Een MPI-programma starten en stoppen. Inleiding tot parallelle programmeertechnologieën (MPI)

• Handleiding

In dit bericht zullen we het hebben over het organiseren van gegevensuitwisseling met behulp van MPI aan de hand van het voorbeeld van de Intel MPI Library. Wij denken dat deze informatie interessant zal zijn voor iedereen die kennis wil maken met het vakgebied van parallelle high-performance computing in de praktijk.

We geven een korte beschrijving van hoe data-uitwisseling is georganiseerd in parallelle applicaties op basis van MPI, evenals links naar externe bronnen met een meer gedetailleerde beschrijving. In het praktische gedeelte vindt u een beschrijving van alle stadia van het ontwikkelen van de MPI-demotoepassing "Hello World", beginnend bij het opzetten van de benodigde omgeving en eindigend met het starten van het programma zelf.

MPI (interface voor het doorgeven van berichten)

MPI is de meest gebruikelijke data-interfacestandaard voor parallelle programmering. MPI-standaardisatie wordt uitgevoerd door het MPI Forum. Er zijn MPI-implementaties voor de meeste moderne platforms, besturingssystemen en talen. MPI wordt veel gebruikt bij het oplossen van verschillende problemen in de computationele fysica, de farmaceutische industrie, de materiaalkunde, de genetica en andere kennisgebieden.

Vanuit MPI-oogpunt is een parallel programma een reeks processen die op verschillende computerknooppunten worden uitgevoerd. Elk proces komt voort uit dezelfde programmacode.

De belangrijkste bewerking in MPI is het doorgeven van berichten. MPI implementeert vrijwel alle basiscommunicatiepatronen: point-to-point, collectief en eenzijdig.

Werken met MPI

Opzetten van een clusteromgeving

Voor de demonstratie heb ik gekozen voor de dienst Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Amazon geeft nieuwe gebruikers een gratis proefjaar van instapservers.

Werken met Amazon EC2 is intuïtief. Als u vragen heeft, kunt u de gedetailleerde documentatie raadplegen (in het Engels). Indien gewenst kunt u een andere soortgelijke dienst gebruiken.

We creëren twee werkende virtuele servers. Selecteer in de beheerconsole EC2 virtuele servers in de cloud, Dan Lanceringsinstantie("Instance" betekent een virtuele serverinstance).

De volgende stap is het selecteren van het besturingssysteem. Intel MPI Library ondersteunt zowel Linux als Windows. Voor de eerste kennismaking met MPI kiezen we voor OS Linux. Kiezen Red Hat Enterprise Linux 6.6 64-bit of SLES11.3/12.0.
Kiezen Instantietype(servertype). Voor experimenten is t2.micro (1 vCPU's, 2,5 GHz, Intel Xeon-processorfamilie, 1 GiB RAM) geschikt voor ons. Als onlangs geregistreerde gebruiker kon ik dit type gratis gebruiken - gemarkeerd met 'Gratis niveau komt in aanmerking'. Wij zetten Aantal exemplaren: 2 (aantal virtuele servers).

Nadat de service ons vraagt ​​om te rennen Lanceer exemplaren(geconfigureerde virtuele servers), slaan we de SSH-sleutels op die nodig zijn om van buitenaf met virtuele servers te communiceren. De status van virtuele servers en IP-adressen voor communicatie met lokale computerservers kunnen worden bewaakt in de beheerconsole.

Belangrijk punt: in de instellingen Netwerk en beveiliging / Beveiligingsgroepen we moeten een regel maken die poorten opent voor TCP-verbindingen - dit is nodig voor de MPI-procesmanager. De regel kan er als volgt uitzien:

Type: Aangepaste TCP-regel
Protocol: TCP
Poortbereik: 1024-65535
Bron: 0.0.0.0/0

En tot slot een korte enquête over mogelijke onderwerpen voor toekomstige publicaties over high-performance computing.

Alleen geregistreerde gebruikers kunnen deelnemen aan het onderzoek. , Alsjeblieft.

Het uitvoeren van een MPI-toepassing op een computercluster is alleen mogelijk via het batchverwerkingssysteem. Om het starten en in de wachtrij plaatsen van een parallel programma te vereenvoudigen, is een speciaal mpirun-script beschikbaar. Mpirun -np 20 ./first.exe zal bijvoorbeeld het parallelle programma first.exe uitvoeren op 20 processors, d.w.z. op 5 knooppunten. (Elk knooppunt heeft 2 dual-coreprocessors). Het is vermeldenswaard dat om een ​​uitvoerbare module te starten die zich in de huidige map ($pwd) bevindt, u expliciet het pad “./” moet opgeven. Een aantal MPI-1-implementaties bieden een startopdracht voor MPI-programma's, die de vorm heeft mpirun<аргументы mpirun><программа><аргументы программы>

Het scheiden van de opdracht voor het starten van het programma en het programma zelf biedt flexibiliteit, vooral voor netwerk- en heterogene implementaties. Het hebben van een standaard startmechanisme breidt de overdraagbaarheid van MPI-programma's ook een stap verder uit naar opdrachtregels en de scripts die deze manipuleren. Een script voor een reeks validatieprogramma's die honderden programma's uitvoeren, kan bijvoorbeeld een overdraagbaar script zijn als het is geschreven met behulp van een dergelijk standaard startmechanisme. Om het ``standaard'' commando niet te verwarren met het bestaande commando in de praktijk, dat niet standaard is en niet overdraagbaar is tussen implementaties, heeft MPI mpiexec gedefinieerd in plaats van mpirun.

