2018-03-09
163
А.Ю. Сыщиков, А.И. Улудинцева, Ю.Е. Шейнин
Параллельное программирование.
MPI: MessagePassingInterface.
Методические указания к выполнению лабораторных работ.
Санкт-Петебург
2016
Оглавление
Оглавление. 2
Введение. 3
1 Функции MPI 4
1.1 Области связи и коммуникаторы.. 4
1.2 Основные типы функций MPI 4
1.3 Общие процедуры MPI 5
1.4 Прием/передача сообщений между отдельными процессами (связь "точка-точка"). 7
1.5 Групповые (коллективные) взаимодействия. 10
1.6 Функции поддержки распределенных операций. 15
1.7 Синхронизация процессов. 18
2 Пример задачи, использующий функции MPI. 19
3 Компиляция и запуск программы MPI в ОС Windows. 21
3.1 Компиляцияв Microsoft Developer Studio (VC++ 6.x). 21
3.2 Компиляция в командной строке с помощью VC++.. 21
3.3 Запуск скомпилированной программы в командной строке. 22
4 Задания к лабораторным работам. 23
4.1 Замечания к выполнению лабораторных работ. 23
4.2 Лабораторная работа №1. Пересылка данных. 24
4.3 Лабораторная работа №2. Распределенные вычисления. 25
|
|
|
4.4 Лабораторная работа №3. Сортировка элементов массива. 26
Библиографический список. 27
Русскоязычные источники: 27
Англоязычные источники: 27
Введение
MPI - Messagepassinginterface,интерфейсвзаимодействияс помощью передачи сообщений.
MPI - стандарт на программный инструментарий для обеспечения связи между ветвями и процессами параллельного приложения.MPI предоставляет программисту единый механизм взаимодействия ветвей внутри параллельного приложения
В то же время, реализованный в MPI механизм взаимодействия процессов параллельного приложения, ориентированный на идеологию систем с обменом сообщениям,имеет реализации для различных архитектур ВС (однопроцессорные / многопроцессорные, с общей/раздельной памятью).и API операционных систем (например, Linux, Windows, и др.). MPI позволяет программировать системы параллельных процессов при разном взаимном расположении ветвей (на одном процессоре / на разных), создавать приложения, которые могут работать как в подлинно параллельном режиме на мультипроцессорной ВС (например, на Кластерной ВС), так и в мультипрограммном режиме выполнения на однопроцессорной ЭВМ.
Для MPI принято писать программу, содержащую код всех ветвей сразу. MPI-загрузчиком запускается указываемое количество экземпляров программы. Каждый экземпляр определяет свой порядковый номер в запущенном коллективе, и в зависимости от этого номера и размера коллектива выполняет ту или иную ветку алгоритма. Такая модель параллелизма называется Single program/Multiple data (SPMD), и является частным случаем модели Multiple instruction/Multiple data (MIMD). Каждая ветвь имеет пространство данных, полностью изолированное от других ветвей. Обмениваются данными ветви только в виде сообщений MPI.
|
|
|
Все ветви запускаются загрузчиком одновременно. Количество ветвей фиксировано - в ходе работы порождение новых ветвей невозможно. Если MPI-приложение запускается в сети, запускаемый файл приложения должен находиться на каждой машине.
1 Функции MPI
1.1 Области связи и коммуникаторы
В организации пакета MPIиспользуется понятие области связи (communicationdomain). Для организации взаимодействия, процессы параллельного приложения должны быть помещены в некоторую область связи пакета MPI.Все области связи имеют независимую друг от друга нумерацию процессов, которая используется в функциях MPIпри указании взаимодействующих процессов.
При запуске приложения все процессы помещаются в создаваемую для приложения общую область связи. При необходимости они могут создавать новые области связи на базе существующих.
В распоряжение программы пользователя предоставляется коммуникатор - описатель области связи. Многие функции MPI имеют среди входных аргументов коммуникатор, который ограничивает сферу их действия той областью связи, к которой он прикреплен. Для одной области связи может существовать несколько коммуникаторов таким образом, что приложение будет работать с ней как с несколькими разными областями.
В исходных текстах примеров для MPI часто используется идентификатор MPI_COMM_WORLD. Это название коммуникатора, создаваемого библиотекой автоматически. Он описывает стартовую область связи, объединяющую все процессы приложения.
