1 / 21

Параллельное программирование с использованием технологии MPI

Параллельное программирование с использованием технологии MPI. Лекция 7 Томский политехнический университет. Аксёнов Сергей Владимирович к.т.н., доцент каф.ОСУ ТПУ. int MPI _ Barrier ( MPI _ Comm comm ) Вход comm: Коммуникатор. Барьерная синхронизация.

velma
Download Presentation

Параллельное программирование с использованием технологии MPI

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Параллельное программирование с использованием технологии MPI Лекция 7 Томский политехнический университет Аксёнов Сергей Владимирович к.т.н., доцент каф.ОСУ ТПУ Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  2. int MPI_Barrier(MPI_Comm comm) Вход comm: Коммуникатор Барьерная синхронизация Функция блокирует вызывающий процесс пока все процессы группы не вызовут её. В каждом процессе управление возвращается только тогда, когда все процессы в группе вызовут процедуру Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  3. MPI_Comm_rank( MPI_COMM_WORLD, &rank ); if (rank == 0) { MPI_Bsend(buf1,20,MPI_INT,1,25,MPI_COMM_WORLD); MPI_Ssend(buf2,20,MPI_INT,1,26,MPI_COMM_WORLD); printf(“Отправка данных окончена \n”); } else if (rank==1) { MPI_Recv(source1, 20, MPI_INT, 0, 26, MPI_COMM_WORLD,&status); MPI_Recv(source2, 20, MPI_INT, 0, 25, MPI_COMM_WORLD,&status); printf(“Прием данных окончен \n”); } MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); printf(“Завершение работы процесса %d \n”,rank); Барьерная синхронизация Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  4. int MPI_Bcast(void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int root, MPI_Comm comm) Вход/Выход buf: Адрес начала буфера Вход count: Количество записей в буфере Вход: datatype: Тип данных в буфере Вход root: Номер корневого процесса Вход comm: Коммуникатор Широковещательный обмен Функция поcылает сообщение из корневого процесса всем процессам группы, включая себя. Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  5. Широковещательный обмен Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  6. #include “mpi.h” #include <stdio.h> int main (int argc, char *argv[]) { int rank, *a; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank); a = malloc(100*sizeof(int)); if (rank==0) for(int i =0; i<100; i++) a[i] =i; MPI_Bcast(a, 100, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); MPI_Finalize(); return 0; } Широковещательный обмен Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  7. int MPI_Scatter(void *sendbuf, int sendcount, MPI_Datatype sendtype, void *recvbuf, int recvcount, MPI_Datatype recvtype, int root, MPI_Comm comm) Вход sendbuf: Адрес буферарассылки Вход sendcount: Количество элементов, посылаемых каждому процессу Вход sendtype: Тип данных в буфере рассылки Вход/Выход recvbuf: Адрес буфера-получателя Вход recvcount: Количество элементов в буфере приема Вход recvtype: Тип данных в буфере приема Вход root: Номер корневого процесса Вход comm: Коммуникатор Распределение данных MPI_Scatter Процесс с рангом root распределяет содержимое буфера передачи sendbuf среди всех процессов. Содержимое буфера передачи разбивается на несколько фрагментов, каждый из которых содержит sendcount элементов. Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  8. Распределение данных Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  9. #include “mpi.h” #include <stdio.h> int main (int argc, char *argv[]) { int rank, gsize,*sendbuf, size; int root =0, rbuf[100]; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_size( comm, &gsize); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank); size = gsize*100; sendbuf = malloc(size*sizeof(int)); if (rank==root) for( i =0; i<size; i++) sendbuf[i] =i; MPI_Scatter(sendbuf, 100, MPI_INT, rbuf, 100, MPI_INT, root, MPI_COMM_WORLD); MPI_Finalize(); return 0; } Пример MPI_Scatter Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  10. int MPI_Scatterv(void *sendbuf, int *sendcounts, int *displs, MPI_Datatype sendtype, void *recvbuf, int recvcount, MPI_Datatype recvtype, int root, MPI_Comm comm) Вход sendbuf: Адрес буферарассылки Вход sendcount: Массив определяющий, число элементов для пересылки каждому процессу Вход displs: Смещение Вход sendtype: Тип данных в буфере рассылки Вход/Выход recvbuf: Адрес буфера-получателя Вход recvcount: Количество элементов в буфере приема Вход recvtype: Тип данных в буфере приема Вход root: Номер корневого процесса Вход comm: Коммуникатор Распределение данных MPI_Scatterv Функция MPI_Scatterv позволяет передавать каждому процессу переменное число элементов данных. Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  11. MPI_Scatterv Сравнение MPI_Scatterv и MPI_Scatter MPI_Scatter Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  12. #include “mpi.h” #include <stdio.h> int main (int argc, char *argv[]) { int gsize,*sendbuf, root, rbuf[100], i, *displs, *scounts; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_size(comm, &gsize); sendbuf = malloc(gsize*stride*sizeof(int)); displs = malloc(gsize*sizeof(int)); scounts = malloc(gsize*sizeof(int)); for (i=0; i<gsize; ++i) { displs[i] = i*stride; scounts[i] = 100; } MPI_Scatterv( sendbuf, scounts, displs, MPI_INT, rbuf, 100, MPI_INT, root, MPI_COMM_WORLD); MPI_Finalize(); return 0; } Пример MPI_Scatterv Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  13. int MPI_Gather(void *sendbuf, int sendcount, MPI_Datatype sendtype, void *recvbuf, int recvcount, MPI_Datatype recvtype, int root, MPI_Comm comm) Вход sendbuf: Адрес буферарассылки Вход sendcount: Количество элементов в отсылаемом сообщении Вход sendtype: Тип данных в буфере рассылки Вход/Выход recvbuf: Адрес буфера-процесса сборки Вход recvcount: Количество элементов в принимаемом сообщении Вход recvtype: Тип данных в буфере приема Вход root: Номер процесса-получателя Вход comm: Коммуникатор Сбор данных MPI_Gather При выполнении операции сборки данных MPI_Gather каждый процесс, включая корневой, посылает содержимое своего буфера в корневой процесс. Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  14. Сбор данных Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  15. #include “mpi.h” #include <stdio.h> int main (int argc, char *argv[]) { int gsize,sendarray[100]; int root=0, rank, *rbuf; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank( comm, &rank); if ( rank == root) { MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &gsize); rbuf = malloc(gsize*100*sizeof(int)); } MPI_Gather(sendarray,100,MPI_INT, rbuf,100, MPI_INT, root, MPI_COMM_WORLD); MPI_Finalize(); return 0; } Пример MPI_Gather Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  16. int MPI_Gatherv(void *sendbuf, int sendcount, MPI_Datatype sendtype, void *recvbuf, int *recvcount, int *displs, MPI_Datatype recvtype, int root, MPI_Comm comm) Вход sendbuf: Адрес буферарассылки Вход sendcount: Количество элементов в буфере рассылки Вход sendtype: Тип данных в буфере рассылки Вход/Выход recvbuf: Адрес буфера-получателя Вход recvcount: Количество элементов, полученных от каждого процесса в буфере приема Вход displs: Элемент i определяет смещение относительно recvbuf, в котором размещаются данные из процесса i Вход recvtype: Тип данных в буфере приема Вход root: Номер процесса-получателя Вход comm: Коммуникатор Сбор данных MPI_Gatherv Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  17. MPI_Gather Сравнение MPI_Gather и MPI_Gatherv MPI_Gatherv Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  18. #include “mpi.h” #include <stdio.h> int main (int argc, char *argv[]) { int gsize,sendarray[100], root=0, *rbuf, stride=105, *displs, *rcounts; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &gsize); rbuf = malloc(gsize*stride*sizeof(int)); displs = malloc(gsize*sizeof(int)); rcounts = malloc(gsize*sizeof(int)); for (int i=0; i<gsize; i++) { displs[i] = i*stride; rcounts[i] = 100; } MPI_Gatherv( sendarray, 100, MPI_INT, rbuf, rcounts, displs,MPI_INT, root, MPI_COMM_WORLD); MPI_Filnalize(); return 0; } Пример MPI_Gatherv Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  19. int MPI_Allgather(void *sendbuf, int sendcount, MPI_Datatype sendtype, void *recvbuf, int recvcount, MPI_Datatype recvtype, MPI_Comm comm) Вход sendbuf: Адрес буферарассылки Вход sendcount: Количество элементов в буфере рассылки Вход sendtype: Тип данных в буфере рассылки Вход/Выход recvbuf: Адрес буфера-получателя Вход recvcount: Количество элементов, полученных от любогопроцесса Вход recvtype: Тип данных в буфере приема Вход comm: Коммуникатор Сбор для всех процессов Функцию MPI_Allgather можно представить как функциюMPI_Gather, где результат принимают все процессы, а не толькоглавный. Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  20. Сбор для всех процессов Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

  21. #include “mpi.h” #include <stdio.h> int main (int argc, char *argv[]) { int gsize,sendarray[100], *rbuf; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &gsize); rbuf = malloc(gsize*100*sizeof(int)); MPI_Allgather( sendarray, 100, MPI_INT, rbuf, 100, MPI_INT, MPI_COMM_WORLD); MPI_Finalize(); return 0; } Пример MPI_Allgather Параллельное программирование с использованием технологии MPI Аксёнов С.В.

More Related