Hoewel een gestandaardiseerd opstartmechanisme de bruikbaarheid van MPI verbetert, is het scala aan omgevingen zo divers (er is bijvoorbeeld misschien niet eens een opdrachtregelinterface) dat MPI een dergelijk mechanisme niet kan verplichten. In plaats daarvan definieert MPI de opdracht mpiexec run en beveelt het aan, maar vereist dit niet, als advies aan ontwikkelaars. Als een implementatie echter een opdracht levert met de naam mpiexec, moet deze de hieronder beschreven vorm aannemen: mpiexec -n <программа>

er zal minstens één manier zijn om te rennen<программу>met initiële MPI_COMM_WORLD waarvan de groep bevat processen. Andere argumenten voor mpiexec kunnen afhankelijk zijn van de implementatie.

Voorbeeld 4.1 16 exemplaren van myprog uitvoeren op de huidige of standaardmachine:

mpiexec -n 16 mijnprog

3. Schrijf een programma voor de parallelle berekening van de bepaalde integraal van de functie 2*(x+2*x*x/1200.0) in het interval .

Methode voor de linker rechthoek

dubbele f(dubbele x)

(retourneert 2*(x+2*x*x/1200);) // iskomyi-integraal

int hoofd(int argc,char **argv)

MPI_Status-status;

MPI_Init(&argc,&argv);

MPI_Comm_rang(MPI_COMM_WERELD,&rang);

MPI_Comm_grootte(MPI_COMM_WERELD,&grootte);

int n=1000,i,d; // 1000 - uzly

vlotter a=0, b=1, h=(b-a)/n,s=0,r=0; //a i b -nachalo i konec otrezka

if (rang!=grootte-1) // schitaut vse processy, krome poslednego

( voor (i=rang*d; i<(rank+1)*d; i++) { s=s+h*f(a+i*h); }

MPI_Send(&s,1,MPI_FLOAT,grootte-1,1,MPI_COMM_WORLD);)

( voor (i=0; ik

( MPI_Recv(&s,1,MPI_FLOAT,i,1,MPI_COMM_WORLD, &status); r+=s; ) )

MPI_Finalize();)

Surak

1. Gedeelde en gedistribueerde geheugenarchitecturen.

Gedistribueerd gedeeld geheugen (DSM - Distributed Shared Memory)

Traditioneel is gedistribueerd computergebruik gebaseerd op een message-passing-model, waarbij gegevens in de vorm van berichten van processor naar processor worden doorgegeven. Remote procedure calls zijn eigenlijk hetzelfde model (of heel dichtbij). DSM is een virtuele adresruimte die wordt gedeeld door alle knooppunten (processors) van een gedistribueerd systeem. Programma's hebben in DSM op vrijwel dezelfde manier toegang tot gegevens als tot gegevens in het virtuele geheugen van traditionele computers. In systemen met DSM verplaatsen gegevens zich tussen de lokale herinneringen van verschillende computers op dezelfde manier als tussen het RAM-geheugen en het externe geheugen van één computer. De gedistribueerde gedeelde geheugenconfiguratie is een variant van gedistribueerd geheugen. Hier gebruiken alle knooppunten, bestaande uit een of meer processors die via een SMP-schema zijn verbonden, een gemeenschappelijke adresruimte. Het verschil tussen deze configuratie en een machine met gedistribueerd geheugen is dat hier elke processor toegang heeft tot elk deel van het geheugen. De toegangstijd voor verschillende geheugensecties varieert echter voor elke processor, afhankelijk van waar de sectie zich fysiek in het cluster bevindt. Om deze reden worden dergelijke configuraties ook wel machines met niet-uniforme geheugentoegang (NUMA) genoemd.

Verschillen tussen MPI en PVM.

Het PVM-systeem (Parallel Virtual Machine) is gemaakt om verschillende netwerkwerkstations te combineren tot één virtuele parallelle computermachine. Het systeem is een add-on voor het UNIX-besturingssysteem en wordt gebruikt op verschillende hardwareplatforms, inclusief massaal parallelle systemen. De meest voorkomende parallelle programmeersystemen zijn tegenwoordig gebaseerd op MPI (Message Parsing Interface). Het idee van MPI is in eerste instantie eenvoudig en voor de hand liggend. Het omvat het representeren van een parallel programma als een reeks parallelle uitvoeringsprocessen die met elkaar communiceren tijdens de uitvoering van gegevensoverdracht met behulp van communicatieprocedures. Zij vormen de MPI-bibliotheek. Een juiste implementatie van MPI ter ondersteuning van communicatie tussen processors is echter behoorlijk moeilijk gebleken. Deze complexiteit houdt verband met de noodzaak om hoge programmaprestaties te bereiken, de noodzaak om talrijke multicomputerbronnen te gebruiken en, als gevolg daarvan, een grote verscheidenheid in de implementatie van communicatieprocedures, afhankelijk van de gegevensverwerkingsmodus.

In deze opmerking ziet u hoe u MPI installeert, verbinding maakt met Visual Studio en vervolgens gebruikt met de opgegeven parameters (aantal rekenknooppunten). Dit artikel maakt gebruik van Visual Studio 2015, omdat... Dit is degene waar mijn studenten problemen mee hadden (deze notitie is geschreven door studenten voor studenten), maar de instructies zullen waarschijnlijk ook voor andere versies werken.

Stap 1:
U moet de HPC Pack 2008 SDK SP2 installeren (in uw geval is er mogelijk al een andere versie), beschikbaar op de officiële Microsoft-website. De bitcapaciteit van het pakket en het systeem moeten overeenkomen.

