均衡的指标。时间可扩展也称换代可扩展,主要指体系不受限于芯片、器件、工艺等。问题可扩展指格点增加时,系统能适应问题规模的扩大;而当问题的粒度加大时,效率能相应提高。可扩展的系统一定是一个开放系统, 其追求的目标是:算法不依赖于体系结构,应用不依赖于平台, 节点设计与网络无关而网络接口与网络拓扑无关。可扩展的系统一定是一个各方面平衡的系统,没有明显的性能瓶颈。

        可编程性是在并行机发展的过程中,伴随可扩展性而产生的新概念。并行计算机有共享与分布式两种存储结构,所以操作系统进程间的通信(IPC)也有两种不同的机制:共享变量和信息传递。机器结构和操作系统的这些区别又影响到支撑软件和应用软件的编程模式。SMP的程序设计仍以传统的高级语言为基础,系统提供自动并行识别或增加并行语言成分。而MPP必须建立另一种编程环境(如PVM、MPI等),在程序中显式地写出信息的发送和接收。这不仅导致应用软件编写困难,还给广大用户增加了很多负担。为此,创建了一个新的单词Programmability,用以描述并行计算机的这一重要特点。

    可扩展性与可编程并行计算机,包括SMP(共享存储多机系统)、MPP(大规模并行处理系统)、PVP、以及工作站群集NOW。PVP与SMP的主要不同是CPU,后者是标准的RISC芯片,而前者是各个厂家自行研制的向量处理机。最近几年,超级计算应用领域对计算机性能的需求飞速增长,不仅向量机不能担此重任,SMP和PVP也已力不从心。MPP仍呈上升趋势,而SMP出现了转折,呈下滑之态。

    从存储和编程模式看,并行机可分为SMP与MPP两类。SMP具备可编程性,不易扩展;MPP具有可扩展性,不易编程。如何将两者的优点融合在同一并行结构中,一直是困扰超级计算机研制者的难题。并行处理的发展趋势是用分布式共享存储结构和标准Unix来构造可扩展超级计算机。即并行计算机发展的趋势既不是SMP,也不是MPP,而是两者优势互补的DSM。

    2.2 分布式共享存储

    在分布式环境下实现存储逻辑共享,是一个相当困难和复杂的问题。现今的计算机存储器速度远远落后于CPU,这是一个长期得不到很好解决的严重瓶颈。而在分布式共享存储并行机中,一个CPU存取远程节点上的存储单元要像存取本地单元一样,不仅方便而且具有令人满意的效率,这使问题难上加难。按照并行计算模型LogP的观点,这里主要有三个因素:发送与接收端的开销,带宽倒数和时延。并行系统规模扩展时,节点增加,数据传送的路径变长。为此,人们用硬件实现了Wormhole(虫蚀寻径)技术,把数据包分割为更小的片(或叫微包),采用异步流水的办法,使时延几乎与经过的节点数无关。随着路上时延的大幅度减小,发送与接收的开销更为突出。人们将进程破分为线程(thread),使两端的开销减少了两个数量级。在这过程中还有这诸多的包括逻辑上和硬件上的限制因素。

    2.3 并行计算机系统当前发展形势基本估计

       当前,并行机发展基本状况是:

    (1)并行软件的发展远远落后于并行计算体系结构的发展

    (2)并行计算的应用远远落后于并行计算技术的发展

    (3)大规模并行处理系统已不再是主要研究领域

    (4)有高速网联成的各种类型、闺蜜可伸缩计算机群,将进一步促使并行计算应用的发展

    (5)计算系统的可扩展和可编程性已成为并行机未来发展的一对主要矛盾

        计算机的发展历程就是人们在探索过程中不断追求计算机的功能、性能、功率以及花费等方面的高度协调,以期达到各方面的最佳状态,在能耗、花费、可用性的限制下实现计算机的多功能、高性能、低功率的一个并行计算时代。的确,计算机性能的提高很大程度上取决于元器件的发展,但是另一方面,体系结构的发展也扮演着极为重要的角色。尤其是并行技术的诞生和发展。并行性包括时间并行性和空间并行性两部分。一般时间并行性的开发采用资源共享和时间重叠的方法,而空间并行性的提高则采用资源重复的方法。大规模并行结构尚有三大难题:节点负载均衡问题,Cache一致性问题和通讯同步问题,均为全局优化问题。冯・诺依曼结构的一维顺序存储模型严重地制约了并行体系结构的发展,在此基础上进行并行性的挖掘只能有限地提高计算机性能。

    2.4 并行软件与多核技术

       在并行机硬件与用户需求之间有一巨大间隔,只能靠软件来填补。并行计算机的应用效率和可用性主要取决于并行软件。计算能力并不是衡量超级计算机的唯一重要标准,拿天河二号为例,它的运算能力世界第一,但是功能却远远落后于美国等国家的超级计算机。并行算法的效率与体系结构密切相关。将常用的并行算法经充分优化后做成并行算法库供用户调用, 将目前广泛使用的库函数并行化变成标准的并行库函数, 这是推广并行机必须要做的事, 也是提高并行机实际性能的关键技术。 

       多核技术的出现与主流化, 对于并行计算体系结构、并行算法、并行程序设计与并行应用的研究都分别产生了重要的影响, 带来了新的挑战。一般说来,超级计算机系统可分为两大部分,一部分是包括硬件和系统软件的平台,另一部分是应用软件。对不具有可编程性的超级计算机,即使平台有较高的性价比,但却大大增加了移植原有应用软件的难度和开发新的应用软件的成本,从而导致整个系统的性价比大幅度下降。多核化趋势正在改变并行计算的面貌. 跟传统的单核CPU相比, 多核CPU带来了更强的并行处理能力、更高的计算密度和更低的时钟频率, 并大大减少了散热和功耗。随着多核技术和并行计算的发展, 人们开始不再仅仅关注并行计算机的高性能,也开始关注高效能。多核技术对并行计算机系统的算法和编程带来了很大的困难. 程序代码迁移也是个问题,需要有一个清晰的迁移策略, 来使其代码可以最大化地利用多核硬件资源, 同时为之付出的迁移代价要尽可能的小。未来的并行计算机系统需要去适应多核系统的发展,多核技术促进了并行编程的普及以及并行程序设计的进步,降低了物理上共享存储的并行处理平台的门槛。并行计算机系统的研究面临着诸多的机遇和挑战,相信在未来会有更大的突破。

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并行计算的应用