MPI计算\(\pi\) 利用公式 \[\int_0^1 \frac{4}{1+x^2}dx = \pi \] #include<stdio.h> #include<mpi.h> #include<stdlib.h> #include<time.h> int main(int argc, char** argv) { int rank, size; int n = 100; double sum,width,local,mypi,pi; MPI_Init(&…

00][100].在创建方阵时,方阵的阶数N(N<100)由外部输入.然后用两层"for循环"来给方阵 p左上角 N×N个位置赋值.具体实现如下: /* * 定义矩阵阶数N */ int N; /* * 定义一个全局矩阵 */ int p[100][100]; /* * 用随机数生成矩阵 */ void create(){ int i,j; for(i=0;i<N;i++) { for(j=0;j<N;j++) { int a=rand()%15;//产生随机数,并赋…

相关章节:第13章组通信MPI程序设计. MPI组通信与点到点通信的一个重要区别就是:组通信需要特定组内所有成员参与,而点对点通信只涉及到发送方和接收方. 由于需要组内所有成员参与,因此也是一种比较复杂的通信方式.程序员在设计组通信语句的时候,需要同时考虑两点: a. 程序运行起来之后,当前正在运行的进程的行为方式 b. 将组通信作为一个整体,考虑所有进程的行为方式 (1)概述 组通信从功能上实现了三个方面: a. 通信:完成组内数据传输(广播.收集.散发.组收集.全互换各种数据交换传输方式)…

MPI 模型 如图MPI的各个运算节点是分布式的.每一个节点可以视为是一个“Thread”,但这里的不同之处在于这些节点没有所谓的共享内存,或者说Global Memory.所以,在后面也会看到,一般会有一个节点专门处理数据传输和分配的问题.MPI和CUDA的另一个不同之处在于MPI只有一级结构,即所有的节点都在一个全局命名空间下,不像CUDA那样有Grid/Block/Thread三级层次.MPI同样也是基于SPMD模型,所有的节点执行相同的指令,而每个节点根据自己的ID来确定指令处理的数据,…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存…

蒙特卡洛方法实现计算圆周率的方法比较简单,其思想是假设我们向一个正方形的标靶上随机投掷飞镖,靶心在正中央,标靶的长和宽都是2 英尺.同时假设有一个圆与标靶内切.圆的半径是1英尺,面积是π平方英尺.如果击中点在标靶上是均匀分布的(我们总会击中正方形),那么飞镖击中圆的数量近似满足等式 飞镖落在圆内的次数/飞镖落在标靶内的总次数=π/4 因为环包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 因为环所包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 我们可以用这个公式和随机数产生器来估计π的值. 伪代码如下: numb…

用c语言写了kmeans算法的串行程序,再用mpi来写并行版的,貌似参照着串行版来写并行版,效果不是很赏心悦目~ 并行化思路: 使用主从模式.由一个节点充当主节点负责数据的划分与分配,其他节点完成本地数据的计算,并将结果返回给主节点.大致过程如下: 1.进程0为主节点,先从文件中读取数据集,然后将数据集划分并传给其他进程: 2.进程0选择每个聚类的中心点,并发送给其他进程: 3.其他进程计算数据块中每个点到中心点的距离,然后标出每个点所属的聚类,并计算每个聚类所有点到其中心点的距离之和,最后将这…

第五章:高性能并行计算 一个反复被提及的反对使用Python进行高性能数值计算的言论是这种语言是动态解释型的,速度太慢.一种编译型低级语言,如C,能提供比它快几个数量级的运算速度.我们在第三章--使用IPython进行数值计算中已经引入了向量化这一概念表示了对这种观点的反对.NumPy 数组的运算速度甚至可以和C一样快,因为低速的Python循环可以使用快速的C循环替代.尽管有时会出现一些复杂的算法不能进行向量化或很难向量化,幸运的是我们还有其他的解决方案而不用丢弃所有的Python代码用C重写…

原理不解释,直接上代码 代码中被注释的源程序可用于打印中间结果,检查运算是否正确. #include "mpi.h" #include <math.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> void scatter_matrix(int* fstream,int n1,int n2,int*Q,int root,int tag){ /*每个矩阵块的大小*/…

以前没接触过MPI编程,对并行计算也没什么了解.朋友的期末课程作业让我帮忙写一写,哎,实现结果很一般啊.最终也没完整完成任务,惭愧惭愧. 问题大概是利用MPI完成矩阵和向量相乘.输入:Am×n,Bn×1  ,输出:Cm×1 附:程序中定义m=400,n=100,矩阵和向量的取值为随意整型数,为了便于显示并行效果,循环完成该计算任务100000次. 实现过程 1.实验环境:WINDOWS8.1 64位+ MPICH + VS2013   / kubuntu 14.04 + mpich 2.解题思路…