Stap 2:
U moet de paden configureren; om dit te doen, gaat u naar het tabblad Debug - Eigenschappen:

“C:\Program Files\Microsoft HPC Pack 2008 SDK\Include”

In het veld Bibliotheekdirectory's:

“C:\Program Files\Microsoft HPC Pack 2008 SDK\Lib\amd64”

Als er een 32-bits versie is, moet u in het bibliotheekveld i386 invoeren in plaats van amd64.

Msmpi.lib

:

Stap 3:

Om het starten te configureren, moet u naar het tabblad Foutopsporing gaan en in het veld Opdracht specificeren:

“C:\Program Files\Microsoft HPC Pack 2008 SDK\Bin\mpiexec.exe”

Geef in het veld Opdrachtargumenten bijvoorbeeld het volgende op:

N 4 $(Doelpad)

Het getal 4 geeft het aantal processen aan.

Om het programma uit te voeren, moet u de bibliotheek verbinden

Het pad naar het project mag geen Cyrillisch bevatten. Als er fouten optreden, kunt u Microsoft MPI gebruiken, beschikbaar op de website van Microsoft.

Om dit te doen, voert u na de installatie gewoon het pad in het veld Opdracht van het tabblad Foutopsporing in:

“C:\Program Files\Microsoft MPI\Bin\mpiexec.exe”

Vergeet ook niet om, voordat u het programma uitvoert, de bitdiepte aan te geven:

Voorbeeld van het uitvoeren van een programma met MPI:

#erbij betrekken #erbij betrekken naamruimte std gebruiken; int main(int argc, char **argv) ( int rang, grootte; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); cout<< "The number of processes: " << size << " my number is " << rank << endl; MPI_Finalize(); return 0; }

Het programma uitvoeren op 2 knooppunten:

MPI-functies

Afgeleid type, bewerkingen, gegevenstypen

Bsend Buffer_attach Get_count ANY_SOURCE Sendrecv_replace ANY_TAG Probe

Allgetherv Alltoall Alltoallv Rduce_scatter-scan verminderen

Een afgeleid type wordt opgebouwd uit vooraf gedefinieerde MPI-typen en eerder gedefinieerde afgeleide typen met behulp van speciale constructorfuncties

MPI_Type_contiguous, MPI_Type_vector, MPI_Type_hvector, MPI_Type_indexed, MPI_Type_hindexed, MPI_Type_struct.

Een nieuw afgeleid type wordt geregistreerd door de functie MPI_Type_commit aan te roepen. Pas na registratie kan een nieuw afgeleid type worden gebruikt in communicatieroutines en bij de constructie van andere typen. Vooraf gedefinieerde MPI-typen worden als geregistreerd beschouwd.

Wanneer een afgeleid type niet langer nodig is, wordt het vernietigd met de functie MPI_Type_free.

1) MPI_Init - initialisatiefunctie. Als resultaat van het uitvoeren van deze functie wordt een procesgroep gecreëerd waarin alle applicatieprocessen worden geplaatst, en wordt een communicatiegebied gecreëerd, beschreven door de vooraf gedefinieerde communicator MPI_COMM_WORLD.

MPI_Type_commit - typeregistratie, MPI_Type_free - typevernietiging

int MPI_Init(int *argc, char ***argv);

2) MPI_Finalize - Functie voor het voltooien van MPI-programma's. De functie sluit alle MPI-processen af ​​en elimineert alle communicatiegebieden.

int MPI_Finalize(ongeldig);

3) Functie voor het bepalen van het aantal processen in het communicatiebereik MPI_Comm_grootte . De functie retourneert het aantal processen in het communicatiegebied van de communicatorcomm.

int MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int *grootte);

4) Functie voor het detecteren van procesnummers MPI_Comm_rank . De functie retourneert het nummer van het proces dat deze functie heeft aangeroepen. Procesnummers liggen in het bereik 0..grootte-1.

int MPI_Comm_rank(MPI_Comm comm, int *rang);

5) Berichtfunctie MPI_Verzenden. De functie verzendt telelementen van het berichtgegevenstype met identificatietag om de bestemming in het communicatiegebied van de communicatorcomm te verwerken.

int MPI_Send(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm);

6) Functie voor berichtontvangst MPI_Ont. De functie ontvangt telelementen van het berichtgegevenstype met identificatietag van het bronproces in het communicatiegebied van de communicatorcomm.

int MPI_Recv(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status)

7) Timingfunctie (timer) MPI_Wtime. De functie retourneert de astronomische tijd in seconden, verstreken sinds een bepaald moment in het verleden (referentiepunt).

dubbele MPI_Wtime(ongeldig)

Functies voor het doorgeven van berichten tussen processen zijn onderverdeeld in:

Voorvoegsel S (synchroon)

betekent synchrone gegevensoverdrachtmodus. De datatransmissiebewerking eindigt pas wanneer de dataontvangst eindigt. De functie is niet-lokaal.

Prefix B (gebufferd)

betekent gebufferde gegevensoverdrachtmodus. Er wordt een klembord gemaakt in de adresruimte van het verzendproces met behulp van een speciale functie, die wordt gebruikt bij uitwisselingsbewerkingen. De verzendbewerking eindigt wanneer gegevens in deze buffer worden geplaatst. De functie is lokaal van aard.

Voorvoegsel R (klaar)

overeengekomen of voorbereide wijze van gegevensoverdracht. De gegevensoverdrachtbewerking begint pas wanneer de ontvangende processor het teken van gereedheid voor het ontvangen van gegevens heeft gezet, waardoor de ontvangstbewerking wordt geïnitieerd. De functie is niet-lokaal.

