Comment utiliser MPI pour implémenter le multi-threading distribué en C++ ?

La méthode d'utilisation de MPI pour implémenter le multi-thread distribué est la suivante : Spécifiez le niveau multi-threading : lors de l'initialisation de l'environnement MPI, utilisez MPI_Init_thread() pour spécifier le niveau de thread (tel que MPI_THREAD_MULTIPLE). Créer des threads : utilisez le mécanisme standard std::thread pour créer des threads, mais utilisez les fonctions MPI thread-safe pour la communication MPI. Tâches de distribution : distribuez les données à différents processus et threads MPI pour un calcul parallèle.

Comment implémenter le multithreading distribué en C++ à l'aide de MPI

Introduction

MPI (Message Passing Interface) est un modèle de programmation largement utilisé pour écrire des programmes parallèles distribués. Il permet aux programmeurs d'utiliser des mécanismes de transmission de messages pour exécuter du code en parallèle sur plusieurs ordinateurs, permettant ainsi un calcul haute performance. En plus du parallélisme distribué, MPI prend également en charge la programmation multithread, ce qui peut encore améliorer l'efficacité du code. Cet article présentera comment utiliser MPI pour implémenter le multithreading distribué en C++ et fournira des cas pratiques de démonstration.

Programmation multithread MPI

Options MPI_THREAD_*

La spécification MPI définit les options suivantes pour spécifier le niveau multithread d'un programme :

• MPI_THREAD_SINGLE : Le programme n'utilisera qu'un seul thread .
MPI_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：

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

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：

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

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 BMPI_THREAD_FUNNELED : Tous les appels MPI du programme seront sérialisés, permettant à un seul thread d'exécuter des appels MPI en même temps.

MPI_THREAD_SERIALIZED : Les appels MPI du programme seront sérialisés et ne pourront être effectués que par le thread principal.

MPI_THREAD_MULTIPLE : Le programme peut effectuer des appels MPI en parallèle et peut utiliser plusieurs threads. Initialiser l'environnement MPI

Pour utiliser le multithreading dans les programmes MPI, vous devez spécifier le niveau de thread lors de l'initialisation de l'environnement MPI. Cela peut être fait avec le code suivant : 🎜

// 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;
}

🎜Le paramètre provided indique le niveau de multithreading fourni par la bibliothèque MPI. Si fourni est égal à MPI_THREAD_MULTIPLE, la bibliothèque MPI prend en charge la programmation multi-thread. 🎜🎜🎜Création de fils de discussion🎜🎜🎜La manière standard de créer des fils de discussion à l'aide de std::thread est également disponible dans les programmes MPI, mais nécessite des considérations supplémentaires. Pour garantir que les appels MPI sont correctement synchronisés entre les threads, des fonctions MPI thread-safe sont requises pour la communication MPI. 🎜🎜Ce qui suit est un exemple de création d'un fil de discussion : 🎜rrreee🎜🎜Cas pratique🎜🎜🎜Regardons maintenant un cas pratique pour démontrer comment utiliser le multi-threading MPI pour accélérer les calculs de multiplication matricielle. 🎜🎜🎜Multiplication de matrice🎜🎜🎜Étant donné deux matrices A et B, où la taille de A est m x n , la taille de B est n x p, et la taille de C résultant de la multiplication matricielle C = A * B est m x p. 🎜🎜🎜Parallélisation MPI🎜🎜🎜En utilisant MPI pour paralléliser les calculs de multiplication matricielle, vous pouvez attribuer les lignes de la matrice A à différents processus MPI et laisser chaque processus calculer une sous-matrice locale avec B Le produit de matrices. 🎜🎜🎜Accélération multi-thread🎜🎜🎜Dans chaque processus MPI, le multi-thread peut être utilisé pour accélérer davantage les calculs. Attribuez les colonnes de la matrice B à différents threads, en rendant chaque thread responsable du calcul du produit de la sous-matrice locale et d'une colonne de la matrice B. 🎜rrreee🎜🎜 conclusion🎜🎜🎜En utilisant le multi-threading MPI, vous pouvez combiner les avantages du parallélisme distribué et de la programmation multi-thread pour améliorer considérablement les performances des programmes C++. Le cas pratique ci-dessus montre comment appliquer le multithreading MPI aux calculs de multiplication matricielle pour paralléliser et accélérer le processus de calcul. 🎜

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