MPI并行编程: 矩阵乘法,积分计算,PSPR排序_并行计算pspr

简介

MPI（Message-Passing-Interface 消息传递接口）实现并行是进程级别的，通过通信在进程之间进行消息传递。MPI并不是一种新的开发语言，它是一个定义了可以被C、C++和Fortran程序调用的函数库。这些函数库里面主要涉及的是两个进程之间通信的函数。

MPI是一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机。支持点对点和广播。MPI是一个信息传递应用程序接口，包括协议和和语义说明，他们指明其如何在各种实现中发挥其特性。MPI的目标是高性能，大规模性，和可移植性。MPI在今天仍为高性能计算的主要模型。

主要的MPI-1模型不包括共享内存概念，MPI-2只有有限的分布共享内存概念。 但是MPI程序经常在共享内存的机器上运行。在MPI模型周边设计程序比在NUMA架构下设计要好因为MPI鼓励内存本地化。

尽管MPI属于OSI参考模型的第五层或者更高，他的实现可能通过传输层的sockets和Transmission Control Protocol (TCP)覆盖大部分的层。大部分的MPI实现由一些指定惯例集（API）组成，可由C,C++,Fortran,或者有此类库的语言比如C#, Java or Python直接调用。MPI优于老式信息传递库是因为他的可移植性和速度。

与OpenMP并行程序不同，MPI是一种基于信息传递的并行编程技术。消息传递接口是一种编程接口标准，而不是一种具体的编程语言。简而言之，MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口 。

基本使用

MPI需要在官网上下载安装包进行安装,在linux上,再通过mpi编译器编译:

mpicxx psrs.cpp -o psrs
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运行:

mpirun -np 2 ./psrs  // 2代表进程数
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关键语法

关键语法可参考链接, 介绍得很详细:

https://computing.llnl.gov/tutorials/mpi/

主要API:

编程实战

积分计算

double Trap(double a, double b, int n, double(*f)(double)){

    double integral, h;
    h = (b-a)/n;

    int rank, size;

    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&size);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);

    int local_n;
    double local_a, local_b, local_sum, total_sum;

    local_n = n/size; // n必须为size的整数倍
    local_a = a + rank*local_n*h;
    local_b = local_a + local_n*h;

    for (int k = 0; k <= local_n - 1; ++k) {
        local_sum += f(local_a + k*h);
    }

    local_sum *= h;
//    printf("process %d : local_sum = %fl", rank, local_sum);

    MPI_Reduce(&local_sum, &total_sum, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

//    if(rank == 0)
    return total_sum;

}
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矩阵乘向量

void Mat_vect_mult(
                    int A[],
                    int x[],
                    int y[],
                    const int &m,
                    const int &n
        ){
    int i, j;
    for (i = 0; i < m; ++i) {
        y[i] = 0;
        for (j = 0; j < n; ++j) {
            y[i] += A[i*n + j]*x[j];
        }
    }
}

void Solve(){

    int rank, size;

    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&size);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);

    int m = M, n = N;
    int *A, *y;

    if(rank == 0){
        int fin = open("testData", O_RDONLY | O_CREAT);
        A = (int *)malloc(sizeof(int) * m * n);
        read(fin, A, m * n *sizeof(int));
    }

    int *subMat = (int *)malloc(sizeof(int) * m * n / size);
    
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