Voorvoegsel I (onmiddellijk)

verwijst naar niet-blokkerende bewerkingen.

MPI_Status-structuur

Na het lezen van een bericht kunnen sommige parameters onbekend zijn, zoals het aantal gelezen items, de bericht-ID en het adres van de afzender. Deze informatie kan worden verkregen met behulp van de statusparameter. Statusvariabelen moeten expliciet worden gedeclareerd in het MPI-programma. In de C-taal is status een structuur van het type MPI_Status met drie velden MPI_SOURCE, MPI_TAG, MPI_ERROR.

8) Om het aantal daadwerkelijk ontvangen berichtelementen te bepalen, moet u een speciale functie gebruiken MPI_Get_count .

int MPI_Get_count (MPI_Status *status, MPI_Datatype gegevenstype, int *count);

9) U kunt de parameters van het ontvangen bericht bepalen zonder het te lezen met behulp van de MPI_Probe-functie. int MPI_Probe (int bron, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status);

10) In situaties waarin u gegevens tussen processen moet uitwisselen, is het veiliger om een ​​gecombineerde bewerking te gebruiken MPI_Sendrecv . Bij deze bewerking worden de verzonden gegevens uit de buf-array vervangen door de ontvangen gegevens.

int MPI_Sendrecv(void *sendbuf, int sendcount, MPI_Datatype sendtype, int dest, int sendtag, void *recvbuf, int recvcount, MPI_Datatype recvtype, int source, MPI_Datatype recvtag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status);

11) Functie voor het controleren van de voltooiing van een niet-blokkerende operatie MPI_Test.

int MPI_Test(MPI_Request *verzoek, int *vlag, MPI_Status *status);

Dit is een lokale niet-blokkerende bewerking. Als de bewerking die aan het verzoek is gekoppeld, is voltooid, wordt flag = true geretourneerd en bevat de status informatie over de voltooide bewerking. Als de gecontroleerde bewerking niet is voltooid, wordt flag = false geretourneerd en is de waarde van status in dit geval niet gedefinieerd.

12) Functie voor het annuleren van een verzoek zonder te wachten op de voltooiing van een niet-blokkerende operatie MPI_Request_free.

int MPI_Request_free(MPI_Request *verzoek);

De aanvraagparameter is ingesteld op MPI_REQUEST_NULL.

13) Het bereiken van een efficiënte uitvoering van een gegevensoverdrachtoperatie van één proces naar alle processen van een programma (data-uitzending) kan worden bereikt met behulp van de MPI-functie:

int MPI_Bcast(ongeldig *buf,int aantal,MPI_Datatype type,int root,MPI_Comm comm)

De MPI_Bcast-functie zendt gegevens uit vanuit de buf-buffer die telelementen van het typetype bevat vanaf een procesgenummerde root naar alle processen die zijn opgenomen in de comm-communicator.

14) Als u van iemand een bericht wilt ontvangen Voor het verzendproces kan de waarde MPI_ANY_SOURCE zijn opgegeven voor de bronparameter

15) Als het nodig is om een ​​bericht met een tag te ontvangen, kan de waarde voor de tagparameter worden opgegeven MPI_ANY_TAG

16) Met de statusparameter kunt u een aantal kenmerken van het ontvangen bericht definiëren:

- status.MPI_SOURCE – rang het verzendproces van het ontvangen bericht,

- status.MPI_TAG - tag van het ontvangen bericht.

17) Functie

MPI_Get_coun t(MPI_Status *status, MPI_Datatype type, int *count)

retourneert in de count-variabele het aantal elementen van het type type in het ontvangen bericht.

18) Bewerkingen die gegevens van alle processen naar één proces overbrengen. In deze operatie op de verzamelde

waarden voeren een of andere gegevensverwerking uit (om het laatste punt te benadrukken, deze bewerking wordt ook wel de gegevensreductiebewerking genoemd)

int MPI_Reduce (void *sendbuf, void *recvbuf,int count,MPI_Datatype type, MPI_Op op,int root,MPI_Comm comm)

19) Processynchronisatie, d.w.z. gelijktijdige verwezenlijking door processen van bepaalde punten van het berekeningsproces wordt verzekerd met behulp van de MPI-functie: int MPI_Barrier(MPI_Comm comm); De functie MPI_Barrier definieert een collectieve bewerking en moet daarom, wanneer deze wordt gebruikt, door alle processen van de gebruikte communicator worden aangeroepen. Bij het aanroepen van de functie MPI_Barrier

procesuitvoering wordt geblokkeerd; procesberekeningen gaan pas door nadat alle processen van de communicator de functie MPI_Barrier hebben aangeroepen.

20) Om de gebufferde overdrachtsmodus te gebruiken, moet een MPI-geheugenbuffer worden gemaakt en overgedragen

voor het bufferen van berichten – de functie die hiervoor wordt gebruikt ziet er als volgt uit: int MPI_Buffer_attach (void *buf, int size),

- buf geheugenbuffer voor het bufferen van berichten,

- grootte – buffergrootte.

21) Nadat u klaar bent met het werken met de buffer, moet deze worden losgekoppeld van MPI met behulp van de functie:

int MPI_Buffer_detach (ongeldig *buf, int *size).

