MPI快速入手編程

MPI 就是个并行计算框架，模型也很直接——就是多进程。而openmp是多核計算。和hadoop不同，它不提供计算任务的map和reduce，只提供了一套通信接口，需要程序员来完成这些任务；它也不提供冗余容错等机制，完全依赖于其下层的可靠性。但是因为把控制权几乎完全交给了程序员，所以有很大的灵活性，可以最大限度地榨取硬件性能。超级计算机上的运算任务，基本上都是使用MPI来开发的。

1. 最简单的：Hello world

代码如下： hello.c

#include <stdio.h>
#include <mpi.h>

int main(int argc, char *argv[])
{
    MPI_Init(&argc, &argv); //初始化MPI环境

    printf("Hello world!\n");

    MPI_Finalize(); //结束MPI环境
    return 0;

}

编译：
mpicc -o hello hello.c

运行：

mpirun -np 4 ./hello
mpiexec -n 4 ./hello

这之后会输出4个Hello World, 当然mpirun和mpiexec你只要运行一个就OK了，这两句是等价的，你也可以修改开启的进程数目，即-n后的参数。

mpirun是MPI各个实现的启动MPI的方式，而mpiexec是MPI标准启动方式，使用mpiexec要更好一些。

基本的API：

初始化：

int MPI_INit(int *argc, char *argv[]);//这句应该放在所有并行操作的最前面。

int MPI_Initialized(int *flag);//是否初始化， 结果保存在flag中

并行结束:

int MPI_Finalize();

rank和进程数目:

int MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int *size); //把comm通信下的processor的个数存入size中
int MPI_Comm_rank(MPI_Comm comm, int *rank); //当前进程的的标识存入rank中(0 ~ size-1)

comm为_WORLD时，表示当前程序所有能用的进程。
一般，上面这两句在大部分MPI程序中都是紧挨着MPI_Init()的。
使用这两个函数，可以方便的实现master-slave的并行模式。

例如：

if ( rank == 0 ) DoMaster();//执行进程1
else if ( rank == 1 ) DoSlave1();//执行进程2
else if ( rank == 2 ) DoSlave2();//执行进程3

进行时间测定：

int MPI_Wtime(void); //程序此刻的时间戳
int MPI_Wtick(void); //两个时钟脉冲间隔

要测定一段程序的运行时间，把程序结束后和开始前的时间戳相减就能得到了。

进程之间通信规范：

进程之间传输，也就是send和recv