MPI を使用して C++ で分散マルチスレッドを実装するにはどうすればよいですか?

MPI を使用して分散マルチスレッドを実装する方法は次のとおりです: マルチスレッド レベルを指定します: MPI 環境を初期化するときに、MPI_Init_thread() を使用してスレッド レベル (MPI_THREAD_MULTIPLE など) を指定します。スレッドの作成: スレッドの作成には標準の std::thread メカニズムを使用しますが、MPI 通信には MPI スレッドセーフ関数を使用します。分散タスク: 並列計算のためにデータをさまざまな MPI プロセスおよびスレッドに分散します。

MPI を使用して C++ で分散マルチスレッドを実装する方法

はじめに

MPI (Message Passing Interface) は、分散並列プログラムを作成するために広く使用されているプログラミング モデルです。これにより、プログラマーはメッセージ パッシング メカニズムを使用して複数のコンピューター上でコードを並行して実行できるようになり、ハイ パフォーマンス コンピューティングが可能になります。 MPI は分散並列処理に加えて、コード効率をさらに向上させるマルチスレッド プログラミングもサポートしています。この記事では、MPI を使用して C++ で分散マルチスレッドを実装する方法を紹介し、デモンストレーションのための実践的なケースを示します。

MPI マルチスレッド プログラミング

MPI_THREAD_* オプション

MPI 仕様では、プログラムのマルチスレッド レベルを指定する次のオプションが定義されています:

• MPI_THREAD_SINGLE: プログラムは 1 つのみを使用します。糸。
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: プログラムのすべての MPI 呼び出しはシリアル化され、同時に 1 つのスレッドのみが MPI 呼び出しを実行できるようになります。

MPI_THREAD_SERIALIZED: プログラムの MPI 呼び出しはシリアル化され、メインスレッドによってのみ実行できます。

MPI_THREAD_MULTIPLE: プログラムは MPI 呼び出しを並行して実行でき、複数のスレッドを使用できます。 MPI 環境を初期化する

MPI プログラムでマルチスレッドを使用するには、MPI 環境を初期化するときにスレッド レベルを指定する必要があります。これは、次のコードで実行できます: 🎜

// 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;
}

🎜 パラメータ provided は、MPI ライブラリによって提供されるマルチスレッドのレベルを示します。 provided が MPI_THREAD_MULTIPLE と等しい場合、MPI ライブラリはマルチスレッド プログラミングをサポートします。 🎜🎜🎜スレッドの作成🎜🎜🎜 std::thread を使用してスレッドを作成する標準的な方法は MPI プログラムでも利用できますが、追加の考慮事項が必要です。 MPI 呼び出しがスレッド間で正しく同期されるようにするには、MPI 通信に MPI スレッドセーフ関数が必要です。 🎜🎜以下はスレッド作成の例です: 🎜rrreee🎜🎜実践的なケース🎜🎜🎜 次に、MPI マルチスレッドを使用して行列乗算の計算を高速化する方法を示す実際的なケースを見てみましょう。 🎜🎜🎜行列の乗算🎜🎜🎜2 つの行列 A と B が与えられ、A のサイズは m x n です。 B のサイズは n x p であり、行列乗算 C = A * B の結果として得られる C のサイズです。は m x p です。 🎜🎜🎜MPI 並列化🎜🎜🎜MPI を使用して行列乗算計算を並列化すると、A 行列の行を異なる MPI プロセスに割り当て、各プロセスが を使用してローカル部分行列を計算できるようになります。 B 行列の積。 🎜🎜🎜マルチスレッドアクセラレーション🎜🎜🎜各 MPI プロセスでは、マルチスレッドを使用して計算をさらに高速化できます。 B 行列の列を別のスレッドに割り当て、各スレッドがローカル部分行列と B 行列の列の積を計算する責任を負います。 🎜rrreee🎜🎜 結論🎜🎜🎜 MPI マルチスレッドを使用すると、分散並列処理とマルチスレッド プログラミングの利点を組み合わせて、C++ プログラムのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。上記の実際的なケースは、MPI マルチスレッドを行列乗算計算に適用して計算プロセスを並列化して高速化する方法を示しています。 🎜

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