云计算--MPI

[[email protected] mpi]# mpicc -c base.c
[[email protected] mpi]# mpicc -o base base.o
[[email protected] mpi]# mpirun -np 4 ./base

mpicc cos.c -o cos -lm

一.运行实例
1.hello world

#include <stdio.h>
#include "mpi.h"
int main(int argc, char**argv){
MPI_Init(&argc, &argv);
printf("Hello world.\n");
MPI_Finalize();
return 0;
}

2.每个进程输出自己是第几个进程

#include <stdio.h>
#include "mpi.h"
int main(int argc, char **argv){
MPI_Comm comm = MPI_COMM_WORLD;
int size, rank;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(comm, &size);
MPI_Comm_rank(comm, &rank);
printf("This is process %d of %d processes.\n", rank, size);
MPI_Finalize();
return 0;
}

3.点对点。0号进程给1号进程发消息,1号进程接收消息

#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<string.h>
int main(int argc, char **argv){
MPI_Comm comm = MPI_COMM_WORLD;
MPI_Status status; int size, rank; char str[100];
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(comm, &size); MPI_Comm_rank(comm, &rank);
if (rank == 0) {
strcpy(str, "hello world");
printf("Process 0 send 1 to process %s.\n", str);
MPI_Send(str, strlen(str) + 1, MPI_CHAR, 1, 99, comm);
}
else if (rank == 1) {
MPI_Recv(str, 100, MPI_CHAR, 0, 99, comm, &status);
printf("Process 1 receives messages %s.\n", str);
}
MPI_Finalize();
return 0;
}

4.点对点。进程之间互相接收和发送消息
#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<string.h>
int main(int argc, char **argv){
const int limit = 10;
int rank, count = 0;
MPI_Status status;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
while (count < limit){
if (rank == 0){
count++;
MPI_Send(&count, 1, MPI_INT, 1, 10, MPI_COMM_WORLD);
printf("0 sent %d to 1\n", count);
MPI_Recv(&count, 1, MPI_INT, 1, 20, MPI_COMM_WORLD, &status);
printf("0 received %d from 1\n", count);
}
else {
MPI_Recv(&count, 1, MPI_INT, 0, 10, MPI_COMM_WORLD, &status);
printf("1 received %d from 0\n", count);
count++;
MPI_Send(&count, 1, MPI_INT, 0, 20, MPI_COMM_WORLD);
printf("1 sent %d to 0\n", count);
}
}
MPI_Finalize();
}

5.点对点。进程之间循环发送一个数,0->1->2->0(假设开启了两个进程)

#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<string.h>
int main(int argc, char** argv){
int rank, size, token, source, dest;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
source = rank == 0 ? size -1 : rank - 1;
dest = (rank + 1) % size;
token = 100;
if (rank == 0){
MPI_Ssend(&token, 1, MPI_INT, dest, 1, MPI_COMM_WORLD);
printf("Process %d sends token to %d.\n", rank, dest);
MPI_Recv(&token, 1, MPI_INT, source, 1, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
printf("Process %d receives token from %d.\n", rank, source);
}
else {
MPI_Recv(&token, 1, MPI_INT, source, 1, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
printf("Process %d receives token from %d.\n", rank, source);
MPI_Ssend(&token, 1, MPI_INT, dest, 1, MPI_COMM_WORLD);
printf("Process %d sends token to %d.\n", rank, dest);
}
MPI_Finalize();
return 0;
}

6.给0号进程赋值。然后把0号进程的值广播出去。每个进程接收到的值和0号进程一样

#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<string.h>
int main(int argc, char** argv){
int arr[3], i, rank;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
if (rank == 0){
for (i = 0; i < 3; i++)
arr[i] = i + 1;
}
MPI_Bcast(arr, 3, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
printf("Process %d receives:", rank);
for (i = 0; i < 3; i++)
printf("%d ", arr[i]);
putchar(‘\n‘);
MPI_Finalize();
return 0;
}

