【MPI程序】向量乘法，向量点积（高性能计算）

简述

假设，调用的节点数量整除向量的秩。

高性能算法

让0节点来读取文件数据
所有的节点都负责计算，然后，这里使用的是块分配法。
其他的都是接受到数据之后，再进行计算。
而0节点由于需要负责传输和调度，所以它会在发送数据之后，再进行计算本地的块。之后，再来接受和保存数据。

运行效果

输入的数据为：

10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
8

代码

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<mpi.h>
#pragma warning(disable : 4996)
#define MAX_STRING 100
using namespace std;
#include <fstream>
#include <iostream>int Find_bin(double x, double *bin_maxes, int bin_count) {for (int i = 0; i < bin_count; ++i) {if (x < bin_maxes[i]) return i;}return bin_count; // 越界
}int main(void) {double *local_vec1, *local_vec2;int len;double scalar, local_sum = 0;int comm_sz;int my_rank;int divided_len;MPI_Init(NULL, NULL);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comm_sz);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank);// 假设 n % comm_sz = 0 整除// 只有一个线程的时候不操作if (comm_sz <= 1) {MPI_Finalize();return 0;}if (my_rank == 0) {ifstream cin("D:\\C++\\VS\\repo\\MPI-DEMO\\MPI-DEMO\\input.txt");cin >> len; // 输入数据长度local_vec1 = new double[len];local_vec2 = new double[len];for (int i = 0; i < len; ++i) cin >> local_vec1[i];for (int i = 0; i < len; ++i) cin >> local_vec2[i];cin >> scalar;divided_len = len / comm_sz; double * sub_vec = new double[divided_len];// 发送子串长度for (int i = 1; i < comm_sz; ++i) {MPI_Send(&divided_len, 1, MPI_INT, i, 3, MPI_COMM_WORLD);}// 发送第一个串int target = 1;for (int i = divided_len; i < len; i += divided_len) {for (int j = 0; j < divided_len; ++j) {sub_vec[j] = local_vec1[j + i];}MPI_Send(sub_vec, divided_len, MPI_DOUBLE, target, 0, MPI_COMM_WORLD);target++;}// 发送第二个串target = 1;for (int i = divided_len; i < len; i += divided_len) {for (int j = 0; j < divided_len; ++j) {sub_vec[j] = local_vec2[j + i];}MPI_Send(sub_vec, divided_len, MPI_DOUBLE, target, 1, MPI_COMM_WORLD);target++;}// 发送因子for (int i = 1; i < target; ++i) {MPI_Send(&scalar, 1, MPI_DOUBLE, i, 2, MPI_COMM_WORLD);}// 计算本地的数据for (int i = 0; i < divided_len; ++i) {local_sum += (local_vec1[i] * local_vec2[i]);local_vec1[i] *= scalar;local_vec2[i] *= scalar;}// 接受第一个串target = 1;for (int i = divided_len; i < len; i += divided_len) {MPI_Recv(sub_vec, divided_len, MPI_DOUBLE, target, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUSES_IGNORE);for (int j = 0; j < divided_len; ++j) {local_vec1[j + i] = sub_vec[j];}target++;}// 接受第二个串target = 1;for (int i = divided_len; i < len; i += divided_len) {MPI_Recv(sub_vec, divided_len, MPI_DOUBLE, target, 1, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUSES_IGNORE);for (int j = 0; j < divided_len; ++j) {local_vec2[j + i] = sub_vec[j];}target++;}// 接受部分和for (int i = 1; i < target; ++i) {MPI_Recv(&scalar, 1, MPI_DOUBLE, i, 2, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUSES_IGNORE);local_sum += scalar;}// 输出for (int i = 0; i < len; ++i) {cout << local_vec1[i] << " ";}cout << endl;for (int i = 0; i < len; ++i) {cout << local_vec2[i] << " ";}cout << endl;cout << local_sum << endl;delete[] sub_vec;delete[] local_vec1;delete[] local_vec2;} // 运算的子节点else {MPI_Recv(&divided_len, 1, MPI_INT, 0, 3, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUSES_IGNORE);local_vec1 = new double[divided_len];local_vec2 = new double[divided_len];MPI_Recv(local_vec1, divided_len, MPI_DOUBLE, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUSES_IGNORE);MPI_Recv(local_vec2, divided_len, MPI_DOUBLE, 0, 1, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUSES_IGNORE);MPI_Recv(&scalar, 1, MPI_DOUBLE, 0, 2, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUSES_IGNORE);for (int i = 0; i < divided_len; ++i){local_sum += local_vec1[i] * local_vec2[i];local_vec1[i] *= scalar;local_vec2[i] *= scalar;}MPI_Send(local_vec1, divided_len, MPI_DOUBLE, 0, 0, MPI_COMM_WORLD);MPI_Send(local_vec2, divided_len, MPI_DOUBLE, 0, 1, MPI_COMM_WORLD);MPI_Send(&local_sum, 1, MPI_DOUBLE, 0, 2, MPI_COMM_WORLD);delete[] local_vec1;delete[] local_vec2;}MPI_Finalize();return 0;
}

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