MPI并行程序设计自学教程.ppt

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1、2019年6月,1/55,并行程序设计简介,曙光信息产业（北京）有限公司,2019年6月,2/55,讲座内容提示,基本概念 基本的MPI 点到点通信(Point to point) MPI中API的主要内容，为MPI最基本，最重要的内容 MPI程序的编译和运行 实例,2019年6月,3/55,参考文献,MPI-the complete reference. Marc Snir, MIT Press, 1998. ISBN 0262692155, 0262692163. Using MPI : portable parallel programming with the message-pass

2、ing interface, William Gropp, MIT Press, 1999. 2nd edition. ISBN 0262571323. Using MPI-2 : advanced features of the message-passing interface. William Gropp, MIT Press, 1999. ISBN 0262571331. 高性能计算并行编程技术-MPI并行程序设计，都志辉，清华大学出版社， 2001年8月。,2019年6月,4/55,多线程库标准 Win32 API. POSIX threads. 编译制导标准 OpenMP 可移植共

3、享存储并行编程标准. 消息传递库标准 MPI PVM,并行编程标准,本讨论的重点,2019年6月,5/55,消息传递并行程序设计,消息传递并行程序设计 指用户必须通过显式地发送和接收消息来实现处理机间的数据交换。 在这种并行编程中，每个并行进程均有自己独立的地址空间，相互之间访问不能直接进行，必须通过显式的消息传递来实现。 这种编程方式是大规模并行处理机（MPP）和机群（Cluster）采用的主要编程方式。 并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法 由于消息传递程序设计要求用户很好地分解问题,组织不同进程间的数据交换,并行计算粒度大,特别适合于大规模可扩展并行算法. 消息传递是当前并行计

4、算领域的一个非常重要的并行程序设计方式,2019年6月,6/55,什么是MPI?,Massage Passing Interface:是消息传递函数库的标准规范，由MPI论坛开发，支持Fortran和C 一种新的库描述，不是一种语言。共有上百个函数调用接口，在Fortran和C语言中可以直接对这些函数进行调用 MPI是一种标准或规范的代表，而不是特指某一个对它的具体实现 MPI是一种消息传递编程模型，并成为这种编程模型的代表和事实上的标准,2019年6月,7/55,MPI的发展过程,发展的两个阶段 MPI 1.1: 1995 MPICH:是MPI最流行的非专利实现,由Argonne国家实验室和

5、密西西比州立大学联合开发,具有更好的可移植性. MPI 1.22.0:动态进程, 并行 I/O, 远程存储访问、支持F90和C+(1997).,2019年6月,8/55,为什么要用MPI?,高可移植性 MPI已在IBM PC机上、MS Windows上、所有主要的Unix工作站上和所有主流的并行机上得到实现。使用MPI作消息传递的C或Fortran并行程序可不加改变地运行在IBM PC、MS Windows、Unix工作站、以及各种并行机上。,2019年6月,9/55,:从简单入手 Init和Finalize,下面我们首先分别以C语言和Fortran语言的形式给出一个最简单的MPI并行程序He

6、llo (下页). 该程序在终端打印出Hello World!字样. “Hello World”:一声来自新生儿的问候.,2019年6月,10/55,Hello world(C),#include #include “mpi.h“ main( int argc, char *argv ) MPI_Init( ,2019年6月,11/55,Hello world(Fortran),program main include mpif.h integer ierr call MPI_INIT( ierr ) print *, Hello, world! call MPI_FINALIZE( ierr

7、 ) end,2019年6月,12/55,C和Fortran中MPI函数约定,C 必须包含mpi.h. MPI 函数返回出错代码或 MPI_SUCCESS成功标志. MPI-前缀，且只有MPI以及MPI_标志后的第一个字母大写，其余小写. Fortran 必须包含mpif.h. 通过子函数形式调用MPI，函数最后一个参数为返回值. MPI-前缀，且函数名全部为大写. MPI函数的参数被标志为以下三种类型： IN：参数在例程的调用中不会被修正. OUT：参数在例程的调用中可能会被修正. INOUT：参数有初始值，且在例程的调用中可能会被修正,2019年6月,13/55,MPI初始化-MPI_IN