1.2 Основные типы функций MPI
Блокирующие: останавливают (блокируют) выполнение процесса до тех пор, пока производимая ими операция не будет выполнена. Неблокирующие функции возвращают управление немедленно, а выполнение операции продолжается в фоновом режиме; за завершением операции надо проследить особо. Неблокирующие функции возвращают квитанции ("requests"), которые погашаются при завершении. До погашения квитанции с переменными и массивами, которые были аргументами неблокирующей функции, запрещены любые действия.
Локальные: не инициируют пересылок данных между ветвями. Большинство информационных функций является локальными, так как копии системных данных уже хранятся в каждой ветви. Функция передачи MPI_Send и функция синхронизации MPI_Barrier не являются локальными, поскольку производят пересылку. Следует заметить, что, к примеру, функция приема MPI_Recv (парная для MPI_Send) является локальной: она всего лишь пассивно ждет поступления данных, ничего не пытаясь сообщить другим ветвям.
Коллективные: должны быть вызваны всеми ветвями-абонентами того коммуникатора, который передается им в качестве аргумента. Несоблюдение для них этого правила приводит к ошибкам на стадии выполнения программы (как правило, к зависанию).
Все функции MPI возвращают MPI_SUCCESS в случае успешного выполнения, иначе - код ошибки.
1.3 Общие процедуры MPI
1.3.1 Инициализация
int MPI_Init(int* argc, char*** argv)
MPI_Init. Инициализация параллельной части приложения. Реальная инициализация для каждого приложения выполняется не более одного раза, а если MPI уже был инициализирован, то никакие действия не выполняются, и происходит немедленный возврат из подпрограммы. Все оставшиеся MPI-процедуры могут быть вызваны только после вызова MPI_Init.
MPI_Init получает адреса аргументов, стандартно получаемых самой main от операционной системыи хранящих параметры командной строки. В конец командной строки программы MPI-загрузчик mpirun добавляет ряд информационных параметров, которые требуются MPI_Init.
1.3.2 Завершение
int MPI_Finalize()
MPI_Finalize. Завершение параллельной части приложения (нормальное закрытие библиотеки). Все последующие обращения к любым MPI-процедурам, в том числе к MPI_Init, запрещены. К моменту вызова MPI_Finalize некоторым процессом все действия, требующие его участия в обмене сообщениями, должны быть завершены.
|
|
|
Настоятельно рекомендуется не забывать вызывать эту функцию перед возвращением из программы. Для программы на языках C/C++ это:
· перед вызовом функции exit;
· перед каждым оператором return в функции main(), находящимся после MPI_Init;
· если функции main() назначен тип void, и она не заканчивается оператором return, то MPI_Finalize() следует поставить в конец main().
int main(int argc, char** argv)
{
MPI_Init(&argc, &argv);
...
MPI_Finalize();
}
1.3.3 Аварийное завершение
MPI_Abort(MPI_comm comm, int errorcode)
MPI_Abort. Аварийное закрытие библиотеки. Вызывается, если пользовательская программа завершается по причине ошибок времени выполнения, связанных с MPI.
Вызов MPI_Abort из любой задачи принудительно завершает работу ВСЕХ задач, подсоединенных к заданной области связи. Если указан описатель MPI_COMM_WORLD, будет завершено всеприложение (все его задачи) целиком, что, по-видимому, и является наиболее правильным решением. Используйте код ошибки MPI_ERR_OTHER, если не знаете, как охарактеризовать ошибку в классификации MPI.
1.3.4 Определение общего числа параллельных процессов в группе
int MPI_Comm_size (MPI_Comm comm, int* size)
Аргументы функции:
comm -- идентификатор группы.
OUT size -- размер группы.
1.3.5 Определение номера процесса в группе
int MPI_Comm_rank (MPI_comm comm, int* rank)
Аргументы функции:
comm -- идентификатор группы.
OUT rank -- номер вызывающего процесса в группе comm.
1.3.6 Определение времени
double MPI_Wtime()
Функция возвращает астрономическое время в секундах (вещественное число), прошедшее с некоторого момента в прошлом. Гарантируется, что этот момент не будет изменен за время существования процесса.
1.4 Прием/передача сообщений между отдельными процессами(связь "точка-точка").
Это самый простой тип связи между задачами: одна ветвь вызывает функцию передачи данных, а другая - функцию приема.