7.0号进程收集其他所有进程的值
#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<stdlib.h>
int main(int argc, char **argv){
int rank, size, sbuf[3], *rbuf, i;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
for (i = 0; i < 3; i++)
sbuf[i] = rank * 10 + i;
if (rank == 0)
rbuf = (int*)malloc(sizeof(int) * 3 * size);
MPI_Gather(sbuf, 3, MPI_INT, rbuf, 3, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
if (rank == 0){
printf("Process 0 receives:");
for (i = 0; i < size * 3; i++)
printf("%d ", rbuf[i]);
putchar(‘\n‘);
}
MPI_Finalize();
return 0;
}

8.把0号进程的值发给所有进程,每个进程得到的值不一样
#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<stdlib.h>
int main(int argc, char** argv){
int rank, size, *sbuf, rbuf[3], i;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
if (rank == 0){
sbuf = (int *) malloc(sizeof(int) * 3 * size);
for (i = 0; i < size * 3; i++)
sbuf[i] = i + 1;
}
MPI_Scatter(sbuf, 3, MPI_INT, rbuf, 3, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
printf("Process %d receives: ", rank);
for (i = 0; i < 3; i++)
printf("%d ", rbuf[i]);
putchar(‘\n‘);
MPI_Finalize();
return 0;
}

9.与gather不同,所有进程都收集到其他进程的消息
#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<stdlib.h>
int main(int argc, char **argv){
int rank, size, sbuf[3], *rbuf, i;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
for (i = 0; i < 3; i++)
sbuf[i] = rank * 10 + i;
rbuf = (int*)malloc(sizeof(int) * 3 * size);
MPI_Allgather(sbuf, 3, MPI_INT, rbuf, 3, MPI_INT, MPI_COMM_WORLD);
printf("Process %d receives:", rank);
for (i = 0; i < size * 3; i++)
printf("%d ", rbuf[i]);
putchar(‘\n‘);
free(rbuf);
MPI_Finalize();
return 0;
}

10.有三个任务,把

task1 task2 task3
0 1 2
3 4 5
6 7 8
9 10 11
转换成:
rank0 rank1 rank2 rank3
0 3 6 9
1 4 7 10
2 5 8 11
#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<stdlib.h>
int main(int argc, char** argv){
int rank, size, *sbuf, *rbuf, i;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
sbuf = (int*)malloc(size * 3 * sizeof(int));
rbuf = (int*)malloc(size * 3 * sizeof(int));
for (i = 0; i < size * 3; i++)
sbuf[i] = rank * 10 + i;
printf("Before exchange, process %d has ", rank);
for (i = 0; i < size * 3; i++)
printf("%d ", sbuf[i]);
putchar(‘\n‘);
MPI_Alltoall(sbuf, 3, MPI_INT, rbuf, 3, MPI_INT, MPI_COMM_WORLD);
printf("After exchange, process %d has ", rank);
for (i = 0; i < size * 3; i++)
printf("%d ", rbuf[i]);
putchar(‘\n‘);
MPI_Finalize();
free(sbuf);
free(rbuf);
return 0;
}

11.对每个任务(一列)求和
#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<stdlib.h>
int main(int argc, char** argv) {
int size, rank, sbuf[3], rbuf[3], i;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
for (i = 0; i < 3; i++) sbuf[i] = rank * 10 + i;
printf("Process %d has: ", rank);
for (i = 0; i < 3; i++) printf("%d ", sbuf[i]);
putchar(‘\n‘);
MPI_Reduce(sbuf, rbuf, 3, MPI_INT, MPI_SUM, 0,MPI_COMM_WORLD);
if (rank == 0) {
printf("Total sum = ");
for (i = 0; i < 3; i++) printf("%d ",rbuf[i]);
putchar(‘\n‘);
}
MPI_Finalize();
}