大数据集群计算利器之MPI/OpenMP ---以连通域标记算法并行化为例 1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像(通常为二值图像)中,将互相邻接(4邻接或8邻接)的具有非背景值的像素集合提取出来,为不同的连通域填入数字标记,并且统计连通域的数目.通过对栅格图像中进行连通域标记,可用于静态地分析各连通域斑块的分布,或动态地分析这些斑块随时间的集聚或离散,是图像处理非常基础的算法.目前常用的连通域标记算法有1)扫描法(二次扫描法.单向反复扫描法等).2)线标记法.3)区域增长法.二次扫描法由…

基于都志辉老师<MPI并行程序设计模式>第14章内容. 前面接触到的MPI发送的数据类型都是连续型的数据.非连续类型的数据,MPI也可以发送,但是需要预先处理,大概有两类方法: (1)用户自定义新的数据类型,又称派生类型(类似定义结构体类型,但是比结构体复杂,需要考虑<类型,偏移量>两方面的内容) (2)数据的打包和解包(将不连续的数据给压缩打包到连续的区域,然后再发送:接受到打包数据后,先解包再使用) 这样做的好处,我猜一个是可以有效减少通信的次数,提高程序效率:另一方面可以减轻…

这一章讲了MPI非阻塞通信的原理和一些函数接口,最后再用非阻塞通信方式实现Jacobi迭代,记录学习中的一些知识. (1)阻塞通信与非阻塞通信 阻塞通信调用时,整个程序只能执行通信相关的内容,而无法执行计算相关的内容: 非阻塞调用的初衷是尽量让通信和计算重叠进行,提高程序整体执行效率. 整体对比见下图: (2)非阻塞通信的要素 非阻塞通信调用返回意味着通信开始启动:而非阻塞通信完成则需要调用其他的接口来查询. 要素1:非阻塞通信的调用接口 要素2:非阻塞通信的完成查询接口 理想的非阻塞通信设计应…

这里的内容主要是都志辉老师<高性能计算之并行编程技术——MPI并行程序设计> 书上有一些代码是FORTAN的,我在学习的过程中,将其都转换成C的代码,便于统一记录. 这章内容分为两个部分:MPI对等模式程序例子 & MPI主从模式程序例子 1. 对等模式MPI程序设计 1.1 问题背景 这部分以Jacobi迭代为具体问题,列举了三个求解Jacobi迭代问题的MPI对等模式程序. 这里需要阐明一下,书上的Jacobi迭代具体的背景可以参考这个内容:http://www.mcs.anl.g…

什么是MPI: MPI是一个库,而不是一门语言.但是按照并行语言的分类,可以把FORTRAN+MPI或者C+MPI看作是一种在原来串行语言基础上扩展后得到的并行语言.MPI库可以被FORTRAN77/C/FORTRAN90/C++调用,从语法上说,它遵守所有对库函数/过程的调用规则,和一般的函数/过程没有什么区别. MPI是一种标准或规范的代表,而不特指某一个对它的具体实现.迄今为止,所有的并行计算机制造商都提供对MPI的支持,可以在网上免费得到MPI在不同并行机上的实现.一个正确的MPI程序,…

第三章MPI编程 3.1 MPI简单介绍 多线程是一种便捷的模型,当中每一个线程都能够訪问其他线程的存储空间.因此,这样的模型仅仅能在共享存储系统之间移植.一般来讲,并行机不一定在各处理器之间共享存储,当面向非共享存储系统开发并行程序时,程序的各部分之间通过来回传递消息的方式通信.要使得消息传递方式可移植,就须要採用标准的消息传递库.这就促成的消息传递接口(Message Passing Interface, MPI)的面世,MPI是一种被广泛採用的消息传递标准[1]. 与OpenMP并行程序不…

http://tech.it168.com/a2012/0401/1333/000001333287.shtml 最近很多人都在讨论Spark这个貌似通用的分布式计算模型,国内很多机器学习相关工作者都在研究和使用它. Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. 那么Spark和Hadoop有什么不同呢? 1.Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率比较高. Spark aims to extend MapReduce for iterative alg…

在归并排序中,很重要的一步是将两个排序数组合并成一个数组,这个操作叫merge.merge操作可以用来解决某些Top K问题. 问题描述 在哼唱搜索中,用户通过哼唱一个音乐片段去搜索与其相似的音乐.后台的实现主要有两个步骤:特征提取和特征匹配.特征提取是从原始波形音乐文件中提取最能代表音乐的特征.特征匹配就是利用提取的特征与特征库进行匹配,找到最相似的音乐.在实际情况中,特征库往往很大,目前商用的特征库已达千万级别,这样的规模已经远远超过单机的处理能力,所以需要利用集群进行特征的匹配. 解决方案…

GraphLab介绍 GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架.框架使用C++语言开发实现. 该框架是面向机器学习(ML)的流处理并行计算框架,可以运行在多处理机的单机系统.集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下.框架的设计目标是,像MapReduce一样高度抽象.可以高效运行与机器学习相关的.具有稀疏的计算依赖特性的迭代性算法,并且保证计算过程中数据的高度一致性和高效的并行计算性能.该框架最初是为处理大规模机器学…