1.4.1 Посылка сообщения
|
|
|
int MPI_Send(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int msgtag, MPI_Comm comm)
Аргументы функции:
buf -- адрес начала буфера передачи, из которого берутся данные для отсылки. Помните, что наборы данных у каждой задачи свои, поэтому, например, используя одно и то же имя массива в нескольких задачах, Вы указываете не одну и ту же область памяти, а разные, никак друг с другом не связанные.
count – число передаваемых в сообщении элементов. Задается не в байтах, а в количестве ячеек. Указывает, сколько ячеек требуется передать.
datatype -- тип ячейки буфера. Для описания базовых типов Си в MPI определены константы MPI_INT, MPI_CHAR, MPI_DOUBLE и так далее, имеющие тип MPI_Datatype. Их названия образуются префиксом "MPI_" и именем соответствующего типа (int, char, double,...), записанным заглавными буквами. Пользователь может "регистрировать" в MPI свои собственные типы данных, например, структуры, после чего MPI сможет обрабатывать их наравне с базовыми. Процесс регистрации описывается в главе "Типы данных".
dest -- номер процесса-получателя, с которым происходит обмен данными.
msgtag -- идентификатор сообщения. Это целое число от 0 до 32767, которое пользователь выбирает сам. Оно служит той же цели, что и, например, расширение файла - задача-приемник:
· по идентификатору определяет смысл принятой информации;
· сообщения, пришедшие в неизвестном порядке, может извлекать из общего входного потока в нужном алгоритму порядке. Хорошим тоном является обозначение идентификаторов символьными именами посредством операторов "#define" или "const".
comm -- описатель области связи (коммуникатор).
Блокирующая посылка сообщения с идентификатором msgtag, состоящего из count элементов типа datatype, процессу с номером dest. Все элементы сообщения расположены подряд в буфере buf. Значение count может быть нулем. Тип передаваемых элементов datatype должен указываться с помощью предопределенных констант типа. Разрешается передавать сообщение самому себе.
Блокировка гарантирует корректность повторного использования всех параметров после возврата из подпрограммы. Выбор способа осуществления этой гарантии: копирование в промежуточный буфер или непосредственная передача процессу dest, остается за MPI. Следует специально отметить, что возврат из подпрограммы MPI_Send не означает ни того, что сообщение уже передано процессу dest, ни того, что сообщение покинуло процессорный элемент, на котором выполняется процесс, выполнивший MPI_Send.
1.4.2 Прием сообщения
int MPI_Recv(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int msgtag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status)
Аргументы функции:
OUT buf -- адрес начала буфера приема, в которыйпомещаются принятые данные.
count – число принимаемых в сообщении элементов.
datatype -- тип ячейки буфера.
source -- номер процесса-отправителя, с которым происходит обмен данными. В качестве номера процесса-отправителя можно указать предопределенную константу MPI_ANY_SOURCE - признак того, что подходит сообщение от любого процесса. В качестве идентификатора принимаемого сообщения можно указать константу MPI_ANY_TAG - признак того, что подходит сообщение с любым идентификатором.
msgtag -- идентификатор сообщения. Это целое число от 0 до 32767, которое пользователь выбирает сам. Оно служит той же цели, что и, например, расширение файла - задача-приемник:
· по идентификатору определяет смысл принятой информации;
· сообщения, пришедшие в неизвестном порядке, может извлекать из общего входного потока в нужном алгоритму порядке. Хорошим тоном является обозначение идентификаторов символьными именами посредством операторов "#define" или "const int".
comm -- описатель области связи (коммуникатор).
OUT status – параметры принятого сообщения.
Прием сообщения с идентификатором msgtag от процесса source с блокировкой. Число элементов в принимаемом сообщении не должно превосходить значения count. Если число принятых элементов меньше значения count, то гарантируется, что в буфере buf изменятся только элементы, соответствующие элементам принятого сообщения. Если нужно узнать точное число элементов в сообщении, то можно воспользоваться подпрограммой MPI_Probe.
Блокировка гарантирует, что после возврата из подпрограммы все элементы сообщения приняты и расположены в буфере buf.
Если процесс посылает два сообщения другому процессу и оба эти сообщения соответствуют одному и тому же вызову MPI_Recv, то первым будет принято то сообщение, которое было отправлено раньше.
1.4.3 Посылкаиприемсообщения:
В MPI введены две функции, осуществляющие одновременно посылку одних данных и прием других.
int MPI_Sendrecv(void *sbuf, int scount, MPI_Datatype stype, int dest, int stag, void *rbuf, int rcount, MPI_Datatype rtype, int source, MPI_Datatype rtag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status)
Аргументы функции:
Прототип содержит 12 параметров: первые 5 параметров такие же, как у MPI_Send, остальные 7 параметров такие же, как у MPI_Recv.
sbuf -- адрес начала буфера передачи, из которого берутся данные для отсылки.
scount – число передаваемых в сообщении элементов.
stype -- тип ячейки буфера отсылки.
dest -- номер процесса-получателя, с которым происходит обмен данными.
stag -- идентификатор сообщения.