12.对每个任务(一列)求最大值,并求出其所在进程编号,0号进程输出结果
#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<stdlib.h>
typedef struct{ int val; int rank;}DATATYPE;
int main(int argc, char** argv){
int size, rank, i; DATATYPE sbuf[3], rbuf[3];
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
srand(time(NULL) + rank);
printf("Process %d has ", rank);
for (i = 0; i < 3; i++){
sbuf[i].val = rand() % 100;
sbuf[i].rank = rank;
printf("%d ", sbuf[i].val);
}
putchar(‘\n‘);
MPI_Reduce(sbuf, rbuf, 3, MPI_2INT, MPI_MAXLOC, 0, MPI_COMM_WORLD);
if (rank == 0){
printf("max value and location are:\n");
for (i = 0; i < 3; i++) printf("value = %d, location = %d\n", rbuf
[i].val, rbuf[i].rank);
}
MPI_Finalize();
return 0;
}

13.对每一列求最大值,每个进程都得到结果并输出
#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<stdlib.h>
int main(int argc, char** argv) {
int size, rank, sbuf[3], rbuf[3], i;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
for (i = 0; i < 3; i++) sbuf[i] = rank * 10 + i;
printf("Process %d has: ", rank);
for (i = 0; i < 3; i++) printf("%d ", sbuf[i]);
putchar(‘\n‘);
MPI_Allreduce(sbuf, rbuf, 3, MPI_INT, MPI_SUM, MPI_COMM_WORLD);
printf("Total sum of process %d = ", rank);
for (i = 0; i < 3; i++) printf("%d ",rbuf[i]);
putchar(‘\n‘);
MPI_Finalize();
}

14.每遍历一个进程对其与前面的进程的每一列求和
#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<stdlib.h>
int main(int argc, char** argv) {
int size, rank, sbuf[3], rbuf[3], i;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
for (i = 0; i < 3; i++) sbuf[i] = rank * 10 + i;
printf("Process %d has: ", rank);
for (i = 0; i < 3; i++) printf("%d ", sbuf[i]); putchar(‘\n‘);
MPI_Scan(sbuf, rbuf, 3, MPI_INT, MPI_SUM, MPI_COMM_WORLD);
printf("Process %d has results ", rank);
for (i = 0; i < 3; i++) printf("%d ", rbuf[i]);
putchar(‘\n‘);
MPI_Finalize();
}

二.函数
1.send

MPI_Send(
void* data,// starting address of the data to be sent
int count,//number of elements to be sent (not bytes)
MPI_Datatype datatype,//MPI datatype of each element
int destination, //rank of destination process
int tag,//message identifier (set by user)
MPI_Comm comm) //MPI communicator of processors involved

2.recv

MPI_Recv(
void* data, //starting address of buffer to store message
int count, //number of elements to be received (not bytes)
MPI_Datatype datatype, //MPI datatype of each element
int source,// rank of source process
int tag,//message identifier (set by user)
MPI_Comm comm, //MPI communicator of processors involved
MPI_Status* status) //structure of information about the message

3.Broadcast把一个进程的内容发送给所有进程广播

int MPI_Bcast(
void* buffer,//starting address of buffer
int count, //number of entries in buffer
MPI_Datatype datatype,//data type of buffer
int root, //rank of broadcast root
MPI_Comm comm)//communicator

4.gather0号进程收集其他进程的消息

int MPI_Gather(
const void* sendbuf, //starting address of send buffer
int sendcount, //number of elements in send buffer
MPI_Datatype sendtype,//data type of send buffer elements
void* recvbuf, //address of receive buffer (significant only at root)
int recvcount,//number of elements for any single receive (significant only at root)
MPI_Datatype recvtype,//data type of recv buffer elements(significant only at root)
int root,//rank of receiving process
MPI_Comm comm)//communicator

