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第50 章MPI(消息传递接口)及特性

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    mpi(消息传递接口)是一种广泛应用于并行计算的通信协议和库。以下是一个简单的mpi示例,演示了两个进程之间的点对点通信。

    假设我们有两个进程,它们需要共享一个数据。我们可以使用mpi的`mpi_send`和`mpi_recv`函数实现这个过程。以下是使用c语言编写的示例代码:

    ```c

    include <mpih>

    include <stdioh>

    int main(int argc, char argv[]) {

    mpi_init(&argc, &argv);

    int world_size, rank;

    mpi_m_size(mpi_m_world, &world_size);

    mpi_m_rank(mpi_m_world, &rank);

    int data = rank;

    if (rank == 0) {

    int partner = 1;

    int value = 42;

    mpi_send(&value, 1, mpi_int, partner, 0, mpi_m_world);

    printf(&34;process d sent d to process d\n&34;, rank, value, partner);

    } else if (rank == 1) {

    int partner = 0;

    int value;

    mpi_recv(&value, 1, mpi_int, partner, 0, mpi_m_world, mpi_status_ignore);

    printf(&34;process d received d from process d\n&34;, rank, value, partner);

    }

    mpi_finalize();

    return 0;

    }

    ```

    在这个示例中,我们有两个mpi进程,分别具有rank 0和rank 1。进程0将整数值42发送给进程1。进程1通过调用`mpi_recv`接收来自进程0的消息。

    要编译和运行此示例,您需要使用mpi编译器(如mpicc)并安装mpi实现(如mpich或openmpi)。例如,在unix/linux系统上,可以使用以下命令编译和运行示例:

    ```bash

    mpicc -o mpi_example mpi_examplec

    mpirun -np 2 /mpi_example

    ```

    运行后,您将看到以下输出:

    ```

    process 0 sent 42 to process 1

    process 1 received 42 from process 0

    ```

    这个简单的示例展示了如何使用mpi实现两个进程之间的点对点通信。

    mpi(消息传递接口)提供了丰富的功能和api,以支持各种并行计算任务。以下是mpi的一些其他主要功能和特性:

    1 点对点通信:

    mpi支持点对点通信,允许进程之间直接交换消息。`mpi_send`和`mpi_recv`函数用于发送和接收单个消息,而`mpi_bsend`和`mpi_bcast`函数则用于发送和接收批量消息。

    2 集合通信:

    mpi提供了用于多对一通信和集合通信的原语,如`mpi_allreduce`、`mpi_allgather`、`mpi_reduce`和`mpi_gather`等。这些函数可以在一组进程之间执行全局或局部聚合操作,如求和、求最大值、求平均值等。

    3 并行i/o:

    mpi提供了用于并行i/o的api,如`mpi_file_open`、`mpi_file_read`、`mpi_file_write`和`mpi_file_close`等。这些函数允许多个进程同时读取和写入文件,以提高数据输入/输出的效率。

    4 数据类型:

    mpi支持自定义数据类型(mpi_datatype),允许开发者将复杂的数据结构传递给mpi函数。mpi_datatype可以用于表示数组、结构体和其他复合数据类型,以便在进程之间传递数据。

    5 进程管理:

    mpi提供了进程管理的api,如`mpi_m_spawn`、`mpi_m_split`和`mpi_m_free`等。这些函数允许开发者创建、分裂和销毁通信域(municator),以适应不同的并行计算任务。

    6 并行i/o和库支持:

    mpi可以与其他并行计算库和框架(如openmp、cuda、opencl等)结合使用,以支持更复杂的并行计算任务。此外,许多高性能计算环境和应用程序都提供了mpi支持,如高性能文件系统(如lustre、gpfs等)和数值计算库(如blas、lapack等)。

    7 调试和性能分析工具:

    mpi提供了一系列调试和性能分析工具,如`mpi_barrier`、`mpi_waitall`、`mpi_waitany`和`mpi_test`等。这些工具可以帮助开发者调试并行程序,分析性能瓶颈,并优化程序性能。

    这些功能和特性只是mpi功能的冰山一角。mpi提供了丰富的api和工具,以满足各种并行计算任务的需求。
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