MPI实例优化：中值滤波并行加速-优快云博客

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本文介绍了如何通过将点对点通信改为集合通信，优化MPI中值滤波程序，实现并行加速。在MPI_Scatter()和MPI_Gather()的帮助下，当进程数小于等于8时，加速比接近线性增长。然而，随着进程数增加，通信时间占比增大，导致20个进程运行时总时间增加。文章作者将继续分享MPI相关知识，并提供了联系方式。

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前言

前段时间写了“MPI实例之中值滤波”，当时测试出来的结果显示并行时间是超过串行时间的，这是因为程序在进程通信上花费太多时间。后来我将点对点通信修改为集合通信，通信时间大大减少。

代码

修改后的代码如下：

#include <gdal_priv.h>  
#include <iostream>
#include "mpi.h"

using namespace std;

void _medianfilter(const unsigned char* image, unsigned char* result, int width, int height);//中值滤波


int main(int argc, char *argv[])
{
    time_t start, stop;//使用time_t函数计时
    start = time(NULL);
    MPI_Status status;
    const char *inPath = "/home/ubuntu/data/GF1_WFV3_E115.7_N28.9_20170729_L1A0002514125.tiff";//原始影像路径
    //const char *inPath = "/home/ubuntu/data/1.bmp";
    //const char *outPath = "/home/ubuntu/data/2.bmp";
    const char *outPath = "/home/ubuntu/data/gdal_out.tiff";//输出路径
    int nImgSizeX, nImgSizeY, bandcount;
    int rank, size;
    int interval;//每个进程分到的影像高度,该程序直接按影像高度分块
    int i, j;
    //开辟内存  
    unsigned char **pImgData;//主节点存储影像数据
    pImgData = NULL;
    unsigned char **data;//各节点存放数据
    data = NULL;
    unsigned char **result;//各节点存储结果数据
    result = NULL;
    unsigned char **final_data;
    final_data = NULL;

    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);//rank是进程号
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);//size是执行程序时使用的进程数
    if (!rank) {
  //主进程(这里是0号进程)
        //打开图像  
        GDALDataset *poDataset;
        GDALAllRegister();
        poDataset = (GDALDat