5.scatter 把0号进程的值发给所有进程,每个进程得到的值不一样

int MPI_Scatter (
void * sendbuf , // pointer to send buffer
int sendcount , // items to send per process
MPI_Datatype sendtype , // type of send buffer data
void * recvbuf , // pointer to receive buffer
int recvcount , // number of items to receive
MPI_Datatype recvtype , // type of receive buffer data
int root , // rank of sending process
MPI_Comm comm ) // MPI communicator to use

6.allgather与gather不同,allgather不只0号进程收集其他进程的消息,所有进程都会收集到其他进程的消息

int MPI_Allgather (
void * sendbuf , // pointer to send buffer
int sendcount , // number of items to send
MPI_Datatype sendtype , // type of send buffer data
void * recvbuf , // pointer to receive buffer
int recvcount , // items to receive per process
MPI_Datatype recvtype , // type of receive buffer data
MPI_Comm comm ) // MPI communicator to use

7.alltoall

int MPI_Alltoall(
const void *sendbuf,
int sendcount, //number of elements to send to each process
MPI_Datatype sendtype, //data type of send buffer elements
void *recvbuf, //address of receive buffer
int recvcount, //number of elements received from any process
MPI_Datatype recvtype, //data type of receive buffer elements
MPI_Comm comm) //communicator

8.reduce

MPI_Reduce(
void* send_data, //address of send buffer
void* recv_data, //address of receive buffer
int count,//number of elements in send buffer
MPI_Datatype datatype, //data type of elements of send buffer
MPI_Op op, //reduce operation MPI的操作函数PPT87页
int root, rank of root process
MPI_Comm communicator) //communicator

9.Allreduce

MPI_Allreduce(
void* send_data, //address of send buffer
void* recv_data,//address of receive buffer
int count, //number of elements in send buffer
MPI_Datatype datatype, //data type of elements of send buffer
MPI_Op op, //reduce operation
MPI_Comm communicator) //communicator

10.Scan

int MPI_Scan(
const void* sendbuf,//address of send buffer
void* recvbuf, //address of receive buffer
int count, //number of elements in send buffer
MPI_Datatype datatype, //data type of elements of send buffer
MPI_Op op,//reduce operation
MPI_Comm comm) //communicator

时间: 2024-10-12 23:25:45

云计算--MPI的相关文章

MPI和MapReduce

在当前最流行的高性能并行体系结构中比较常用的并行编程环境分为两类:消息传递和共享存储.MPI是基于消息传递的经典代表,是消息传递井行程序设计的标准,用于构建高可靠的.可伸缩的.灵活的分布式应用程消息传递井行处理开销比较大,适合于大粒度的进程级并行计算,相对其他并行编程环境,它具有很好的可移植性,几乎能被所有的并行环境支持;还具有很好的可扩展性,具有完备的异步通信功能,能按照用户的要求很好地分解问题,组织不同进程之间进行数据交换,适合大规模可扩展性的并行算法. MPI模式在学术研究领域应用较多,而

分布式计算 网格计算 并行计算 云计算

先说分布式计算和并行计算的异同: 解决对象上:都是大任务化为小任务,这是他们共同之处. 但是分布式的任务包互相之间有独立性,上一个任务包的结果未返回或者是结果处理错误,对下一个任务包的处理几乎没有什么影响.因此,分布式的实时性要求不高,而且允许存在计算错误(因为每个计算任务给好几个参与者计算,上传结果到服务器后要比较结果,然后对结果差异大的进行验证,我个人感觉这样有助于发现科学家们真正想要找的)! 分布式要处理的问题一般是基于“寻找”模式的.所谓的“寻找”,就相当于穷举法!为了尝试到每一个可能存

网格计算, 云计算, 集群计算, 分布式计算, 超级计算

网格计算, 云计算, 集群计算, 分布式计算, 超级计算 整体来说都有将任务分割.运算.组合,只是协同和处理的重点不同: 超级计算强调的是高并行计算能力,应用设备多是超级计算机如天河一号,是infiniband的高并行处理架构,实现总线级协同,一般采用计算能力更强的GPU而非CPU:集群计算和分布式计算是相对于设备部署结构来说,这种计算相对超算来说,对于计算的并行处理及响应要求较低,需要实现的是网络环境下的协同,实现的效果受网络环境影响.网格计算是集群计算和分布式计算与超级计算中间的产物,是在原

