并行编程——MPI/OPENMP混合编程

在大规模节点间的并行时，由于节点间通讯的量是成平方项增长的，所以带宽很快就会显得不够。所以一种思路增加程序效率线性的方法是用MPI/OPENMP混合编写并行部分。这一部分其实在了解了MPI和OPENMP以后相对容易解决点。大致思路是每个节点分配1-2个MPI进程后，每个MPI进程执行多个OPENMP线程。OPENMP部分由于不需要进程间通信，直接通过内存共享方式交换信息，不走网络带宽，所以可以显著减少程序所需通讯的信息。

Fortran:
Program hello
  use mpi
  use omp_lib
  Implicit None
  Integer :: myid,numprocs,rc,ierr
  Integer :: i,j,k,tid
  Call MPI_INIT(ierr)
  Call MPI_COMM_RANK(MPI_COMM_WORLD,myid,ierr)
  Call MPI_COMM_SIZE(MPI_COMM_WORLD,numprocs,ierr)
!$OMP Parallel private(tid)
  tid=OMP_GET_THREAD_NUM()
  write(*,*) 'hello from',tid,'of process',myid
!$OMP END PARALLEL
  Call MPI_FINALIZE(rc)
  Stop
End Program hello

C++:
# include <cstdlib>
# include <iostream>
# include <ctime>
# include "mpi.h"
# include "omp.h"

using namespace std;

int main ( int argc, char *argv[] );

//****************************************************************************80

int main ( int argc, char *argv[] )

{
    int myid;
    int nprocs;
    int this_thread;
    MPI::Init();
    myid=MPI::COMM_WORLD.Get_rank();
    nprocs=MPI::COMM_WORLD.Get_size();
#pragma omp parallel private(this_thread)
    {
        this_thread=omp_get_thread_num();
        cout <<this_thread<<" thread from "<<myid<<" is ok\n";
    }
    MPI::Finalize();
    return 0;
}

这里值得要注意的是，似乎直接用mpif90/mpicxx编译的库会报错，所以需要用

icc -openmp hello.cpp -o hello -DMPICH_IGNORE_CXX_SEEK -L/Path/to/mpi/lib/ -lmpi_mt -lmpiic -I/path/to/mpi/include
其中-DMPICH_IGNORE_CXX_SEEK为防止MPI2协议中一个重复定义问题所使用的选项，为了保证线程安全，必须使用mpi_mt库

对于intel的mpirun，必须在mpirun后加上-env I_MPI_PIN_DOMAIN omp使得每个mpi进程会启动openmp线程。

通过export OMP_NUM_THREADS来控制每个MPI产生多少线程。

原文链接: https://www.cnblogs.com/sickboy/archive/2012/03/22/2411421.html

欢迎关注

微信关注下方公众号，第一时间获取干货硬货；公众号内回复【pdf】免费获取数百本计算机经典书籍

原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.ccppcoding.com/archives/44872

非原创文章文中已经注明原地址，如有侵权，联系删除

关注公众号【高性能架构探索】，第一时间获取最新文章

转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！

并行编程——MPI/OPENMP混合编程

相关推荐