Освоение MPI: программа Hello World и не только - Fcodenotes

MPI (интерфейс передачи сообщений) — мощный инструмент для параллельных вычислений и распределенных систем. Это позволяет программистам разрабатывать приложения, которые могут работать на нескольких процессорах, обеспечивая более быстрые и эффективные вычисления. В этой статье блога мы погрузимся в мир MPI и рассмотрим различные методы написания программы «Hello World» с использованием MPI, а также некоторые разговорные объяснения и примеры кода. Итак, приступим и освоим MPI!

Метод 1: базовый подход
Самый простой способ написать программу «Hello World» в MPI — использовать функции MPI_Send и MPI_Recv. Вот фрагмент кода:

#include <stdio.h>
#include <mpi.h>
int main(int argc, char argv) {
    int rank, size;
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
    if (rank == 0) {
        printf("Hello from process %d of %d!\n", rank, size);
        // Send a message to process 1
        MPI_Send("Hello", 6, MPI_CHAR, 1, 0, MPI_COMM_WORLD);
    } else if (rank == 1) {
        // Receive the message from process 0
        char message[6];
        MPI_Recv(message, 6, MPI_CHAR, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
        printf("Received message: %s\n", message);
    }
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

При таком подходе мы инициализируем MPI, получаем ранг и размер текущего процесса, а затем используем условные обозначения, чтобы отличить процесс 0 от процесса 1. Процесс 0 печатает сообщение «Привет от процесса…» и отправляет сообщение «Привет от процесса…» “строка для обработки 1 с помощью MPI_Send. Процесс 1 получает сообщение с помощью MPI_Recv и печатает полученное сообщение.

Метод 2: одновременная связь
Другой способ добиться того же результата — использовать одновременную связь с MPI_Sendrecv. Вот пример:

#include <stdio.h>
#include <mpi.h>
int main(int argc, char argv) {
    int rank, size;
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
    char message[6];
    MPI_Sendrecv("Hello", 6, MPI_CHAR, 1, 0, message, 6, MPI_CHAR, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
    printf("Process %d received message: %s\n", rank, message);
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

В этом методе мы используем функцию MPI_Sendrecv для одновременной отправки и получения сообщений. Процесс 0 отправляет строку «Привет» процессу 1, а процесс 1 получает сообщение и сохраняет его в переменной «message». Наконец, каждый процесс печатает полученное сообщение вместе с его рангом.

Метод 3: Коллективное общение
MPI также предоставляет процедуры коллективного общения, которые позволяют взаимодействовать между всеми процессами одновременно. Вот пример:

#include <stdio.h>
#include <mpi.h>
int main(int argc, char argv) {
    int rank, size;
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
    char message[6];
    MPI_Bcast("Hello", 6, MPI_CHAR, 0, MPI_COMM_WORLD);
    MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
    printf("Process %d received message: %s\n", rank, message);
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

В этом подходе мы используем MPI_Bcast для трансляции строки «Hello» от процесса 0 всем остальным процессам. Каждый процесс получает сообщение и печатает его. Функция MPI_Barrier используется для синхронизации всех процессов перед переходом к оператору печати.

В этой статье блога мы рассмотрели несколько способов написания программы «Hello World» с использованием MPI. Мы начали с базового подхода с использованием MPI_Send и MPI_Recv, затем перешли к одновременному обмену данными с помощью MPI_Sendrecv и, наконец, исследовали коллективное взаимодействие с использованием MPI_Bcast. Эти методы демонстрируют разные способы достижения одного и того же результата в программировании MPI, и их понимание заложит прочную основу для более сложных задач параллельных вычислений. Итак, вперед, погрузитесь в мир MPI и раскройте возможности параллелизма!

#include <stdio.h>
#include <mpi.h>
int main(int argc, char argv) {
    int rank, size;
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
    if (rank == 0) {
        printf("Hello from process %d of %d!\n", rank, size);
        // Send a message to process 1
        MPI_Send("Hello", 6, MPI_CHAR, 1, 0, MPI_COMM_WORLD);
    } else if (rank == 1) {
        // Receive the message from process 0
        char message[6];
        MPI_Recv(message, 6, MPI_CHAR, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
        printf("Received message: %s\n", message);
    }
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

#include <stdio.h>
#include <mpi.h>
int main(int argc, char argv) {
    int rank, size;
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
    char message[6];
    MPI_Sendrecv("Hello", 6, MPI_CHAR, 1, 0, message, 6, MPI_CHAR, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
    printf("Process %d received message: %s\n", rank, message);
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

#include <stdio.h>
#include <mpi.h>
int main(int argc, char argv) {
    int rank, size;
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
    char message[6];
    MPI_Bcast("Hello", 6, MPI_CHAR, 0, MPI_COMM_WORLD);
    MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
    printf("Process %d received message: %s\n", rank, message);
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

Заключение
В этой статье блога мы рассмотрели несколько методов написания программы «Hello World» с использованием MPI. Мы начали с базового подхода с использованием MPI_Send и MPI_Recv, затем перешли к одновременному обмену данными с помощью MPI_Sendrecv и, наконец, исследовали коллективное взаимодействие с использованием MPI_Bcast. Эти методы демонстрируют разные способы достижения одного и того же результата в программировании MPI, и их понимание заложит прочную основу для более сложных задач параллельных вычислений. Итак, вперед, погрузитесь в мир MPI и раскройте возможности параллелизма!