22) Het bereiken van een efficiënte en gegarandeerde gelijktijdige uitvoering van datatransmissie- en ontvangstbewerkingen kan worden bereikt met behulp van de MPI-functie:

int MPI_Sendrecv (void *sbuf,int scount,MPI_Datatype stype,int dest, int stag, void *rbuf,int rcount,MPI_Datatype

rtype,int source,int rtag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status)

23) Wanneer berichten van hetzelfde type zijn, heeft MPI de mogelijkheid om een ​​enkele buffer te gebruiken: intMPI_Sendrecv_replace (void *buf, int count, MPI_Datatype type, int dest,

int stag, int source, int rtag, MPI_Comm comm, MPI_Status* status)

24) De algemene werking van het verzenden van gegevens van één proces naar alle processen (datadistributie) verschilt van uitzenden doordat het proces verschillende gegevens naar de processen verzendt (zie figuur 4.4). Deze bewerking kan worden uitgevoerd met behulp van de functie:

int MPI_Scatter (void *sbuf,int sccount,MPI_Datatype stype,

25) De werking van gegeneraliseerde gegevensoverdracht van alle processors naar één proces (gegevensverzameling) is het omgekeerde van de gegevensdistributieprocedure (zie figuur 4.5). Om deze bewerking in MPI uit te voeren is er een functie:

int MPI_Gather (nietig *sbuf,int sccount,MPI_Datatype stype,

void *rbuf,int rcount,MPI_Datatype rtype, int root, MPI_Comm comm)

26) Opgemerkt moet worden dat bij gebruik van de functie MPI_Gather alleen gegevensverzameling wordt uitgevoerd

op één proces. Om alle verzamelde gegevens over elk van de communicatorprocessen te verkrijgen

u moet de verzamel- en distributiefunctie gebruiken:

int MPI_Allgather (void *sbuf, int scount, MPI_Datatype stype, void *rbuf, int rcount, MPI_Datatype rtype, MPI_Comm comm)

27) Het overbrengen van gegevens van alle processen naar alle processen is de meest gebruikelijke handeling voor gegevensoverdracht (zie figuur 4.6). Deze bewerking kan worden uitgevoerd met behulp van de functie:

int MPI_Alltoall (void *sbuf,int scount,MPI_Datatype stype, void *rbuf,int rcount,MPI_Datatype rtype,MPI_Comm comm)

28) De functie MPI_Reduce biedt resultaten voor gegevensreductie

slechts op één proces. Om de resultaten van datareductie op elk van de communicatorprocessen te verkrijgen, moet u de reductie- en distributiefunctie gebruiken:

int MPI_Allreduce (void *sendbuf, void *recvbuf,int count,MPI_Datatype type, MPI_Op op,MPI_Comm comm).

29) En een andere versie van de gegevensverzameling en -verwerking, die ervoor zorgt dat alle gedeeltelijke reductieresultaten worden verkregen, kan worden verkregen met behulp van de functie:

int MPI_Scan (void *sendbuf, void *recvbuf,int count,MPI_Datatype type, MPI_Op op,MPI_Comm comm).

Het algemene uitvoeringsdiagram van de MPI_Scan-functie wordt getoond in Fig. 4.7. Elementen van ontvangen berichten vertegenwoordigen de resultaten van het verwerken van de overeenkomstige elementen van berichten die door processen worden verzonden, en om resultaten te verkrijgen voor een proces met rang i, 0≤i

30) De initiële waarde van de bufpos-variabele moet worden gevormd voordat het verpakken begint en wordt vervolgens door de functie ingesteld MPI_Pack. De functie MPI_Pack wordt opeenvolgend aangeroepen om alle benodigde gegevens in te pakken.

int MPI_Pack_size (int aantal, MPI_Datatype type, MPI_Comm comm, int *size)

31) Nadat alle noodzakelijke gegevens zijn ingepakt, kan de voorbereide buffer worden gebruikt in gegevensoverdrachtsfuncties waarbij het MPI_PACKED-type is opgegeven.

Na ontvangst van een bericht met het type MPI_PACKED kunnen de gegevens worden uitgepakt met behulp van de functie:

int MPI_Unpack (void *buf, int bufsize, int *bufpos, void *data, int count, MPI_Datatype type, MPI_Comm comm)

Complexe instructiesetcomputer

CISC (Engels: Complexe instructieset computing, of Engels: complexe instructiesetcomputer -

computer met een volledige set instructies) is een processorontwerpconcept dat wordt gekenmerkt door de volgende reeks eigenschappen:

een relatief klein aantal registers voor algemene doeleinden;

· een groot aantal machine-instructies, waarvan sommige semantisch worden geladen, vergelijkbaar met de operators van programmeertalen op hoog niveau, en worden uitgevoerd in vele klokcycli;

· een groot aantal adresseringsmethoden;

· een groot aantal opdrachtformaten met verschillende bitgroottes;

· het overwicht van het opdrachtformaat met twee adressen;

· aanwezigheid van typeverwerkingsopdrachten register-geheugen.

Gebreken :

hoge hardwarekosten; problemen met parallellisatie van berekeningen.

De bouwtechniek van het CISC-instructiesysteem is het tegenovergestelde van een andere techniek: RISC. Het verschil tussen deze concepten ligt in de programmeermethoden, niet in de daadwerkelijke processorarchitectuur. Bijna alle moderne processors emuleren zowel instructiesets van het RISC- als CISC-type.

Gereduceerde instructies Set Computer

Het is gebaseerd op de principes van de RISC-architectuur: vast instructieformaat, registerbewerkingen, uitvoering van instructies in één cyclus, eenvoudige adresseringsmethoden en een groot registerbestand. Tegelijkertijd zijn er verschillende belangrijke kenmerken die deze architectuur onderscheiden van de architecturen van andere RISC-processors. Deze omvatten: een onafhankelijke set registers voor elk van de actuatoren; opname van individuele CISC-achtige instructies in het systeem; gebrek aan een mechanisme voor “vertraagde transitie”; een originele manier om voorwaardelijke sprongen te implementeren. De belangrijkste toepassingen van microprocessorarchitecturen zijn krachtige servers en supercomputers.

