Wie verwende ich MPI, um verteiltes Multithreading in C++ zu implementieren?

Die Methode zur Verwendung von MPI zum Implementieren von verteiltem Multithreading lautet wie folgt: Geben Sie die Multithreading-Ebene an: Verwenden Sie beim Initialisieren der MPI-Umgebung MPI_Init_thread (), um die Thread-Ebene anzugeben (z. B. MPI_THREAD_MULTIPLE). Threads erstellen: Verwenden Sie den Standardmechanismus std::thread zum Erstellen von Threads, verwenden Sie jedoch threadsichere MPI-Funktionen für die MPI-Kommunikation. Verteilungsaufgaben: Verteilen Sie Daten zur parallelen Berechnung an verschiedene MPI-Prozesse und Threads.

So implementieren Sie verteiltes Multithreading in C++ mit MPI

Einführung

MPI (Message Passing Interface) ist ein weit verbreitetes Programmiermodell zum Schreiben verteilter paralleler Programme. Es ermöglicht Programmierern die Nutzung von Message-Passing-Mechanismen, um Code parallel auf mehreren Computern auszuführen und so Hochleistungsrechnen zu ermöglichen. Zusätzlich zur verteilten Parallelität unterstützt MPI auch Multithread-Programmierung, was die Codeeffizienz weiter verbessern kann. In diesem Artikel wird die Verwendung von MPI zur Implementierung von verteiltem Multithreading in C++ vorgestellt und praktische Beispiele zur Demonstration bereitgestellt. MPI-Multithread-Programmierung .

MPI_THREAD_FUNNELED: Alle MPI-Aufrufe des Programms werden serialisiert, sodass nur ein Thread gleichzeitig MPI-Aufrufe ausführen kann.

MPI_THREAD_SERIALIZED: Die MPI-Aufrufe des Programms werden serialisiert und können nur vom Hauptthread durchgeführt werden. MPI_THREAD_MULTIPLE: Das Programm kann MPI-Aufrufe parallel durchführen und mehrere Threads verwenden.

MPI-Umgebung initialisieren

Um Multithreading in MPI-Programmen zu verwenden, müssen Sie beim Initialisieren der MPI-Umgebung die Thread-Ebene angeben. Dies kann mit dem folgenden Code erfolgen:

int provided;
MPI_Init_thread(&argc, &argv, MPI_THREAD_MULTIPLE, &provided);

Der Parameter provided gibt den von der MPI-Bibliothek bereitgestellten Multithreading-Level an. Wenn provided gleich MPI_THREAD_MULTIPLE ist, unterstützt die MPI-Bibliothek Multithread-Programmierung.

• Threads erstellenMPI_THREAD_SINGLE：程序将仅使用一个线程。
• MPI_THREAD_FUNNELED：程序的所有 MPI 调用都将被串行化，只允许一个线程同时执行 MPI 调用。
• MPI_THREAD_SERIALIZED：程序的 MPI 调用将被串行化，并且只能由主线程进行。
• MPI_THREAD_MULTIPLE：程序可以并行进行 MPI 调用，可以使用多个线程。

初始化 MPI 环境

在 MPI 程序中使用多线程，需要在初始化 MPI 环境时指定线程级别。这可以通过以下代码完成：

std::thread thread([&]() {
  // 在新线程中执行 MPI 调用
});

参数 provided 指示 MPI 库提供的多线程级别。如果 provided 等于 MPI_THREAD_MULTIPLE，则表明 MPI 库支持多线程编程。

创建线程

使用 std::thread 创建线程的标准方法在 MPI 程序中也可用，但需要额外的注意事项。为了确保 MPI 调用在各个线程中正确同步，需要使用 MPI 线程安全函数来进行 MPI 通信。

下面是一个创建线程的示例：

// MPI 主程序
int main(int argc, char** argv) {
  // 初始化 MPI 环境
  int provided;
  MPI_Init_thread(&argc, &argv, MPI_THREAD_MULTIPLE, &provided);

  // 创建 MPI 通信器
  MPI_Comm comm = MPI_COMM_WORLD;
  int rank, size;
  MPI_Comm_rank(comm, &rank);
  MPI_Comm_size(comm, &size);

  // 分配矩阵行并广播矩阵 B
  ...

  // 创建线程池
  std::vector<std::thread> threads;

  // 计算局部子矩阵乘积
  for (int i = 0; i < columns_per_thread; i++) {
    threads.push_back(std::thread([&, i]() {
      ...
    }));
  }

  // 等待所有线程完成
  for (auto& thread : threads) {
    thread.join();
  }

  // 汇总局部结果并输出 C 矩阵
  ...

  // 结束 MPI 环境
  MPI_Finalize();

  return 0;
}

实战案例

现在我们来看一个实战案例，演示如何使用 MPI 多线程加速矩阵乘法计算。

矩阵乘法

给定两个矩阵 A 和 B，其中 A 的大小为 m x n，B 的大小为 n x p，矩阵乘法 C = A * B 的结果 C 的大小为 m x p。

MPI 并行化

使用 MPI 并行化矩阵乘法计算，可以将 A 矩阵的行分配给不同的 MPI 进程，并让每个进程计算一个局部子矩阵与 B 矩阵的乘积。

多线程加速

在每个 MPI 进程中，可以使用多线程进一步加速计算。将 B 矩阵的列分配给不同的线程，让每个线程负责计算局部子矩阵与 B

Die Standardmethode zum Erstellen von Threads mit std::thread ist auch in MPI-Programmen verfügbar, erfordert jedoch zusätzliche Überlegungen. Um sicherzustellen, dass MPI-Aufrufe threadübergreifend korrekt synchronisiert werden, sind für die MPI-Kommunikation MPI-Thread-sichere Funktionen erforderlich. Das Folgende ist ein Beispiel für die Erstellung eines Threads:

rrreee

Praktischer Fall🎜🎜🎜Schauen wir uns nun einen praktischen Fall an, um zu demonstrieren, wie MPI-Multithreading verwendet wird, um Matrixmultiplikationsberechnungen zu beschleunigen. 🎜🎜🎜Matrixmultiplikation🎜🎜🎜Gegeben sind zwei Matrizen A und B, wobei die Größe von A m x n ist , die Größe von B beträgt n x p und die Größe von C ergibt sich aus der Matrixmultiplikation C = A * B ist m x p. 🎜🎜🎜MPI-Parallelisierung🎜🎜🎜Mit MPI zur Parallelisierung von Matrixmultiplikationsberechnungen können Sie die Zeilen der A-Matrix verschiedenen MPI-Prozessen zuweisen und jeden Prozess mit eine lokale Untermatrix berechnen lassen B Das Produkt von Matrizen. 🎜🎜🎜Multi-Thread-Beschleunigung🎜🎜🎜In jedem MPI-Prozess kann Multi-Threading verwendet werden, um Berechnungen weiter zu beschleunigen. Weisen Sie die Spalten der B-Matrix verschiedenen Threads zu, sodass jeder Thread für die Berechnung des Produkts der lokalen Untermatrix und einer Spalte der B-Matrix verantwortlich ist. 🎜rrreee🎜🎜 Fazit🎜🎜🎜Durch die Verwendung von MPI-Multithreading können Sie die Vorteile der verteilten Parallelität und der Multithread-Programmierung kombinieren, um die Leistung von C++-Programmen deutlich zu verbessern. Der obige praktische Fall zeigt, wie MPI-Multithreading auf Matrixmultiplikationsberechnungen angewendet wird, um den Berechnungsprozess zu parallelisieren und zu beschleunigen. 🎜

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