我的第一个MPI程序:利用矩形规则计算pi

最新推荐文章于 2023-12-31 16:24:48 发布

wangpengqi

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分类专栏：分布式系统负载均衡

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本文介绍如何使用MPI函数实现并行计算任务，包括利用MPI_Reduce进行数据汇总、MPI_Bcast进行值的广播以及MPI_Allgather进行数据的全收集。通过具体示例展示了不同MPI函数的工作原理及其在并行计算中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

利用矩形规则计算pi

#include<mpi.h>

#include<iostream>

using namespace std;

const int INTERVALS = 40000;

int main(int argc,char ** argv)

{

int rank,size;

double area = 0;

double gl_area = 0;

double runtime;

double x;

MPI_Init(&argc,&argv);

runtime = -MPI_Wtime();

MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&size);

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);

for(int i = rank *(INTERVALS / size); i < (rank+1)*(INTERVALS / size); i++)

{

x = (1.0/INTERVALS) * (i+0.5);

area += 4.0 /(1.0 + x*x) * (1.0/INTERVALS); //高*底

}

printf("Proces: %d area: %lf\n",rank,area);

MPI_Reduce(&area,&gl_area,1,MPI_DOUBLE,MPI_SUM,0,MPI_COMM_WORLD);

runtime += MPI_Wtime();

printf("runtime %lfms\n",runtime*1000);

MPI_Finalize();

if(rank == 0)

printf("gl_area: %.16lf\n",gl_area);

return 0;

}

以下是MPI_Reduce() /

利用MPI_Bcast() /

MPI_Allgather()

将结果都保存到所有进程中

#include<mpi.h>

#include<iostream>

using namespace std;

const int maxn = 8;

int val[maxn];

int VAL[maxn];//用于保存最终的结果

int main(int argc,char *argv[])

{

int rank,size;

double runtime;

int ans=0, gl_ans = 0;

MPI_Init(&argc,&argv);

MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);

runtime = -MPI_Wtime();

MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&size);

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);

for(int i = rank * (maxn / size); i< (rank+1) * (maxn / size); i ++)

{

val[i] = i;

ans += i;

}

printf("ProcessID : %d\n",rank);

printf("ans: %d\n",ans);

//MPI_Reduce(void *operand,void *result, int count,MPI_Datatype type, MPI_Op operator, int root, MPI_Comm comm);

MPI_Reduce(&ans,&gl_ans,1,MPI_INT,MPI_SUM,0,MPI_COMM_WORLD);

MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); //这里的阻塞,保证全部进程已完成归约,进程0得到正确结果后,才可以所这个值广播出去

//MPI_Bcast(void *buffer,int size,MPI_Datatype, int root,MPI_COMM);

MPI_Bcast(&gl_ans,1,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD); //将进程0的gl_ans广播到其它进程

//全收集各进程的val数组的值,使每个进程都含有完整的val数组

//MPI_Allgather(void* send_buffer,int sent_size,MPI_Datatype, void* recv_buffer,int recv_size,MPI_Datatype,MPI_COMM)

MPI_Allgather(&val[rank * (maxn / size)],(maxn / size),MPI_INT,VAL,(maxn / size),MPI_INT,MPI_COMM_WORLD);

runtime += MPI_Wtime();

printf("runtime: %.1lfms\n",runtime * 1000);

MPI_Finalize();

printf("val:");

for(int i=0; i<maxn; i++) //从这里可以看出,这些变量(包括数组),都是每个主机的私有变量,哈哈,这是明显的,因为这个消息传递的,并不是共享内存的

printf("%d ",val[i]);

printf("\n");

printf("VAL:"); //输出全收集后的结果VAL

for(int i=0; i<maxn; i++)

printf("%d ",VAL[i]);

printf("\n");

//if(rank == 0)

printf("gloal_ans: %d\n\n",gl_ans);

return 0;

}

//利用MPI_Reduce()和MPI_Gather()将数据都存放到进程0上

#include<mpi.h>

#include<iostream>

using namespace std;

const int maxn = 8;

int val[maxn];

int VAL[maxn];//用于保存最终的结果

int main(int argc,char *argv[])

{

int rank,size;

double runtime;

int ans=0, gl_ans = 0;

MPI_Init(&argc,&argv);

MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);

runtime = -MPI_Wtime();

MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&size);

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);

for(int i = rank * (maxn / size); i< (rank+1) * (maxn / size); i ++)

{

val[i] = i;

ans += i;

}

printf("ProcessID : %d\n",rank);

printf("ans: %d\n",ans);

//MPI_Reduce(void *operand,void *result, int count,MPI_Datatype type, MPI_Op operator, int root, MPI_Comm comm);

MPI_Reduce(&ans,&gl_ans,1,MPI_INT,MPI_SUM,0,MPI_COMM_WORLD);

MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); //这里的阻塞,保证全部进程已完成部分val数组的计算,可以提供给进程0进行收集

//MPI_Gather(void* sentbuf,int sentcnt,MPI_Datatype senttype, void* recvbuff,int recvcnt,MPI_Datetype recvtype,root,MPI_COMM); //root进程收集所有进程的数据

MPI_Gather(&val[rank * (maxn / size)],(maxn / size),MPI_INT, VAL,(maxn / size),MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);

runtime += MPI_Wtime();

printf("runtime: %.1lfms\n",runtime * 1000);

MPI_Finalize();

printf("val:");

for(int i=0; i<maxn; i++) //从这里可以看出,这些变量(包括数组),都是每个主机的私有变量,哈哈,这是明显的,因为这个消息传递的,并不是共享内存的

printf("%d ",val[i]);

printf("\n");

printf("VAL:"); //输出全收集后的结果VAL

for(int i=0; i<maxn; i++)

printf("%d ",VAL[i]);

printf("\n");

//if(rank == 0)

printf("gloal_ans: %d\n\n",gl_ans);

return 0;

}