Dergelijke computers waren gebaseerd op een architectuur die verwerkingsinstructies scheidde van geheugeninstructies en de nadruk legde op efficiënte pipelining. Het instructiesysteem is zo ontworpen dat de uitvoering van welke instructie dan ook een klein aantal machinecycli in beslag nam (bij voorkeur één machinecyclus). De logica zelf voor het uitvoeren van opdrachten om de prestaties te verbeteren was meer gericht op hardware dan op firmware-implementatie. Om de logica voor het decoderen van commando's te vereenvoudigen, werden commando's met een vaste lengte gebruikt

En vast formaat.

IN Wat is het nut van degie?

IN De processor beschikt over een mechanisme voor het dynamisch voorspellen van de richting van overgangen. Hiermee

Het doel op de chip is een klein cachegeheugen dat een branch target buffer (BTB) wordt genoemd, en twee onafhankelijke paren instructieprefetch-buffers (twee 32-bits buffers per pijplijn). De vertakkingsdoeladresbuffer slaat de adressen op van instructies die zich in de vooraf ophaalbuffers bevinden. De werking van de vooraf ophaalbuffers is zo georganiseerd dat instructies op elk gegeven moment slechts in één van de buffers van het corresponderende paar worden opgehaald. Wanneer een aftakkingsbewerking wordt gedetecteerd in de instructiestroom, wordt het berekende aftakkingsadres vergeleken met de adressen die zijn opgeslagen in de BTB-buffer. Als er een overeenkomst is, wordt voorspeld dat de vertakking zal plaatsvinden en wordt een andere prefetch-buffer ingeschakeld en begint hij opdrachten te geven aan de overeenkomstige pijplijn voor uitvoering. Als er een mismatch is, wordt aangenomen dat de vertakking niet zal worden uitgevoerd en dat de prefetch-buffer niet wordt omgeschakeld, waardoor de normale opdrachtuitgifteopdracht wordt voortgezet. Dit voorkomt stilstand van de transportband

Structurele conflicten en manieren om deze te minimaliseren

De gecombineerde wijze van commando-uitvoering vereist over het algemeen het pipelinen van functionele eenheden en het dupliceren van bronnen om alle mogelijke combinaties van commando's in de pipeline op te lossen. Als een combinatie van opdrachten mislukt

geaccepteerd wordt vanwege conflicten met hulpbronnen, dan zou er sprake zijn van een structureel conflict met de machine. Het meest typische voorbeeld van machines waarin structurele conflicten kunnen ontstaan, zijn machines met functionele apparaten die niet volledig van transportbanden zijn voorzien.

Minimalisatie: De pijplijn pauzeert de uitvoering van een van de opdrachten totdat het vereiste apparaat beschikbaar komt.

Dataconflicten, pijplijnstops en implementatie van het bypass-mechanisme

Een van de factoren die een aanzienlijke invloed hebben op de prestaties van transportsystemen zijn de logische afhankelijkheden tussen instructies. Gegevensconflicten ontstaan ​​wanneer het gebruik van pipelining de volgorde van toegang tot de operanden kan veranderen, zodat deze volgorde verschilt van de volgorde die wordt waargenomen wanneer instructies opeenvolgend worden uitgevoerd op een niet-gepipelinede machine. Het probleem dat in dit voorbeeld wordt gesteld, kan worden opgelost met behulp van een vrij eenvoudige hardwaretechniek, genaamd data forwarding, data bypassing of soms kortsluiting.

Gegevensconflicten waardoor de pijplijn wordt onderbroken

In plaats daarvan hebben we aanvullende hardware nodig, genaamd pipeline interlook hardware, om ervoor te zorgen dat het voorbeeld correct wordt uitgevoerd. Over het algemeen detecteert dit soort apparatuur conflicten en pauzeert het de pijplijn zolang er een conflict bestaat. In dit geval pauzeert deze hardware de pijplijn, te beginnen met de instructie die de gegevens wil gebruiken, terwijl de vorige instructie, waarvan het resultaat een operand voor de onze is, dat resultaat oplevert. Deze apparatuur zorgt ervoor dat een productielijn vastloopt of dat er een ‘bubbel’ ontstaat, net zoals bij structurele conflicten.

Voorwaardelijke vertakkingsvoorspellingsbuffers

De voorwaardelijke aftakkingsvoorspellingsbuffer is een klein geheugen dat adresseerbaar is door de minst significante bits van het adres van de aftakkingsinstructie. Elke cel van dit geheugen bevat één bit, die aangeeft of de vorige tak is uitgevoerd of niet. Dit is het eenvoudigste type buffer van deze soort. Het heeft geen tags en is alleen nuttig voor het verminderen van de latentie van de vertakking als de latentie langer is dan de tijd die nodig is om de waarde van het vertakkingsdoeladres te berekenen. De vertakkingsvoorspellingsbuffer kan worden geïmplementeerd als een kleine speciale cache waartoe toegang wordt verkregen door het instructieadres tijdens de fase van het ophalen van instructies van de pijplijn (IF), of als een paar bits die zijn geassocieerd met elk instructiecacheblok en die bij elke instructie worden opgehaald.