8、IT,int MPI_Init(int *argc, char *argv) MPI_INIT(IERROR) MPI_INIT是MPI程序的第一个调用，它完成MPI程序的所有初始化工作。所有的MPI程序的第一条可执行语句都是这条语句。 启动MPI环境,标志并行代码的开始. 并行代码之前,第一个mpi函数(除MPI_Initialized()外). 要求main必须带参数运行,否则出错.,2019年6月,14/55,MPI结束-MPI_FINALIZE,int MPI_Finalize(void) MPI_FINALIZE(IERROR) MPI_FINALIZE是MPI程序的最后一个调用，它

9、结束MPI程序的运行，它是MPI程序的最后一条可执行语句，否则程序的运行结果是不可预知的。 标志并行代码的结束,结束除主进程外其它进程. 之后串行代码仍可在主进程(rank = 0)上运行(如果必须).,2019年6月,15/55,MPI程序的的编译与运行,mpif77 hello.f 或 mpicc hello.c 默认生成a.out的可执行代码. mpif77 o hello hello.f 或 mpicc o hello hello.c 生成hello的可执行代码. mpirun np 4 a.out mpirun np 4 hello 4 指定np的实参,表示进程数,由用户指定. a.

10、out / hello 要运行的MPI并行程序.,%小写o,np: The number of process.,2019年6月,16/55,:运行我们的MPI程序!,dairnode01 $ mpicc -o hello hello.c dairnode01 $ ./hello () 0 Aborting program ! Could not create p4 procgroup. Possible missing fileor program started without mpirun. dairnode01 $ mpirun -np 4 hello () Hello World!

11、Hello World! Hello World! Hello World! dairnode01 $,计算机打印字符,我们输入的命令,2019年6月,17/55,:Hello是如何被执行的?,SPMD: Single Program Multiple Data(SIMD) :,#include “mpi.h“ #include main( int argc, char *argv ) MPI_Init( ,#include “mpi.h“ #include main( int argc, char *argv ) MPI_Init( ,#include “mpi.h“ #include ma

12、in( int argc, char *argv ) MPI_Init( ,#include “mpi.h“ #include main( int argc, char *argv ) MPI_Init( ,Hello World! Hello World! Hello World! Hello World!,#include “mpi.h“ #include main( int argc, char *argv ) MPI_Init( ,rshssh,2019年6月,18/55,:开始写MPI并行程序 Comm_size和Comm_rank,在写MPI程序时，我们常需要知道以下两个问题的答案

13、： 任务由多少个进程来进行并行计算？ 我是哪一个进程?,2019年6月,19/55,MPI 提供了下列函数来回答这些问题： 用MPI_Comm_size 获得进程个数 p int MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int *size); 用MPI_Comm_rank 获得进程的一个叫rank的值，该 rank值为0到p-1间的整数,相当于进程的ID int MPI_Comm_rank(MPI_Comm comm, int *rank);,2019年6月,20/55,更新的Hello World(c),#include #include “mpi.h“ main( int

14、 argc, char *argv ) int myid, numprocs; MPI_Init( ,2019年6月,21/55,更新的Hello World(F77),program main include mpif.h integer ierr, myid, numprocs call MPI_INIT( ierr ) call MPI_COMM_RANK( MPI_COMM_WORLD, myid, ierr ) call MPI_COMM_SIZE( MPI_COMM_WORLD, numprocs, ierr ) print *, I am, myid, of, numprocs

15、call MPI_FINALIZE( ierr ) end,2019年6月,22/55,:运行结果,dairnode01 $ mpicc o hello1 hello1.c dairnode01 $ mpirun -np 4 hello1 I am 0 of 4 I am 1 of 4 I am 2 of 4 I am 3 of 4 dairnode01 $,计算机打印字符,我们输入的命令,2019年6月,23/55,:写MPI并行通信程序 -Send和Recv,Greeting执行过程,2019年6月,24/55,有消息传递greetings(c),#include #include “mp

16、i.h“ main(int argc, char* argv) int numprocs, myid, source; MPI_Status status; char message100; MPI_Init(,2019年6月,25/55,有消息传递greetings(c),if (myid != 0) strcpy(message, “Hello World!“); MPI_Send(message,strlen(message)+1, MPI_CHAR, 0,99, MPI_COMM_WORLD); else /* myid = 0 */ for (source = 1; source n

17、umprocs; source+) MPI_Recv(message, 100, MPI_CHAR, source, 99, MPI_COMM_WORLD, /* end main */,2019年6月,26/55,解剖greetings程序,头文件: mpi.h/mpif.h. int MPI_Init(int *argc, char *argv) 启动MPI环境,标志并行代码的开始. 并行代码之前,第一个mpi函数(除MPI_Initialize()外). 要求main必须带参数运行,否则出错. 通信域(通信空间): MPI_COMM_WORLD： 一个通信空间是一个进程组和一个上下文的组