OUT rbuf -- адрес начала буфера приема, в который помещаются принятые данные.
rcount – число принимаемых в сообщении элементов.
rtype -- тип ячейки буфера приема.
source -- номер процесса-отправителя, с которым происходит обмен данными.
rtag -- идентификатор сообщения.
comm -- описатель области связи (коммуникатор).
OUT status – параметры принятого сообщения.
Примечания:
· и прием, и передача используют один и тот же коммуникатор;
· порядок приема и передачи данных MPI_Sendrecv выбирает автоматически; гарантируется, что автоматический выбор не приведет к "клинчу";
· MPI_Sendrecv совместима с MPI_Send и MPI_Recv, т.е. может "общаться" с ними.
Данная операция объединяет в едином запросе посылку и прием сообщений. Принимающий и отправляющий процессы могут являться одним и тем же процессом. Сообщение, отправленное операцией MPI_Sendrecv, может быть принято обычным образом, и точно также операция MPI_Sendrecv может принять сообщение, отправленное обычной операцией MPI_Send. Буфера приема и посылки обязательно должны быть различными.
MPI_Sendrecv_replace помимо общего коммуникатора использует еще и общий для приема-передачи буфер. Не очень удобно, что параметр count получает двойное толкование: это и количество отправляемых данных, и предельная емкость входного буфера.
Примечание:
· принимаемые данные должны быть заведомо не длиннее отправляемых;
· принимаемые и отправляемые данные должны иметь одинаковый тип;
· отправляемые данные затираются принимаемыми;
· MPI_Sendrecv_replace так же гарантированно не вызывает клинча.
1.5 Групповые (коллективные) взаимодействия
Под термином "коллективные" в MPI подразумеваются три группы функций:
· функции коллективного обмена данными;
· точки синхронизации, или барьеры;
· функции поддержки распределенных операций.
Коллективная функция одним из аргументов получает описатель области связи (коммуникатор). Вызов коллективной функции является корректным, только если произведен из всех процессов-абонентов соответствующей области связи, и именно с этим коммуникатором в качестве аргумента (хотя для одной области связи может иметься несколько коммуникаторов, подставлять их вместо друг друга нельзя). В этом и заключается коллективность: либо функция вызывается всем коллективом процессов, либо никем.
Возврат из процедуры коллективного взаимодействия может произойти в тот момент, когда участие процесса в данной операции уже закончено. Как и для блокирующих процедур, возврат означает то, что разрешен свободный доступ к буферу приема или посылки, но не означает ни того, что операция завершена другими процессами, ни даже того, что она ими начата (если это возможно по смыслу операции).
Если требуется ограничить область действия для коллективной функции только частью присоединенных к коммуникатору задач (или расширить область действия), следует создать временную группу/область связи/коммуникатор на базе существующих.
Основные особенности и отличия от коммуникаций типа "точка-точка":
· на прием и/или передачу работают одновременно ВСЕ задачи-абоненты указываемого коммуникатора;
· коллективная функция выполняет одновременно и прием, и передачу; она имеет большое количество параметров, часть которых нужна для приема, а часть для передачи; в разных задачах та или иная часть игнорируется;
· как правило, значения ВСЕХ параметров (за исключением адресов буферов) должны быть идентичными во всех задачах;
· MPI назначает идентификатор для сообщений автоматически;
· кроме того, сообщения передаются не по указываемому коммуникатору, а по временному коммуникатору-дупликату; тем самым потоки данных коллективных функций надежно изолируются друг от друга и от потоков, созданных функциями "точка-точка".
1.5.1 Рассылка целого сообщения процессам
int MPI_Bcast(void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, MPI_Comm comm)
Аргументы функции:
OUT buf -- адрес начала буфера передачи сообщения
count -- число передаваемых элементов в сообщении
datatype -- тип передаваемых элементов
source -- номер рассылающего процесса
comm -- идентификатор группы
Рассылка сообщения от процесса source всем процессам, включая рассылающий процесс. При возврате из процедуры содержимое буфера buf процесса source будет скопировано в локальный буфер процесса. Значения параметров count, datatype и source должны быть одинаковыми у всех процессов.
