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mpi并行程序中什么函数必须带参数

编辑小哥S
程序设计
2025-05-12 00:18:47
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今天给大家分享mpi并行程序设计实例教程，其中也会对mpi并行程序中什么函数必须带参数的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

1、如何使用openmpi在多节点并行计算
2、Python多进程并行编程实践-mpi4py的使用
3、MPI并行程序设计实例教程内容简介
4、Python使用MPI实现分布式计算(mpi4py)
5、MPI并行程序设计实例教程的目录

如何使用openmpi在多节点并行计算

1、在《并行计算导论》上查到关于mpich的使用：运行MPICH程序多机环境中运行MPICH程序与单机环境类似，可以用mpirun来进行。运行程序前先创建一个machinefile文件，其中列出要使用的结点机名，然后用命令“mpirun -machinefile 文件名 ...”来在指定的结点上运行程序。

2、步骤：下载、解压、构建与编译源码并安装。注意事项：若遇到错误提示安装libopenpal，需先进行安装。验证：使用OpenMPI提供的测试示例代码进行编译和运行，以验证安装是否成功。编译与运行：编译：使用mpicc或mpicxx进行编译。运行：使用mpirun或mpiexec命令运行编译后的程序，指定所需的进程数和其他参数。

（图片来源网络，侵删）

3、首先，确保编译器（如gfortran或ifort）已安装，这是进行Fortran编程的关键。接下来，选择要安装的MPI库，可以通过访问MPICH或OpenMPI***获取。解压并建立安装目录，注意选择与编译器对应的用户目录，避免混淆。配置安装路径和编译器选择。

4、OpenMPI是一个用于并行计算的开源消息传递接口，它允许多个计算节点间通信和数据交换，支持分布式计算。安装OpenMPI是进行分子对接虚拟筛选及分子动力学研究的准备步骤。OpenMPI在集群计算环境中提供高效数据通信与同步，适用于科学计算、机器学习和数据分析。它提供丰富的函数接口，支持多种并行计算应用场景。

5、sh$ mpicc -o hello hello.c运行MPI程序使用mpirun命令，如启动N个进程在指定节点上运行：mpirun -np N -hostfile其中，-np N定义进程数量，-hostfile指定计算节点及其资源分配。总之，OpenMPI的安装、编译和运行都有其特定步骤，遵循这些指南，你就能在HPC平台上有效地使用OpenMPI进行并行计算。

（图片来源网络，侵删）

6、并行计算，使用了openMPI 编译生成可执行程序fast，需要运行在4个节点 48个进程。生成脚本sub.sh如下所示：根据该脚本（chmod 修改该脚本可执行权限 chmod 775 sub.sh），提交批处理命令如下： pkubatch ./sub.sh 单节点计算，以下为bla.sh内容，注意脚本里可不用使用srun。

Python多进程并行编程实践-mpi4py的使用

1、使用mpi4py在Python环境中进行并行编程，首先需要初始化MPI环境，通常在导入`mpi4py`时，环境已经自动初始化。mpi4py通过`Init（）`和`Finalize（）`接口管理MPI环境的初始化与结束。同时，它还支持自动调用`MPI_Finalize（）`以结束环境，确保资源的释放。在并行计算中，进程间通信是关键。

2、Python中的mpi4py库为并行编程提供了便利，尤其是在科学计算中，当单节点计算能力无法满足需求时，MPI模型的高效数据交换功能就显得尤为重要。

3、mpi4py在Python中实现了MPI标准，使得开发者可以轻松地构建并行程序，而无需关心底层通信的复杂性。它原生支持Python和numpy数组，提供了便捷的并行计算解决方案。对于已经优化好的单机串行程序，使用mpi4py实现分布式计算变得极为简单，只需合理分配任务即可。在实现过程中，安装mpi4py需要注意一些细节。

4、为了提升程序执行效率，作者在尝试使用多进程加速后发现，使用Python的multiprocess模块并未达到预期的加速效果，反而比串行执行还要慢。因此，作者回溯到熟悉的并行计算框架——MPI（Message Passing Interface），并决定从基础的矩阵相乘程序开始练习，以熟悉并掌握MPI编程。

MPI并行程序设计实例教程内容简介

1、点对点消息发送是MPI通信的一种基本方式，发送消息时，明确消息内容、类型和接收进程，确保消息的正确传递。接收消息时，通过状态参数（source、tag、可能的错误）来确认消息的来源、类型和可能的接收状态。在具体应用中，通过例子展示如何修改之前的带rank的Hello World程序，使其***用master-worker模式。

2、并行编程模式对等模式—程序的各个部分地位相同，功能和代码基本一致，只是处理的数据或对象不同；主从模式—程序通信进程之间的一种主从或依赖关系。

3、虽然并行计算可以加速求解过程，但编码难度和复杂性也相应增加。需要对程序框架、计算性能和内存访问设计进行优化，以提高并行效率。可以考虑使用更高效的算法和数据结构，以及优化MPI通信方式，来进一步提升程序性能。验证与测试：在实际应用中，需要对并行程序进行充分的验证和测试。

4、以下是实现并行计算的几种常见方法：MPI并行计算MPI（MessagePassingInterface，消息传递接口）是一种消息传递标准，用于在不同计算机之间传递数据和命令，实现分布式计算和并行计算。MPI编程通常需要将程序分解成多个独立进程，并在进程之间传递信息，以实现并行计算。

5、使用OpenMP时，我们通过#pragma omp parallel for指令将循环体并行化，使得每个线程可以独立计算一部分累加和。这种方式简单易懂，适用于较小规模的数据处理。使用MPI时，程序被划分成多个进程，每个进程负责计算一部分数据的累加和。最后，主进程收集所有子进程的结果并输出总和。

6、安装完成后，可以尝试运行一个小例子来验证mpi4py的正确性。通过命令行执行，可以观察到多个进程的启动与信息的传递，这表明并行计算已经成功实现。对于希望将串行程序并行化的任务，使用mpi4py可以轻松实现。在天文等需要大规模参数化讨论的领域，这种方法尤其有效。

Python使用MPI实现分布式计算(mpi4py)

mpi4py在Python中实现了MPI标准，使得开发者可以轻松地构建并行程序，而无需关心底层通信的复杂性。它原生支持Python和numpy数组，提供了便捷的并行计算解决方案。对于已经优化好的单机串行程序，使用mpi4py实现分布式计算变得极为简单，只需合理分配任务即可。在实现过程中，安装mpi4py需要注意一些细节。

使用mpi4py在Python环境中进行并行编程，首先需要初始化MPI环境，通常在导入`mpi4py`时，环境已经自动初始化。mpi4py通过`Init（）`和`Finalize（）`接口管理MPI环境的初始化与结束。同时，它还支持自动调用`MPI_Finalize（）`以结束环境，确保资源的释放。在并行计算中，进程间通信是关键。

MPI（Message Passing Interface）是一种广泛应用于高性能计算的通信模型，尤其适用于Fortran、C/C++等语言，而mpi4py的出现使得Python程序员也能轻松实现MPI的并行功能，提升程序运行效率。在MPI程序中，核心逻辑是将任务分配给多个CPU，每个CPU独立执行其部分任务，通过内置的通信函数实现进程间的协作。