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次のopenMPプログラムをMPIプログラムに変換する方法がわかりません。

#include <omp.h>  
#define CHUNKSIZE 100  
#define N     1000  

int main (int argc, char *argv[])    
{  

int i, chunk;  
float a[N], b[N], c[N];  

/* Some initializations */  
for (i=0; i < N; i++)  
  a[i] = b[i] = i * 1.0;  
chunk = CHUNKSIZE;  

#pragma omp parallel shared(a,b,c,chunk) private(i)  
  {  

  #pragma omp for schedule(dynamic,chunk) nowait  
  for (i=0; i < N; i++)  
    c[i] = a[i] + b[i];  

  }  /* end of parallel section */  

return 0;  
}

クラスターで実行したい同様のプログラムがあり、プログラムはOpenMPを使用しています。

ありがとう！

アップデート：

次のおもちゃのコードでは、関数f（）内の並列部分を制限したいと思います。

#include "mpi.h"  
#include <stdio.h>  
#include <string.h>  

void f();

int main(int argc, char **argv)  
{  
printf("%s\n", "Start running!");  
f();  
printf("%s\n", "End running!");  
return 0;  
}  


void f()  
{  
char idstr[32]; char buff[128];  
int numprocs; int myid; int i;  
MPI_Status stat;  

printf("Entering function f().\n");

MPI_Init(NULL, NULL);  
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);  
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);  

if(myid == 0)  
{  
  printf("WE have %d processors\n", numprocs);  
  for(i=1;i<numprocs;i++)  
  {  
    sprintf(buff, "Hello %d", i);  
    MPI_Send(buff, 128, MPI_CHAR, i, 0, MPI_COMM_WORLD); }  
    for(i=1;i<numprocs;i++)  
    {  
      MPI_Recv(buff, 128, MPI_CHAR, i, 0, MPI_COMM_WORLD, &stat);  
      printf("%s\n", buff);  
    }  
}  
else  
{  
  MPI_Recv(buff, 128, MPI_CHAR, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, &stat);  
  sprintf(idstr, " Processor %d ", myid);  
  strcat(buff, idstr);  
  strcat(buff, "reporting for duty\n");  
  MPI_Send(buff, 128, MPI_CHAR, 0, 0, MPI_COMM_WORLD);  
}  
MPI_Finalize();  

printf("Leaving function f().\n");  
}

ただし、実行中の出力は期待されていません。並列部分の前後のprintf部分は、メインプロセスだけでなく、すべてのプロセスによって実行されています。

$ mpirun -np 3 ex2  
Start running!  
Entering function f().  
Start running!  
Entering function f().  
Start running!  
Entering function f().  
WE have 3 processors  
Hello 1 Processor 1 reporting for duty  

Hello 2 Processor 2 reporting for duty  

Leaving function f().  
End running!  
Leaving function f().  
End running!  
Leaving function f().  
End running!

したがって、並列部分はMPI_Init（）とMPI_Finalize（）の間で制限されていないように見えます。

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3 に答える 3

4

あなたの更新に答えるには：

MPIを使用する場合、同じプログラムが各プロセッサによって実行されます。並列パーツを制限するには、次のようなステートメントを使用する必要があります。

if (rank == 0) { ...serial work... }

これにより、このブロック内で1つのプロセッサのみが機能するようになります。

投稿したサンプルプログラムでこれがどのように機能するかを確認できます。中f()にはif(myid == 0)ステートメントがあります。このステートメントのブロックは、プロセス0によってのみ実行されます。他のすべてのプロセスは、に直接アクセスしelseてメッセージを受信して​​から、メッセージを送り返します。

MPI_InitおよびについてMPI_Finalize-MPIMPI_Init環境を初期化します。Sendこのメソッドを呼び出すと、やなどの他のMPIメソッドを使用できますRecv。MPIメソッドの使用を終了するMPI_Finalizeと、リソースなどが解放されますが、プログラムは実行を継続します。たとえば、MPI_Finalize時間がかかるI/Oを実行する前に電話をかけることができます。これらのメソッドは、コードの並列部分を区切るのではなく、他のMPI呼び出しを使用できる場所を区切るだけです。

お役に立てれば。

于 2011-02-24T13:20:58.320 に答える
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配列の一部（a、b、c）を各プロセスに割り当てる必要があります。このようなもの：

#include <mpi.h>

#define N 1000

int main(int argc, char *argv[])
{
  int i, myrank, myfirstindex, mylastindex, procnum;
  float a[N], b[N], c[N];

  MPI_Init(&argc, &argv);
  MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &procnum);
  MPI_Comm_rank(comm, &myrank);


  /* Dynamic assignment of chunks,
   * depending on number of processes
   */
  if (myrank == 0)
    myfirstindex = 0;
  else if (myrank < N % procnum)
    myfirstindex = myrank * (N / procnum + 1);
  else
    myfirstindex = N % procnum + myrank * (N / procnum);

  if (myrank == procnum - 1)
    mylastindex = N - 1;
  else if (myrank < N % procnum)
    mylastindex = myfirstindex + N / procnum + 1;
  else
    mylastindex = myfirstindex + N / procnum;

  // Initializations
  for(i = myfirstindex; i < mylastindex; i++)  
    a[i] = b[i] = i * 1.0; 

  // Computations
  for(i = myfirstindex; i < mylastindex; i++)
    c[i] = a[i] + b[i];

  MPI_Finalize();
}
于 2010-01-28T06:55:51.443 に答える
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独自の Intel Cluster OpenMP の使用を試すことができます。クラスター上で OpenMP プログラムを実行します。はい、「ソフトウェア分散共有メモリ」http://en.wikipedia.org/wiki/Distributed_shared_memoryを使用して、分散メモリ クラスタ上の共有メモリ コンピュータをシミュレートします。

使いやすく、インテル C++ コンパイラー (9.1+) に含まれています。ただし、64 ビット プロセッサでのみ動作します。

于 2010-02-01T17:53:52.117 に答える