Пример:
1.5.2 Сборка данных от процессов
int MPI_Gather(void *sbuf, int scount, MPI_Datatype stype, void *rbuf, int rcount, MPI_Datatype rtype, int dest, MPI_Comm comm)
Аргументы функции:
sbuf -- адрес начала буфера передачи
scount -- число элементов в посылаемом сообщении
stype -- тип элементов отсылаемого сообщения
OUT rbuf -- адрес начала буфера сборки данных
rcount -- число элементов в принимаемом сообщении
rtype -- тип элементов принимаемого сообщения
dest -- номер процесса, на котором происходит сборка данных
comm -- идентификатор группы
Сборка данных со всех процессов в буфере rbuf процесса dest. Каждый процесс, включая dest, посылает содержимое своего буфера sbuf процессу dest. Собирающий процесс сохраняет данные в буфере rbuf, располагая их в порядке возрастания номеров процессов. Параметр rbuf имеет значение только на собирающем процессе и на остальных игнорируется, значения параметров count, datatype и dest должны быть одинаковыми у всех процессов.
Пример:
1.5.3 Рассылкачастей сообщения процессам
int MPI_Scatter (void *sbuf, int scount, MPI_Datatype stype, void *rbuf, int rcount, MPI_Datatype rtype, int root, MPI_Comm comm)
Аргументы функции:
sbuf -- адрес начала буфера передачи
scount -- число элементов в посылаемом сообщении
stype -- тип элементов отсылаемого сообщения
OUT rbuf -- адрес начала буфера сборки данных
rcount -- число элементов в принимаемом сообщении
rtype -- тип элементов принимаемого сообщения
root -- номер процесса, который рассылает данные
comm -- идентификатор группы
Процедура MPI_Scatter по своему действию является обратной к MPI_Gather. Она осуществляет рассылку по scount элементов данных типа stype из буфера sbuf процесса root в буферы rbuf всех процессов коммуникатора comm, включая сам процесс root. Можно считать, что массив sbuf делится на равные части по числу процессов, каждая из которых состоит из scount элементов типа stype, после чего I-я часть посылается (I-1)-му процессу (процессы нумеруются с 0).
Пример:
int MPI_Allgather (void *sbuf, int scount, MPI_Datatype stype, void *rbuf, int rcount, MPI_Datatype rtype, MPI_Comm comm)
Аргументы функции:
sbuf -- адрес начала буфера передачи
scount -- число элементов в посылаемом сообщении
stype -- тип элементов отсылаемого сообщения
OUT rbuf -- адрес начала буфера сборки данных
rcount -- число элементов в принимаемом сообщении
rtype -- тип элементов принимаемого сообщения
comm -- идентификатор группы
Сборка данных из массивов sbuf со всех процессов коммуникатора comm в буфере rbuf каждого процесса. Данные сохраняются в порядке возрастания номеров процессов. Блок данных, посланный процессом I-1, размещается в I-ом блоке буфера rbuf принимающего процесса. Операцию можно рассматривать как MPI_Gather, при которой результат получается на всех процессах коммуникатора comm.
Пример:
1.5.4 Обмен различными порциями данных между всеми процессами
int MPI_Alltoall (void *sbuf, int scount, MPI_Datatype stype, void *rbuf, int rcount, MPI_Datatype rtype, MPI_Comm comm)
Аргументы функции:
sbuf -- адрес начала буфера передачи
scount -- число элементов в посылаемом сообщении
stype -- тип элементов отсылаемого сообщения
OUT rbuf -- адрес начала буфера сборки данных
rcount -- число элементов в принимаемом сообщении
rtype -- тип элементов принимаемого сообщения
comm -- идентификатор группы
Рассылка каждым процессом коммуникатора comm различных порций данных всем другим процессам. J-ый блок буфера sbuf (I-1)- го процесса попадает в I-ый блок данных буфера rbuf (J-1)-го процесса.[A1]
Пример:
1.6 Функции поддержки распределенных операций
1.6.1 Выполнение глобальных операций с возвратом результатов в главный процесс
int MPI_Reduce (void *sbuf, void *rbuf, int count, MPI_Datatype datatype, MPI_Op op, int root, MPI_Comm comm)
Аргументы функции:
sbuf -- адрес начала буфера для аргументов
OUT rbuf -- адрес начала буфера для результата
count -- число аргументов у каждого процесса
datatype -- тип аргументов
op -- идентификатор глобальной операции
root -- процесс-получатель результата
comm -- идентификатор группы
Выполнение count глобальных операций op с возвратом count результатов вбуфер rbuf главного процесса root. Операция выполняется независимо над соответствующими аргументами всех процессов. Значения параметров count и datatype у всех процессов должны быть одинаковыми. Из соображений эффективности реализации предполагается, что операция op обладает свойствами ассоциативности и коммутативности.
