MPI——矩阵乘法

本文介绍了一种使用MPI在多节点环境下实现矩阵乘法的方法。通过广播、散列和收集等操作,有效地将计算任务分配到各个节点上,提高了大规模矩阵运算的效率。

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#include<stdio.h>
#include<time.h>
#include<stdlib.h>
#include "mpi.h"

#define N 3

int main(int argc,char **argv)
{
MPI_Init(&argc,&argv);
int rank,size;
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&size);

int m=atoi(argv[1]);
int n=atoi(argv[2]);
int block=(m+size-1)/size*n;
if(rank==size-1 && block>m*n-(size-1)*block) block=m*n-(size-1)*block;

int *A=NULL;
int *TA=(int*)malloc(block*sizeof(int));
int **B=(int**)malloc(m*sizeof(int*));
int *counts=NULL;
int *ofss=NULL;
int i,j;

for(i=0;i<m;++i)
B[i]=(int*)malloc(n*sizeof(int));
if(rank==0)
{
counts=(int*)malloc(size*sizeof(int));
ofss=(int*)malloc(size*sizeof(int));
for(i=0;i<size-1;++i)
{
counts[i]=block;
ofss[i]=i*block;
}
counts[i]=block<=m*n-i*block?block:m*n-i*block;
ofss[i]=i*block;
//for(i=0;i<size;++i)
// printf("%d\t%d\n",counts[i],ofss[i]);
// printf("constructing %d * %d matrix\n",m,n);
A=(int*)malloc(m*n*sizeof(int));
srand((int)time(0));
for(i=0;i<m;++i)
{
for(j=0;j<n;++j)
{
A[i*n+j]=(int)rand()%N;
B[i][j]=(int)rand()%N;
}
}
/* printf("A:\n");
for(i=0;i<m;++i)
{
for(j=0;j<n;++j)
printf("%d\t",A[i*n+j]);
printf("\n");
}
printf("B:\n");
for(i=0;i<n;++i)
{
for(j=0;j<m;++j)
printf("%d\t",B[j][i]);
printf("\n");
}*/
}
for(i=0;i<m;++i)
MPI_Bcast(B[i],n,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);
MPI_Scatterv(A,counts,ofss,MPI_INT,TA,block,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);
/*printf("B in %d:\n",rank);
for(i=0;i<m;++i)
{
for(j=0;j<n;++j)
printf("%d\t",B[i][j]);
printf("\n");
}
printf("A in %d\n",rank);
for(i=0;i<block;++i)
printf("%d\t",TA[i]);
printf("\n");*/

int col=block/n;

int *RETA=(int*)malloc(col*m*sizeof(int));
int *RES=NULL;
if(rank==0)
RES=(int*)malloc(m*m*sizeof(int));

int k;
for(k=0;k<m;++k)
{
for(i=0;i<col;++i)
{
int tmp=0;
for(j=0;j<n;++j)
tmp+=TA[i*n+j]*B[k][j];
RETA[i*m+k]=tmp;
}
}
if(rank==0)
{
ofss[0]=0;
counts[0]=col*m;
for(i=1;i<size;++i)
{
counts[i]=counts[i]/n*m;
ofss[i]=ofss[i-1]+counts[i-1];
}
}
MPI_Gatherv(RETA,col*m,MPI_INT,RES,counts,ofss,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);

if(rank==0)
{
printf("A:\n");
for(i=0;i<m;++i)
{
printf("[\t");
for(j=0;j<n;++j)
printf("%d\t",A[i*n+j]);
printf("]\n");
}
printf("B:\n");
for(i=0;i<n;++i)
{
printf("[\t");
for(j=0;j<m;++j)
printf("%d\t",B[j][i]);
printf("]\n");
}
printf("=:\n");
for(i=0;i<m;++i)
{
printf("[\t");
for(j=0;j<m;++j)
printf("%d\t",RES[i*m+j]);
printf("]\n");
}
free(A);
free(counts);
free(ofss);
free(RES);
}
free(TA);
free(RETA);
for(i=0;i<m;++i)
free(B[i]);
free(B);

MPI_Finalize();
return 0;
}
### 使用 MPI 和 OpenMP 实现矩阵乘法 为了提高矩阵乘法的效率,可以利用混合并行模型——即同时采用消息传递接口(MPI)和开放式多处理(OpenMP),从而充分发挥分布式内存系统和共享内存系统的优点[^2]。 #### 设计思路 在设计这种混合型程序时,通常会先使用MPI将整个计算任务分配给不同的节点(进程),每个节点负责一部分子矩阵的运算;之后再借助于OpenMP进一步把单个节点上的工作细分成多个线程来完成。这样的架构能够有效地降低通信开销,并加速局部区域内的密集数值操作[^4]。 #### 示例代码 下面给出一段简单的C++语言下的伪代码片段用于说明如何结合MPI与OpenMP来进行两个方阵A*B=C的乘积: ```cpp #include <mpi.h> #include <omp.h> int main(int argc, char *argv[]) { int rank, size; // 初始化MPI环境 MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); const int N = 100; // 假设N*N大小的矩阵 double A[N][N], B[N][N], C[N][N]; if (rank == 0){ // 主进程中初始化输入矩阵... // 进行必要的广播或者其他形式的数据分发... } #pragma omp parallel num_threads(8) { int tid = omp_get_thread_num(); int nthreads = omp_get_num_threads(); for (int i=rank*n/N ;i<(rank+1)*n/N;i++){ for (int j=tid;j<N;j+=nthreads){ C[i][j]=0; for (int k=0;k<N;++k){ C[i][j]+=A[i][k]*B[k][j]; } } } } // 收集所有结果到根节点... // 结束MPI运行环境 MPI_Finalize(); return 0; } ``` 这段代码展示了基本框架,具体细节如矩阵分割策略、负载均衡机制以及最终的结果汇总还需要根据实际情况调整优化[^3]。
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