18、合.上下文可看作为组的超级标签,用于区分不同的通信域. 在执行函数MPI_Init之后,一个MPI程序的所有进程形成一个缺省的组,这个组的通信域即被写作MPI_COMM_WORLD. 该参数是MPI通信操作函数中必不可少的参数,用于限定参加通信的进程的范围.,2019年6月,27/55,解剖greetings程序,int MPI_Comm_size ( MPI_Comm comm, int *size ) 获得通信空间comm中规定的组包含的进程的数量. 指定一个communicator,也指定了一组共享该空间的进程, 这些进程组成该communicator的group. int MPI_Co

19、mm_rank ( MPI_Comm comm, int *rank ) 得到本进程在通信空间中的rank值,即在组中的逻辑编号(从0开始). int MPI_Finalize() 标志并行代码的结束,结束除主进程外其它进程. 之后串行代码仍可在主进程(rank = 0)上运行(如果必须).,2019年6月,28/55,讲座内容提示,基本的MPI 基本概念 点到点通信(Point to point) MPI中API的主要内容，为MPI最基本，最重要的内容 MPI程序的编译和运行 深入MPI 用户自定义(/派生)数据类型(User-defined(Derived) data type) 事实上M

20、PI的所有数据类型均为MPI自定义类型 支持异构系统 允许消息来自不连续的或类型不一致的存储区(结构,数组散元) 集合通信(Collective) 数据移动，数据聚集，同步 基于point to point 构建 MPI环境管理函数 组,上下文和通信空间/通信域的管理 实例,2019年6月,29/55,Point to Point通信,单个进程对单个进程的通信,重要且复杂 术语 Blocking(阻塞) :一个例程须等待操作完成才返回,返回后用户可以重新使用调用中所占用的资源. Non-blocking(非阻塞):一个例程不必等待操作完成便可返回,但这并不意味着所占用的资源可被重用. Loca

21、l(本地):过程的完成仅依赖于本地正在执行的进程。 Non-local(非本地):如果过程的完成要求其他进程的 MPI 过程完成。,2019年6月,30/55,Blocking Send,int MPI_Send(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm); IN buf 发送缓冲区的起始地址 IN count 要发送信息的元素个数 IN datatype 发送信息的数据类型 IN dest 目标进程的rank值 IN tag 消息标签 IN comm 通信域,2019年6月,31

22、/55,Blocking Receive,int MPI_Recv(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status); OUT buf 发送缓冲区的起始地址 IN count 要发送信息的元素个数 IN datatype 发送信息的数据类型 IN dest 目标进程的rank值 IN tag 消息标签 IN comm 通信域 OUT status status对象,包含实际接收到的消息的有关信息,2019年6月,32/55,MPI消息,MPI消

23、息包括信封和数据两个部分，信封指出了发送或接收消息的对象及相关信息，而数据是本消息将要传递的内容 数据： 信封：,2019年6月,33/55,2019年6月,34/55,消息数据,由count个类型为datatype的连续数据空间组成, 起始地址为buf 不是以字节数, 而是以元素的个数指定消息的长度 count可以是零, 这种情况下消息的数据部分是空的 MPI基本数据类型相应于宿主语言的基本数据类型,2019年6月,35/55,MPI基本数据类型,2019年6月,36/55,MPI标识一条消息的信息包含四个域: Source: 发送进程隐式确定,由进程的rank值唯一标识 Destinati

24、on: Send函数参数确定 Tag: Send函数参数确定,用于识别不同的消息 (0,UB),UB:MPI_TAG_UB=32767. Communicator: 缺省MPI_COMM_WORLD Group:有限/N，有序/Rank 0,1,2,N-1 Contex:Super_tag,用于标识该通讯空间.,消息信封,2019年6月,37/55,status参数,当使用MPI_ANY_SOURCE或/和MPI_ANY_TAG接收消息时如何确定消息的来源source 和 tag值呢？ 在C中，结构，status.MPI_SOURCE, status.MPI_TAG. 在Fortran中，数组