Идентификаторы глобальных операций:
MPI_MAX -- поэлементный максимум;
MPI_MIN -- поэлементный минимум;
MPI_SUM – поэлементная сумма;
MPI_PROD -- поэлементное произведение;
MPI_LAND, MPI_BAND -- логическая и двоичная операции И;
MPI_LOR, MPI_BOR -- логическая и двоичная операции ИЛИ;
MPI_LXOR, MPI_BXOR -- логическая и двоичная операции исключающее ИЛИ;
MPI_MAXLOC, MPI_MINLOC - поиск индексированного минимума/максимума.
1.6.2 Выполнение глобальных операций с возвратом результатов во все процессы
int MPI_Allreduce(void *sbuf, void *rbuf, int count, MPI_Datatype datatype, MPI_Op op, MPI_Comm comm)
Аргументы функции:
sbuf -- адрес начала буфера для аргументов
OUT rbuf -- адрес начала буфера для результата
count -- число аргументов у каждого процесса
datatype -- тип аргументов
op -- идентификатор глобальной операции
comm -- идентификатор группы
Функция аналогична предыдущей, но результат будет записан в буферы rbuf всех процессов.
1.6.3 Выполнение глобальных операций с возвратом частирезультатов во все процессы
int MPI_Reduce_scatter (void *sbuf, void *rbuf, int *rcounts, MPI_Datatype datatype, MPI_Op op, MPI_Comm comm)
Аргументы функции:
sbuf -- адрес начала буфера для аргументов
OUT rbuf -- адрес начала буфера для результата
rcounts -- массив, в котором хранятся количества элементов буфера, передающиеся каждому процессу
datatype -- тип аргументов
op -- идентификатор глобальной операции
comm -- идентификатор группы
Функция аналогична MPI_Reduce, но каждая задача получает не весь массив-результат, а его часть. Длины этих частей находятся в массиве-третьем параметре функции. Размер исходных массивов во всех задачах одинаков и равен сумме длин результирующих массивов.
1.6.4 Выполнение независимых частичных операций над элементами массивов
int MPI_Scan (void *sbuf, void *rbuf, int сount, MPI_Datatype datatype, MPI_Op op, MPI_Comm comm)
Аргументы функции:
sbuf -- адрес начала буфера для аргументов
OUT rbuf -- адрес начала буфера для результата
count -- массив, в котором хранятся количества элементов буфера, передающиеся каждому процессу
datatype -- тип аргументов
op -- идентификатор глобальной операции
comm -- идентификатор группы
Выполнение count независимых частичных операций op над соответствующими элементами массивов sbuf. I-ый процесс выполняется count глобальных операций над соответствующими элементами массива sbuf процессов с номерами о 0 до I включительно и помещает полученный результат в массив rbuf. Полный результат глобальной операции получается в массиве rbuf последнего процесса.
1.7 Синхронизация процессов
Блокировкаработыпроцессов:
int MPI_Barrier(MPI_Comm comm)
Аргументы функции:
comm -- идентификатор группы
Блокирует работу процессов, вызвавших данную процедуру, до тех пор, пока все оставшиеся процессы группы comm также не выполнят эту процедуру. Гарантирует, что к выполнению следующей за MPI_Barrier инструкции каждая задача приступит одновременно с остальными.
Это единственная в MPI функция, вызовами которой гарантированно синхронизируется во времени выполнение различных ветвей! Некоторые другие коллективные функции в зависимости от реализации могут обладать, а могут и не обладать свойством одновременно возвращать управление всем ветвям; но для них это свойство является побочным и необязательным.
2 Пример задачи, использующий функции MPI.
Описание задачи: реализация алгоритма вычисления приближенного значения p в виде интеграла.
