MPI (Message Passing Interface) 是一种用于并行计算的通信标准,它允许不同的计算节点(如CPU核心、GPU或计算机)之间进行消息传递,从而协同完成计算任务。
OpenMP (Open Multi-Processing) 是一种共享内存并行编程接口,它通过编译器指令和库函数来简化多线程程序的编写,适用于多核CPU上的并行计算。
假设我们有一个简单的并行循环,计算一个数组的元素平方和:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
#include <omp.h>
#define ARRAY_SIZE 1000000
int main(int argc, char** argv) {
int rank, size;
int* array = (int*)malloc(ARRAY_SIZE * sizeof(int));
long long sum = 0;
// Initialize MPI
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
// Initialize array
for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++) {
array[i] = rand() % 100;
}
// Calculate local sum using OpenMP
long long local_sum = 0;
#pragma omp parallel for reduction(+:local_sum)
for (int i = rank * (ARRAY_SIZE / size); i < (rank + 1) * (ARRAY_SIZE / size); i++) {
local_sum += array[i] * array[i];
}
// Gather all local sums using MPI
MPI_Allreduce(&local_sum, &sum, 1, MPI_LONG_LONG, MPI_SUM, MPI_COMM_WORLD);
// Print result
if (rank == 0) {
printf("Total sum of squares: %lld\n", sum);
}
// Finalize MPI
MPI_Finalize();
free(array);
return 0;
}
MPI_Init
初始化MPI环境,并获取当前进程的rank和总进程数。#pragma omp parallel for reduction(+:local_sum)
指令并行计算每个进程的局部平方和。MPI_Allreduce
函数将所有进程的局部平方和汇总到主进程。MPI_Finalize
结束MPI环境。通过这种方式,你可以结合MPI和OpenMP的优势,在分布式内存系统和共享内存系统上高效地运行并行循环。
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