第三章MPI计划 3.1 MPI简单介绍 多线程是一种便捷的模型,当中每一个线程都能够訪问其他线程的存储空间.因此,这样的模型仅仅能在共享存储系统之间移植. 一般来讲,并行机不一定在各处理器之间共享存储,当面向非共享存储系统开发并行程序时,程序的各部分之间通过来回传递消息的方式通信.要使得消息传递方式可移植,就须要採用标准的消息传递库. 这就促成的消息传递接口(Message Passing Interface, MPI)的面世.MPI是一种被广泛採用的消息传递标准[1]. 与OpenMP并行程…

针对大数据的计算,很多程序通过搭建mpi集群进行加速,并取得了很好的效果.算法内部的加速,当前的并行化趋势是利用GPU显卡进行算法加速.针对并行性非常好的算法,GPU加速效果将远大于集群带来的加速效果.所以,如果我们面临非常多的数据,针对数据的处理算法有具有很好的内部并行性,则我们可以将mpi和GPU结合,获得更大的加速比. 将mpi和GPU结合的产物就是GPU集群.它可以为我们带来非常高的加速比.虽说NVIDIA的cuda为我们提供了类C语言的编程环境,但是cuda还不是C语言,这就为mpi和…

原文地址http://blog.csdn.net/qinggebuyao/article/details/8059300 3.1 MPI简介 多线程是一种便捷的模型,其中每个线程都可以访问其它线程的存储空间.因此,这种模型只能在共享存储系统之间移植.一般来讲,并行机不一定在各处理器之间共享存储,当面向非共享存储系统开发并行程序时,程序的各部分之间通过来回传递消息的方式通信.要使得消息传递方式可移植,就需要采用标准的消息传递库.这就促成的消息传递接口(Message Passing Interfa…

一 建立SSH连接(无密码登陆) 1 SSH连接的简单介绍 SSH 为 Secure Shell 的缩写,中文翻译为安全外壳协议,建立在应用层,是一种远程连接安全协议.传统的telnet,pop,ftp都能够实现类似的功能,但是安全性上来说不足,因为他们都是明文传输,而SSH是密文传输,能够有效防止DNS欺骗,网络信息的拦截等等. 2 为什么要建立SSH连接 因为我建立集群的目的就是为了高性能的计算,这里我用了MPI,采用的是计算机之间的相互通信,所以必然涉及到计算机的访问登陆问题,所以我们建立…

Python 科学计算 作者 J.R. Johansson (robert@riken.jp) http://dml.riken.jp/~rob/ 最新版本的 IPython notebook 课程文件 http://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures. 作者其他的 notebook http://jrjohansson.github.com. 一.实验说明 本课主要介绍科学计算,实验环境的安装以及使用等内容. 1. 环境登录 无需…

作者 J.R. Johansson (robert@riken.jp) http://dml.riken.jp/~rob/ 最新版本的 IPython notebook 课程文件 http://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures. 作者其他的 notebook http://jrjohansson.github.com. 一.实验说明 本课主要介绍科学计算,实验环境的安装以及使用等内容. 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名…

研究一下如何一起使用mpi和openmp 先上程序: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #ifdef _OPENMP #include <omp.h> #endif #ifdef MPICH_CC #include <mpi.h> #endif #define SIZE 512 #define SIZEM SIZE #define SIZEN SIZE #define SIZEK SIZE #define DISP…

http://blog.csdn.NET/babyfacer/article/details/6902985 原文链接:http://www.hpcwire.com/hpcwire/2011-06-09/top_10_objections_to_gpu_computing_reconsidered.html作者:Dr. Vincent Natoli, Stone Ridge Technology (http://www.stoneridgetechnology.com/ )译者:陈晓炜(转载请注…

MPI是一个跨语言的通讯协议,用于并发编程.MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口. 安装环境 MPICH 是开源的消息传递接口(MPI)标准的实现. 下载地址 # 解压文件 tar -xzvf mpich-3.2.1.tar.gz cd mpich-3.2.1 # /usr/local/Cellar/mpich 改为你要安装 MPICH 的路径 ./configure –-prefix=/usr/local/Cellar/mpich |& tee c.log make |& tee…

几乎所有人的第一个程序是从“hello,world”程序开始学习的 #include "mpi.h" #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]) { int rank, numproces; int namelen; char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_…

▶ 八个常用的集合通信函数 ▶ 规约函数 MPI_Reduce(),将通信子内各进程的同一个变量参与规约计算,并向指定的进程输出计算结果 ● 函数原型 MPI_METHOD MPI_Reduce( _In_range_(!= , recvbuf) _In_opt_ const void* sendbuf, // 指向输入数据的指针 _When_(root != MPI_PROC_NULL, _Out_opt_) void* recvbuf, // 指向输出数据的指针,即计算结果存放的地方 _In…