#include "mpi.h"
#include <stdio.h>
#include <math.h>
double f(double a);
double f(double a) /* Функцияинтеграла */
{
return (4.0 / (1.0 + a*a));
}
int main(int argc, char *argv[])
{
/* Объявление переменных:
-флаг окончания вычислений
-параметр погрешности вычисления
-порядковый номер задачи
-общее количество задач
-параметрцикла
*/
int done = 0, n, myid, numprocs, i;
/* Эталонное значение П */
double PI25DT = 3.141592653589793238462643;
/*
-текущее значение П
- эталонное значение П
- шаг интеграла
- сумма при вычислении интеграла
- текущий аргумент подынтегральной функции
*/
double mypi, pi, h, sum, x;
/*
- начальное и конечное время вычисления интеграла
*/
double startwtime = 0.0, endwtime;
/* Инициализациябиблиотеки */
MPI_Init(&argc,&argv);
/* Получаем общее количество запущенных процессов */
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);
/* Получаем порядковый номер текущего процесса */
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);
n = 0;
while (!done)
{
if (myid == 0) {
if (n==0) n=100; else n=0;
/* Засекаем время начала вычисления */
startwtime = MPI_Wtime();
}
/* Рассылаем содержимое буфера задачи во все остальные */
MPI_Bcast(&n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
if (n == 0) done = 1;
else {
h = 1.0 / (double) n;
sum = 0.0;
for (i = myid + 1; i <= n; i += numprocs)
{
x = h * ((double)i - 0.5); sum += f(x);
}
mypi = h * sum;
/* Массив с результатами размещается в данной задаче */
MPI_Reduce(&mypi,&pi,1,MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
if (myid == 0) {
printf("pi is approximately %.16f, Error is %.16f\n",
pi, fabs(pi - PI25DT));
endwtime = MPI_Wtime();/*Засекаемвремяокончаниявычисления */
/* Выводобщеговременивычисления */
printf("wall clock time = %f\n", endwtime-startwtime);
}
}
}
MPI_Finalize(); /* Нормальное закрытие библиотеки */
return 0;
}
3 Установка, компиляция и запуск программ MPI
В состав программного инструментария MPI входят, как правило, два обязательных компонента:
· библиотека программирования для языков Си, Си++;
· среда исполнения и загрузчик исполняемых файлов.
3.1 Установка Microsoft MPI
В качестве базовой реализации MPIпредлагается для использования пакет MicrosoftMPI, доступный по адресу: https://goo.gl/Ra2clT. Он включает в себя библиотеку программирования (пакет msmpisdk.msi) и загрузчика (пакет MSMpiSetup.exe).
Для работы с MPIнеобходимо установить и тот и другой пакет в любом порядке.
По умолчанию пакеты устанавливаются в следующие каталоги:
· C:\Program Files (x86)\Microsoft SDKs\MPI –библиотека (далееSDK)
· "C:\Program Files\Microsoft MPI\" –загрузчик (далее MPI).
Дальнейшее описание приведено исходя из этих путей. Если вы установили в другие каталоги, учитывайте это в дальнейшей работе.
3.2 Компиляция в MicrosoftVisualStudio (на примере VS 2013)
1. Создайте новый проект (C++, Win32, Консольное приложение)
Очень рекомендуется установить галку «Пустой проект»:
и после этого создать в нем новый C/C++ файл:
2. Внастройкахпроекта:
вAdditionalIncludeDirectories:
добавить магическую комбинацию: $(MSMPI_INC)
3. Там же в настройках проекта в AdditionalLibraryDirectories:
добавить магическую комбинацию: $(MSMPI_LIB32)
4. Там же в AdditionalDependencies
Добавьте библиотеку msmpi.lib
5. Скомпилируйте приложение.
3.3 Запуск скомпилированной программы в командной строке
Для запуска MPI программы, используется программа mpiexec.exe, которая расположена в директории "C:\Program Files\Microsoft MPI\Bin\". Чтобы запустить программу на, например, 4 процессорах (4потоках) нужно использовать команду:
mpiexec.exe–n4mpitest.exe
Здесь значение 4 – количество процессов, на которых производится вычисление задачи,а mpitest.exe – имя файла запускаемой задачи.
Результат будет похож на такой:
4 Задания к лабораторным работам.
4.1 Замечания к выполнению лабораторных работ
Процессы: вне зависимости от количества процессов в задании программа должна работать корректно на любом числе процессов. Под термином «корректно» подразумевается:
· Выдавать одинаковый результат в задачах, где от числа процессов не зависит математический результат вычислений (первая, часть заданий второй и третья лабораторные работы).
· Выдавать различные, но правильные результаты в задачах, где математический результат зависит от числа процессов (например – часть задач 2 лабораторной работы).
