【上海大学计算机系统结构实验报告】多机环境下MPI并行编程

多机环境下MPI并行编程实验报告

最新推荐文章于 2025-06-03 00:15:00 发布

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#MPI #Linux

实验目的

学习编制多进程并行程序实现如下功能：
1. 创建多进程，输出进程号和进程数。
2. 运行多进程并行例子程序。
3. 编程实现大规模矩阵的并行计算。

实验过程及结果分析

实验环境

操作系统：Ubuntu 20.04
开发工具：GCC 9.3.0、OpenMPI 4.0.3

实验步骤

多主机无密码登录配置

在任意一台主机上生成RSA密钥对：
```
ssh-keygen -t rsa -C "Kevin"
```

该命令将在用户主目录下的 ~/.ssh/ 目录中生成id_rsa和id_rsa.pub两个文件。

将生成的公钥内容追加至同目录下的 authorized_keys 文件中，授权本主机信任该密钥登录：
```
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
```
此时，将该 authorized_keys 文件拷贝到其他主机，以建立互信。
为便于多主机通信与配置，使用以下命令将三台主机分别命名为 master、slave1 和 slave2：
```
sudo vim /etc/hostname
```
编辑 /etc/hosts 文件，添加各主机的IP与主机名映射，例如：
```
192.168.1.100 master
192.168.1.101 slave1
192.168.1.102 slave2
```
重启三台主机，而后使用ssh [username]命令测试主机间的无密码登录是否生效。

安装MPI环境

在三台主机上分别执行以下命令安装MPI环境：
```
sudo apt install openmpi-bin libopenmpi-dev
```
验证安装是否成功：
```
mpicc --version
mpirun --version
```

图 1 安装成功后会显示版本信息

配置NFS共享目录

在多主机运行MPI程序时，所有节点需要访问相同的可执行文件和输入输出路径。如果每台主机都独立保存一份代码和数据，会导致维护成本较高且容易出错。因此，此次实验使用NFS（网络文件系统）在master节点上创建共享目录，并将其挂载到所有计算节点，从而确保各节点读取到的是同一份程序和数据。

具体步骤如下：

在master节点上配置NFS服务：

安装NFS服务端：
```
sudo apt install nfs-kernel-server
```

创建共享目录并设置权限：

sudo mkdir -p /home/ubuntu/shared
sudo chown -R ubuntu:ubuntu /home/ubuntu/shared

在/etc/exports文件中添加：

/home/ubuntu/shared *(rw,sync,no_subtree_check)

重启NFS服务使配置生效：

sudo exportfs -a
sudo systemctl restart nfs-kernel-server

在slave1和slave2节点上挂载共享目录：

安装NFS客户端：
```
sudo apt install nfs-common
```
创建本地挂载点：
```
sudo mkdir -p /home/ubuntu/shared
```

挂载共享目录：

sudo mount master:/home/ubuntu/shared /home/ubuntu/shared

挂载完成后，从节点可直接访问/home/ubuntu/shared目录，并与master节点保持实时同步。

MPI程序测试

单主机多进程测试

在master节点上编译运行下面的MPI程序，验证并行能力，如果主机的核心数不够，可添加 --oversubscribe 参数从而允许多个进程共享核心。

#include <mpi.h>
#include <stdio.h>

int main(int argc, char **argv)
{
   
   
    MPI_Init(&argc, &argv);
    int world_rank;
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &world_rank);
    int world_size;
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &world_size);
    printf("Hello from rank %d out of %d processors\n", world_rank, world_size);
    MPI_Finalize();
    return 0;
}