Parallellisatie in C-taal
Voorbeeld 3b. Parallellisatie in Fortran
Voorbeeld 4a. Bepalen van de kenmerken van de systeemtimer in C-taal
Voorbeeld 4b. Kenmerken van systeemtimers definiëren in Fortran

1.4. Berichten verzenden en ontvangen tussen afzonderlijke processen

1.4.1. Point-to-point-bewerkingen

1.4.2. Berichten verzenden en ontvangen met blokkering

Voorbeeld 5a. Uitwisseling van berichten tussen twee processen in C-taal
Voorbeeld 5b. Uitwisseling van berichten tussen twee processen in Fortran
Voorbeeld 6a. Berichtenuitwisseling tussen even en oneven processen in C
Voorbeeld 6b. Berichtenuitwisseling tussen even en oneven processen in Fortran
Voorbeeld 7a. Doorsturen naar een niet-bestaand proces in C
Voorbeeld 7b. Doorsturen naar een niet-bestaand proces in Fortran
Voorbeeld 8a. Gebufferde gegevensverzending in C-taal
Voorbeeld 8b. Gebufferde gegevensverzending in Fortran-taal
Voorbeeld 9a. Informatie verkrijgen over berichtkenmerken in C-taal
Voorbeeld 9b. Informatie verkrijgen over berichtkenmerken in Fortran
Voorbeeld 10a. Definitie van latentie en doorvoer in C-taal
Voorbeeld 10b. Latentie en doorvoer definiëren in Fortran

1.4.3. Berichten verzenden en ontvangen zonder te blokkeren

Voorbeeld 11a. Uitwisseling via een ringtopologie met behulp van niet-blokkerende bewerkingen in C
Voorbeeld 11b. Uitwisseling via een ringtopologie met behulp van niet-blokkerende bewerkingen in Fortran
Voorbeeld 12a. Communicatieschema "meester - werkers" in C-taal
Voorbeeld 12b. Communicatiediagram "meester - arbeiders" in Fortran-taal
Voorbeeld 13a. Matrixtranspositie in C-taal
Voorbeeld 13b. Een matrix omzetten in Fortran

1.4.4. Interactieverzoeken die in behandeling zijn

Voorbeeld 14a. Schema van een iteratieve methode met uitwisseling langs een ringtopologie met behulp van uitgestelde zoekopdrachten in C-taal
Voorbeeld 14b. Schema van een iteratieve methode met uitwisseling via een ringtopologie met behulp van uitgestelde zoekopdrachten in Fortran

1.4.5. Impasse situaties

Voorbeeld 15a. Uitwisseling via een ringtopologie met behulp van de MPI_Sendrecv-procedure in C-taal
Voorbeeld 15b. Uitwisseling via een ringtopologie met behulp van de MPI_SENDRECV-procedure in Fortran

1.5. Collectieve procesinteracties

1.5.1. Algemene bepalingen

1.5.2. Barrière

Voorbeeld 16a. Modellering van barrièresynchronisatie in C-taal
Voorbeeld 16b. Modellering van barrièresynchronisatie in Fortran

1.5.3. Collectieve gegevensoverdrachtsoperaties

1.5.4. Mondiale operaties

Voorbeeld 17a. Modelleren van globale sommatie met behulp van een verdubbelingsschema en de collectieve bewerking MPI_Reduce in C-taal
Voorbeeld 17b. Modellering van globale sommatie met behulp van een verdubbelingsschema en de collectieve operatie MPI_Reduce in Fortran

1.5.5. Aangepaste wereldwijde operaties

Voorbeeld 18a. Aangepaste globale functie in C-taal
Voorbeeld 18b. Aangepaste globale functie in Fortran

1.6. Groepen en communicatoren

1.6.1. Algemene bepalingen

1.6.2. Bewerkingen met procesgroepen

Voorbeeld 19a. Werken met groepen in C-taal
Voorbeeld 19b. Werken met groepen in Fortran

1.6.3. Operaties met communicatoren

Voorbeeld 20a. Het afbreken van een communicator in C
Voorbeeld 20b. Een communicator partitioneren in Fortran
Voorbeeld 21a. Hernummering van processen in C-taal
Voorbeeld 21b. Hernummering van processen in Fortran

1.6.4. Intercommunicatoren

Voorbeeld 22a. Master-worker-schema met behulp van een intercommunicator in C-taal
Voorbeeld 22b. Master-worker-circuit met behulp van een intercommunicator in Fortran

1.6.5. Kenmerken

1.7. Virtuele topologieën

1.7.1. Algemene bepalingen

1.7.2. Cartesiaanse topologie

1.7.3. Grafiektopologie

Voorbeeld 23a. Master-worker-diagram met behulp van grafiektopologie in C-taal
Voorbeeld 23b. Master-worker-schema met behulp van grafiektopologie in Fortran

1.8. Verschillende soorten gegevens verzenden

1.8.1. Algemene bepalingen

1.8.2. Afgeleide gegevenstypen

Voorbeeld 24a. Matrixkolommen in omgekeerde volgorde herschikken in C-taal
Voorbeeld 24b. Herschikken van matrixkolommen in omgekeerde volgorde in Fortran

1.8.3. Gegevensverpakking

Voorbeeld 25a. Verpakte gegevens verzenden in C-taal
Voorbeeld 25b. Verpakte gegevens verzenden in Fortran

1.9. info-object

1.9.1. Algemene bepalingen

1.9.2. Werken met het info-object

1.10. Dynamische procescontrole

1.10.1. Algemene bepalingen

1.10.2.Creatie van processen

meester.c
slaaf.c
Voorbeeld 26a. Master-worker-schema met behulp van process spawning in C-taal
meester.f
slaaf.f
Voorbeeld 26b. Master-worker-schema met behulp van process spawning in Fortran

