MPI编程实例（PI、AllGather、排序）

最新推荐文章于 2025-06-25 09:06:24 发布

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分类专栏：并行算法实践 MPI 编程文章标签：并行编程实例 C语言 MPI

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014768676/article/details/45380795

1.MPI 简介

MPI（Message Passing Interface）是目前最重要的一个基于消息传递的并行编程工具，它具有移植性好、功能强大、效率高等许多优点，而且有多种不同的免费、高效、实用的实现版本，几乎所有的并行计算机厂商都提供对它的支持，成为了事实上的并行编程标准。

MPI是一个库，而不是一门语言，因此对MPI的使用必须和特定的语言结合起来进行。MPI不是一个独立的自包含系统，而是建立在本地并行程序设计环境之上，其进程管理和I/O均由本地并行程序设计环境提供。例如，MPI可以建立在IBM SP2的POE/MPL之上，也可以建立在Intel Paragon的OSF/NX。除了这些商业版本的MPI实现，还有一些免费版的MPI实现，主要有MPICH，LAM和CHIMP。

2.实验环境

本文是在KD机群上跑的实验，在Windows下也可搭建MPI运行环境，本文在这里不做详细介绍。

编译mpi程序： mpicc demo.c –o demo.o；运行mpi程序： mpirun -np 4 ./demo.o

3.实例

(1)用MPI编程实现PI的计算。

算法描述：键盘输入步骤次数 n，并把 n 广播给本通信环境中的所有进程，通过MPI_Bcast(&n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); 各个进程计算自己的mypi = width * sum; 通过 MPI_Reduce(&mypi, &pi, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);由进程 0 进行归约，把每个进程计算出来的 mypi 进行相加（MPI_SUM），赋给pi 。

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

int main(int argc, char *argv[]){
     int my_rank, num_procs;
     int i, n = 0;
     double sum, width, local, mypi, pi;
     double start = 0.0, stop = 0.0;
     int proc_len;
     char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];
     MPI_Init(&argc, &argv);
     MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,  &num_procs);
      MPI_Comm_rank(MP