25、，source=status(MPI_SOURCE), tag=status(MPI_TAG). Status还可用于返回实际接收到消息的长度 int MPI_Get_count(MPI_Status status, MPI_Datatype datatype,int* count) IN status 接收操作的返回值. IN datatype 接收缓冲区中元素的数据类型. OUT count 接收消息中的元素个数.,2019年6月,38/55,消息匹配,接收buffer必须至少可以容纳count个由datatype参数指明类型的数据. 如果接收buf太小, 将导致溢出、出错. 消息匹配 参

26、数匹配 dest,tag,comm/ source,tag,comm Source = MPI_ANY_SOURCE：接收任意处理器来的数据(任意消息来源). Tag = MPI_ANY_TAG：匹配任意tag值的消息(任意tag消息). Source = destination 是允许的, 但是不安全的, 可能导致死锁。 消息传送被限制在同一个communicator. 在send函数中必须指定唯一的接收者(Push/pull通讯机制).,2019年6月,39/55,分析greetings,#include #include “mpi.h“ main(int argc, char* argv

27、) int numprocs; /*进程数,该变量为各处理器中的同名变量, 存储是分布的 */ int myid; /*我的进程ID,存储也是分布的 */ MPI_Status status; /*消息接收状态变量,存储也是分布的 */ char message100; /*消息buffer,存储也是分布的 */ /*初始化MPI*/ MPI_Init(,2019年6月,40/55,分析greetings,if (myid != 0) /*建立消息*/ sprintf(message, “Greetings from process %d!“,myid); /* 发送长度取strlen(mes

28、sage)+1,使0也一同发送出去*/ MPI_Send(message,strlen(message)+1, MPI_CHAR, 0,99,MPI_COMM_WORLD); else /* my_rank = 0 */ for (source = 1; source numprocs; source+) MPI_Recv(message, 100, MPI_CHAR, source, 99, MPI_COMM_WORLD, /* End main */,2019年6月,41/55,Greetings执行过程,假设进程数为3 (进程0) (进程1) (进程2) (rank=0) (rank=1

29、) (rank=2),. . Recv(); . . Recv(); . .,. . . Send(); . . .,. . . Send() . . .,问题:进程1和2谁先开始发送消息?谁先完成发送？,?,%,2019年6月,42/55,运行greetings,dairnode01 $ mpicc o greeting greeting.c dairnode01 $ mpirun -np 4 greeting Greetings from process 1! Greetings from process 2! Greetings from process 3! dairnode01 $,

30、计算机打印字符,我们输入的命令,2019年6月,43/55,最基本的MPI,MPI调用借口的总数虽然庞大，但根据实际编写MPI的经验，常用的MPI调用的个数非常有限。上面介绍的是6个最基本的MPI函数。 MPI_Init(); MPI_Comm_size(); MPI_Comm_rank(); MPI_Send(); MPI_Recv(); MPI_Finalize();,MPI_Init(); 并行代码; MPI_Fainalize(); 只能有串行代码;,2019年6月,44/55,现在您已经能够用MPI进行并行编程了!,2019年6月,45/55,实例分析:求PI,2019年6月,46/

31、55,串行代码,h=1.0/(double)n; sum=0.0; for (i=1; i=n; i+) x=h*(double)i 0.5); sum += f(x); pi=h*sum;,double f(double a) return (4.0/(1.0+a*a); ,2019年6月,47/55,并行代码,h=1.0/(double)n; sum=0.0; for (i=myid+1; i=n; i+=numprocs) x=h*(double)i 0.5); sum += f(x); mypi=h*sum; MPI_Reduce(,double f(double a) return

32、(4.0/(1.0+a*a); ,2019年6月,48/55,cpi.c,#include “mpi.h“ #include #include double f( double ); double f( double a ); return (4.0 / (1.0 + a*a); ,2019年6月,49/55,cpi.c,int main( int argc, char *argv) int done = 0, n, myid, numprocs, i; double PI25DT = 3.141592653589793238462643; double mypi, pi, h, sum, x

33、; double startwtime = 0.0, endwtime; int namelen; char processor_nameMPI_MAX_PROCESSOR_NAME; MPI_Init(,2019年6月,50/55,cpi.c,n = 0; while (!done) if (myid = 0) if (n=0) n=100; else n=0; startwtime = MPI_Wtime(); MPI_Bcast(,2019年6月,51/55,cpi.c,if (n = 0) done = 1; else h = 1.0 / (double) n; sum = 0.0; for (i = myid + 1; i = n; i += numprocs) x = h * (double)i - 0.5); sum += f(x); mypi = h * sum;,2019年6月,52/55,cpi.c,MPI_Reduce( ,