Вычисления: использование распределенных вычислений должно распределять нагрузку и сокращатьвремя выполнения задачи, а не увеличивать время и количество вычислений относительно однозадачного выполнения. Например:
· Если вектор должен быть передан от одного процесса другим процессам, то этот вектор нужно создавать только в том процессе, который будет рассылать данные, а не во всех.
Коммуникации: так как вычислители (процессы, процессоры или вычислительные машины, которые реализуют вычисления) заведомо быстрее, чем коммуникации, следовательно, передача данных между процессорами должна быть минимально необходимой. Например:
· Если при сортировке матрицы отдельные процессы должны сортировать отдельные столбцы (строки), то не следует передавать процессам всю матрицу. Передавать следует непосредственно строки, которые будут отсортированы.
· Особенно не стоит использовать метод Alltoallдля транспонирования матриц.
4.2 Лабораторная работа №1. Пересылка данных.
4.2.1 Цель работы
Переслать вектор, размерности M, N процессам, используя различные виды связи между процессами. Элементы вектора задаются произвольно. Элементы вектора пересылаемого и принятого вектора, а также время выполнения должны быть выведены на экран.
4.2.2 Содержание отчета
Задание.
Текст программы.
Результат работы программы.
4.2.3 Варианты заданий
| № варианта | M | N | Функция |
| 1 | 3 | 3 | MPI_Send |
| 2 | 5 | 4 | MPI_Bcast |
| 3 | 7 | 5 | MPI_Gather |
| 4 | 10 | 3 | MPI_Scatter |
| 5 | 13 | 4 | MPI_Allgather |
| 6 | 15 | 5 | MPI_Alltoall |
| 7 | 3 | 3 | MPI_Alltoall |
| 8 | 5 | 4 | MPI_Allgather |
| 9 | 7 | 5 | MPI_Scatter |
| 10 | 10 | 3 | MPI_Gather |
| 11 | 13 | 4 | MPI_Bcast |
| 12 | 15 | 5 | MPI_Send |
| 13 | 3 | 3 | MPI_Gather |
| 14 | 5 | 4 | MPI_Allgather |
| 15 | 7 | 5 | MPI_Send |
| 16 | 10 | 3 | MPI_Alltoall |
| 17 | 13 | 4 | MPI_Scatter |
| 18 | 15 | 5 | MPI_Bcast |
4.3 Лабораторная работа №2. Распределенные вычисления.
4.3.1 Цель работы
Сгенерировать в каждом из N процессов вектор чисел. Размерность вектора – М. Произвести поэлементную обработку всех векторов и поместить результирующий вектор в каком-либо процессе.В работе использовать средства MPIдля организации распределенных вычислений (см. раздел 1.6).
4.3.2 Содержание отчета
Задание.
Текст программы.
Результат работы программы.
4.3.3 Варианты заданий
| № вар-та | N | M | Тип элемента вектора | Тип поэлементной обработки |
| 1 | 3 | 10 | Целый байтовый | Поэлементный максимум |
| 2 | 4 | 20 | Знаковый короткий целый | Поэлементное умножение |
| 3 | 5 | 30 | Без знаковый целый | Поэлементная сумма |
| 4 | 6 | 40 | Длинное целое | Двоичное И |
| 5 | 7 | 50 | Целое | Двоичное искл. ИЛИ |
| 6 | 3 | 10 | Целое | Поэлементный максимум |
| 7 | 4 | 20 | Длинное целое | Поэлементное умножение |
| 8 | 5 | 30 | Знаковый короткий целый | Поэлементная сумма |
| 9 | 6 | 40 | Без знаковый целый | Двоичное И |
| 10 | 7 | 50 | Целый байтовый | Двоичное искл. ИЛИ |
| 11 | 3 | 10 | Целый байтовый | Двоичное искл. ИЛИ |
| 12 | 4 | 20 | Знаковый короткий целый | Двоичное И |
| 13 | 5 | 30 | Без знаковый целый | Поэлементное умножение |
| 14 | 6 | 40 | Длинное целое | Поэлементная сумма |
| 15 | 7 | 50 | Целое | Поэлементный максимум |
| 16 | 3 | 30 | Длинное целое | Двоичное И |
| 17 | 4 | 40 | Знаковый короткий целый | Поэлементный максимум |
| 18 | 5 | 50 | Целый байтовый | Поэлементное умножение |
4.4 Лабораторная работа №3. Сортировка элементов массива.
4.4.1 Цель работы
Произвести сортировку элементов в столбцах (или строках) матрицы размерности NxM, с использованием распределения вычислений между процессамисредствамиMPI.
