MPI学习-点对点通信
MPI通信类型:
- 点对点通信
- 聚合通信
点对点通信:
- 同一通信器内的两个进程之间的消息传递;
- 分为阻塞型、非阻塞型通信。
本文主要学习点对点通信:
MPI点对点消息发送模式
- 标准模式(学习重点)
自由发送接收,不考虑其它进程状态;
缓存模式
由用户显式提供缓存区,辅助通信;创建、释放缓存区:
MPI_Buffer_attach(buffer, size);
MPI_Buffer_detach(buffer, size);同步模式
通信双方先建立联系,再通信;
就绪模式
接受进程必须先于发送进程提出通信要求;
MPI标准阻塞通信函数
MPI消息由消息信封和消息数据组成
int MPI_Send(
void *send_buffer,/*指向包含消息内容的内存块的指针 */
int send_count,/*数据量*/
MPI_Datatype datatype,/*数据类型*/
int dest,/*要接收消息的进程的进程号*/
int tag,/*tag=0,表示消息是要打印的;tag=1,表示消息是要用于计算的*/
MPI_Comm comm);/*通信器,指定通信范围*/
前三项为待发送的消息数据,后三项为消息信封(接收者的地址)。
int MPI_Recv(void *recv_buffer,int recv_count,MPI_Datatype datatype,int source,int tag,MPI_Comm comm,MPI_Status * status);
注:
1.若接收多个进程传来的消息,int source使用常量MPI_ANY_SOURCE则可以按照进程完成工作的顺序来接收结果,避免等待;
2.Recv的tag要与Send的tag相匹配;
3.若一个进程接收多条来自另一个进程的有着不同tag的消息,可将常量MPI_ANY_TAG传递给tag;
4.status简介
类型为MPI_Status的结构体,至少有以下三个成员
status.MPI_SOURCE
status.MPI_TAG
status.MPI_ERROR
将&status作为最后一个参数传递给Recv函数并调用它后,可以通过检查结构体中的成员来确定发送者source和标签tag。
进一步解释:
MPI_Send发送过程:
1.发送进程组装消息(包括数据和信封)
2.缓冲消息/阻塞
- 缓冲消息:MPI把消息放置在自己内部存储器里,并返回MPI_Send调用;
- 阻塞(block):发送进程一直等待,直到可以发送消息,并不立即返回MPI_Send调用;
MPI_Recv接收过程:
总是阻塞的直到接收到一条匹配的信息。
陷阱:
- 若MPI_Send发生阻塞,并且没有相匹配的进程接收,那么发送进程悬挂;
- 若MPI_Send缓冲,但没有相匹配的接收,那么信息丢失。
用MPI实现梯形积分
/*梯形积分法,计算y=sin x 在[0,pi]上的积分@ trap 梯形积分串行程序@total_inte 最终积分结果*/#include "stdafx.h"#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <iostream>#include<math.h>#include "mpi.h"using namespace std;const double a = 0.0;const double b = 3.1415926;int n = 100;double h = (b - a) / n;double trap(double a, double b, int n, double h){double*x = new double[n + 1];double*f = new double[n + 1];double inte = (sin(a) + sin(b)) / 2;for (int i = 1; i<n + 1; i++) {x[i] = x[i - 1] + h; /*x_0=a,x_n=b*/f[i] = sin(x[i]);inte += f[i];}inte = inte*h; /* inte=h*[f(a)/2+f(x_1)+...f(x_{n-1})+f(b)/2]*/return inte;}int main(int argc, char * argv[]){int myid, nprocs;int local_n;double local_a;double local_b;double total_inte;MPI_Init(&argc, &argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myid); /* get current process id */MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &nprocs); /* get number of processes */local_n = n / nprocs;local_a = a + myid*local_n*h;local_b = local_a + local_n*h;double local_inte = trap(local_a, local_b, local_n, h);if (myid != 0){MPI_Send(&local_inte, 1, MPI_DOUBLE, 0, 0, MPI_COMM_WORLD);}else{total_inte = local_inte;for (int i = 1; i<nprocs; i++){MPI_Recv(&local_inte, 1, MPI_DOUBLE, i, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);total_inte += local_inte;}}if (myid == 0){printf("integral output is %d", total_inte);}MPI_Finalize();return 0;}
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