22MPI并行程序开发–基本.pptVIP

MPI分布内存并行程序开发; 第一章; 为什麽要采用并行计算?; 并行计算设计的分类; 三种计算模型; 并行化分解方法; 分布内存并行方式;第二章 MPI简介; MPI的历史;MPICH：最重要的MPI实现（/mpi/ mpich），与MPI-1规范同步发展的版本，支持部分MPI-2的特征如动态生成进程等。 CHIMP：EPCC(Edinburgh Parallel Computing Center)开发。ftp://ftp.epcc.ed.ac.uk/pub/packages/chimp/release下载。 LAM(Local Area Multicomputer)：Ohio State University开发。/download/下载。 ; 第三章 MPI编程; MPI为程序员提供一个并行环境库，程序员通过调用MPI的库程序来达到程序员所要达到的并行目的，可以只使用其中的6个最基本的函数就能编写一个完整的MPI程序去求解很多问题。这6个基本函数，包括启动和结束MPI环境，识别进程以及发送和接收消息： MPI_INIT: 启动MPI环境 MPI_COMM_SIZE: 确定进程数 MPI_COMM_RANK: 确定自己的进程标识符 MPI_SEND: 发送一条消息 MPI_RECV: 接收一条消息 MPI_FINALIZE: 结束MPI环境; 程序1、 简单例子; 程序1、 简单例子; MPI程序的一般结构; 头文件; 编译，执行：; 通信因子和组; 进程号(rank); MPI消息; MPI的基本函数; MPI_Init(); MPI_Comm_size(); MPI_Comm_rank(); MPI_Send(); MPI_Recv(); MPI_Finalize(); 参数说明; 缓冲区（buffer）; 数据个数（count）; 数据类型（type）;续上页; 目的地 （dest）; 源 （source）; 标识符（tag）; 通信因子（comm）; 状态（status）; 程序1、简单例子; 程序2、 π的计算; MPI_Init(argc,argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,numprocs); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,myid); MPI_Get_processor_name(processor_name,namelen); fprint(stdout,”Process %d of %d on % s\n”,myid,numprocs, processor_name); n=0; if (myid==0) { printf(“Please give N=”); scanf(n); startwtime=MPI_Wtime(); for (j=1;jnumprocs;j++) { MPI_Send(n,1,MPI_INT,j,99,MPI_COMM_WORLD); } } ; else { MPI_Recv(n,1,MPI_INT,MPI_ANY_SOURCE,99,MPI_COMM_WORLD,status); } h=1.0/(double) n; sum=0.0; for(i=myid+1;i=n;i+=numprocs) /* 每一个进程计算一部分矩形的面积，若进程总数numprocs为4， 将 0-1区间