云计算、分布式计算、并行计算、网格计算、集群

转自:http://blog.csdn.net/cuidiwhere/article/details/7884545 并行计算:并行计算是相对于串行计算来说的.可分为时间上的并行和空间上的并行. 时间上的并行就是指流水线技术,而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算.例如基于CUDA编程.并行计算的目的就是提供单处理器无法提供的性能(处理器能力或存储器),使用多处理器求解单个问题. 总结:并行的主体 -- 处理器:进程/线程级并行. 分布式计算:分布式计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能

从CPU/OS到虚拟机和云计算

从CPU/OS到虚拟机和云计算 作者:张冬 关于这个话题,套用一句谚语就是三十年河东三十年河西,风水轮流转.软件和硬件一定是相互促进.相互拆台又相互搭台的.一些之前被诟病的上层架构,或许若干年之后会被发现成了最合适的选择,而再过若干年,又会变得不合适.软件定义亦或是硬件定义,同样也是这样,硬件定义的结果是性能够强但是不灵活,此时软件定义便会开始酝酿翻盘,但是任何事情都有惯性,软件"过度"定义之后,会发现很多事情搞不定,还得靠硬件来加速一下,此时开始进入硬件定义周期,然后循环往复.我们可

云计算背后的秘密:NoSQL诞生的原因和优缺点

转载收藏一篇对nosql讲解的比较全面的文章:http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/47908797 这篇文章将和大家聊聊为什么NoSQL会在关系型数据库已经非常普及的情况下异军突起? 诞生的原因 随着互联网的不断发展,各种类型的应用层出不穷,所以导致在这个云计算的时代,对技术提出了更多的需求,主要体现在下面这四个方面: 1. 低延迟的读写速度:应用快速地反应能极大地提升用户的满意度; 2. 支撑海量的数据和流量:对于搜索这样大型应用而

云计算之openstack基础服务之一keystone服务最佳实践

1.openstack简介 Openstack是一个项目,该项目支持所有类型的云环境的一个开源云计算平台,该项目的目的是为了实现简单,大规模可扩展性,以及丰富功能集,来自世界各地的云计算专家项目作出贡献.Openstack提供了一个基础架构即服务(Iaas)并通过各种配套服务的解决方案,每个服务提供一个应用编程接口来完成整个openstack的结合. 架构图如下: 相关服务介绍: 服务名称 项目名称 描述 Dashboard Horizon 基于openstackAPI接口使用Django开发的

【N版】openstack——走进云计算(一)

[N版]openstack--走进云计算 一.云计算 云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的.便捷的.按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括:网络.服务器.存储.应用软件.服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互. 1.1云计算的特点和优势 1)云计算是一种使用模式 2)云计算必须通过网络访问 3)弹性计算,按需付费 1.2在云计算之前的模式或技术 1)IDC托管 2)IDC租用 3)虚拟主机(卖空间的) 4)VPS:虚拟专用

云计算与虚拟化的区别0.0

1.传统数据中心面临的问题 在讲云计算和虚拟化之前,在没有云计算之前我们传统统数据中心面临的问题. 1.1.传统IDC托管 买台机器-放到IDC-安装系统-部署应用-买个域名-绑定上去-对外访问-ICP备案-ICP证(电子商务)-文网文(文化部备案)--公安局备案-接入备案(机房接入备案,备案现在机房管 ) 注销备案 -- 各种坑 北京不支持个人备案转公司备案. 域名转让(官方要求最多72小时)坑 72小时中有可能会出现 两方都给停了的风险. 一般招代理去做 1.2.IDC租用 IDC连续租三年