1.10.3. Client-server-communicatie

server.c
klant.c
Voorbeeld 27a. Uitwisseling van gegevens tussen server en client met behulp van een openbare naam in C-taal
server.f
klant.f
Voorbeeld 27b. Uitwisseling van gegevens tussen server en client met behulp van een openbare naam in de Fortran-taal

1.10.4. Een proceskoppeling verwijderen

1.10.5. Socket-communicatie

1.11. Communicatie in één richting

1.11.1. Algemene bepalingen

1.11.2. Werken met een raam

1.11.3. Gegevensoverdracht

1.11.4. Synchronisatie

Voorbeeld 28a
Voorbeeld 28b
Voorbeeld 29a. Uitwisseling via een ringtopologie met behulp van eenrichtingscommunicatie in C
Voorbeeld 29b. Uitwisseling via een ringtopologie met behulp van eenrichtingscommunicatie in Fortran
Voorbeeld 30a. Uitwisseling via een ringtopologie met behulp van eenrichtingscommunicatie in C
Voorbeeld 30b. Uitwisseling via een ringtopologie met behulp van eenrichtingscommunicatie in Fortran

1.12. Externe interfaces

1.12.1. Algemene vragen

1.12.2. Informatie uit status

1.12.3. Draden

1.13. Parallelle I/O

1.13.1. Definities

1.13.2. Werken met bestanden

1.13.3. Toegang tot gegevens

Voorbeeld 31a. Gebufferd lezen uit een bestand in C-taal
Voorbeeld 31b. Gebufferd lezen uit een bestand in Fortran
Voorbeeld 32a. Collectief lezen uit een bestand in C-taal
Voorbeeld 32b. Collectief lezen uit een bestand in Fortran

1.14. Foutafhandeling

1.14.1. Algemene bepalingen

1.14.2. Foutafhandelaars geassocieerd met communicators

1.14.3. Venstergerelateerde foutafhandelaars

1.14.4. Bestandsgerelateerde foutafhandelaars

1.14.5. Aanvullende procedures

1.14.6. Foutcodes en klassen

1.14.7. Foutafhandelaars bellen

Voorbeeld 33a. Foutafhandeling in C-taal
Voorbeeld 33b. Foutafhandeling in Fortran

Hoofdstuk 2 OpenMP parallelle programmeertechnologie

2.1. Invoering

2.2. Basisconcepten

2.2.1. Het samenstellen van een programma

Voorbeeld 34a. Voorwaardelijke compilatie in C
Voorbeeld 34b
Voorbeeld 34c. Voorwaardelijke compilatie in Fortran

2.2.2. Parallel programmamodel

2.2.3. Richtlijnen en procedures

2.2.4. Uitvoering van het programma

2.2.5. Tijdstip

Voorbeeld 35a. Werken met systeemtimers in C
Voorbeeld 35b. Werken met systeemtimers in Fortran

2.3. Parallelle en seriële gebieden

2.3.1. parallelle richtlijn

Voorbeeld 36a. Parallelle regio in C-taal
Voorbeeld 36b. Parallelle regio in Fortran
Voorbeeld 37a. De reductieoptie in C-taal
Voorbeeld 37b. De reductieoptie in Fortran

2.3.2. Verkorte notatie

2.3.3. Omgevingsvariabelen en helperprocedures

Voorbeeld 38a. Omp_set_num_threads procedure en num_threads optie in C-taal
Voorbeeld 38b. Procedure omp_set_num_threads en optie num_threads in Fortran-taal
Voorbeeld 39a. Procedures omp_set_dynamic en omp_get_dynamic in C-taal
Voorbeeld 39b. Procedures omp_set_dynamic en omp_get_dynamic in Fortran
Voorbeeld 40a. Geneste parallelle gebieden in C
Voorbeeld 40b. Geneste parallelle regio's in Fortran
Voorbeeld 41a. Omp_in_parallel-functie in C-taal
Voorbeeld 41b. Functie omp_in_parallel in Fortran-taal

2.3.4. enkele richtlijn

Voorbeeld 42a. Enkele richtlijn en nowait-optie in C-taal
Voorbeeld 42b. Eén richtlijn en nowait-optie in Fortran
Voorbeeld 43a. Copyprivate-optie in C-taal
Voorbeeld 43b. copyprivate-optie in Fortran

2.3.5. hoofdrichtlijn

Voorbeeld 44a. Masterrichtlijn in C-taal
Voorbeeld 44b. hoofdrichtlijn in Fortran

2.4. Gegevensmodel

Voorbeeld 45a. Privéoptie in C-taal
Voorbeeld 45b. De privéoptie in Fortran
Voorbeeld 46a. Gedeelde optie in C-taal
Voorbeeld 46b. De gedeelde optie in Fortran
Voorbeeld 47a. eerste privéoptie in C-taal
Voorbeeld 47b. eerste privéoptie in Fortran
Voorbeeld 48a. threadprivate-richtlijn in C-taal
Voorbeeld 48b. threadprivate-richtlijn in Fortran
Voorbeeld 49a. Kopieeroptie in C-taal
Voorbeeld 49b. kopieeroptie in Fortran

2.5. Werkverdeling

2.5.1. Parallellisatie op laag niveau

Voorbeeld 50a. Procedures omp_get_num_threads en omp_get_thread_num in C-taal
Voorbeeld 50b. Procedures omp_get_num_threads en omp_get_thread_num in Fortran

2.5.2. Parallelle lussen

Voorbeeld 51a. voor richtlijn in C-taal
Voorbeeld 51b. De do-richtlijn in Fortran
Voorbeeld 52a. Planningsoptie in C-taal
Voorbeeld 52b. planningsoptie in Fortran
Voorbeeld 53a. Planningsoptie in C-taal