C++ 関数のパフォーマンス最適化における MPI 並列プログラミング手法

C 関数のパフォーマンスの最適化で MPI 並列プログラミングを使用すると、他の部分に依存しないコード セグメントを並列化できます。具体的な手順には、MPI 補助プロセスの作成と識別子の取得、タスク データのさまざまなプロセスへの分散、結果の収集とマージが含まれます。 MPI は行列の乗算などの関数を並列化することにより、大規模なデータ処理のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

#C 関数パフォーマンス最適化における MPI 並列プログラミング スキル

はじめに

C コードでは、特にアプリケーションが大量のデータを処理する必要がある場合、関数のパフォーマンスを最適化することが重要です。 MPI (メッセージ パッシング インターフェイス) は、マルチコア マシン、クラスター、または分散システム上で計算を分散するために使用できる強力な並列プログラミング ライブラリです。このチュートリアルでは、MPI を使用して C 関数のパフォーマンスを最適化するための実践的なテクニックと実践的なケースについて説明します。

MPI の基本

MPI は、並列プログラムを作成するための業界標準です。これは、プロセスがデータを交換し、操作を同期できるようにするメッセージ受け渡しメカニズムを提供します。 MPI アプリケーションは通常、マスター/スレーブ モデルに従い、マスター プロセスがワーカー プロセスのセットを作成し、タスクを分散します。

関数の並列化

C 関数を並列化するには、次のことを行う必要があります。

1. 並列化できるコードの部分を特定する: 他の部分に依存せずに同時に実行できるコード セグメントを特定します。
2. MPI プロセスの作成: MPI_Init() および MPI_Comm_rank() を使用して、セカンダリ プロセスを作成し、その一意の識別子を取得します。
3. 分散タスク: MPI_Scatter() を使用して、データを小さなチャンクに分割し、個々のプロセスに分散します。
4. 並列タスクの実行: 各プロセスは、割り当てられたタスクを独立して実行します。
5. 結果の収集: MPI_Gather() を使用して、結果をメイン プロセスに収集します。

実際のケース: 行列乗算の並列化

次の 3x3 行列乗算を考えてみましょう:

void matrix_multiplication(int n, float A[3][3], float B[3][3], float C[3][3]) {
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = 0; j < n; j++) {
      for (int k = 0; k < n; k++) {
        C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
      }
    }
  }
}

MPI を使用してこの関数を並列化できます。

void parallel_matrix_multiplication(int n, float A[3][3], float B[3][3], float C[3][3]) {
  int rank, num_procs;
  MPI_Init(NULL, NULL);
  MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
  MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &num_procs);

  int rows_per_proc = n / num_procs;
  float sub_A[rows_per_proc][3], sub_B[rows_per_proc][3];

  MPI_Scatter(A, rows_per_proc * 3, MPI_FLOAT, sub_A, rows_per_proc * 3, MPI_FLOAT, 0, MPI_COMM_WORLD);
  MPI_Scatter(B, rows_per_proc * 3, MPI_FLOAT, sub_B, rows_per_proc * 3, MPI_FLOAT, 0, MPI_COMM_WORLD);

  for (int i = 0; i < rows_per_proc; i++) {
    for (int j = 0; j < n; j++) {
      for (int k = 0; k < n; k++) {
        C[i][j] += sub_A[i][k] * sub_B[k][j];
      }
    }
  }

  MPI_Gather(C, rows_per_proc * 3, MPI_FLOAT, C, rows_per_proc * 3, MPI_FLOAT, 0, MPI_COMM_WORLD);
  MPI_Finalize();
}

この例では:

MPI プロセスを作成し、プロセス識別子を取得します。
• 入力行列
• A と B を補助プロセスに展開します。
各プロセスは、行列乗算の割り当てられた部分を計算します。
• 結果は、
• MPI_Gather() を使用してメイン プロセスに収集されます。
すべてのプロセスが計算を完了した後、
• MPI_Finalize() は MPI 環境を閉じます。

この行列乗算関数を並列化することにより、大規模な行列乗算のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

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