MPI(Message Passing Interface)是一种用于并行计算的通信协议,它允许不同的进程之间进行消息传递。MPI_Scatter
和 MPI_Gather
是MPI中的两个常用函数,分别用于将数据分散到多个进程和从多个进程收集数据。
MPI_Scatter:
MPI_Gather:
矩阵乘法通常涉及三个矩阵:A、B和C。其中C = A * B。如果我们有一个大的矩阵A和一个大的矩阵B,我们可以将它们分割成小块,并分配给不同的进程来计算。
#include <mpi.h>
#include <stdio.h>
void matrix_multiply(double *A, double *B, double *C, int n) {
int rank, size;
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
int block_size = n / size;
double local_A[block_size][n], local_B[n][block_size], local_C[block_size][block_size];
// Scatter A and B to all processes
MPI_Scatter(A, block_size * n, MPI_DOUBLE, local_A, block_size * n, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);
MPI_Scatter(B, n * block_size, MPI_DOUBLE, local_B, n * block_size, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);
// Local multiplication
for (int i = 0; i < block_size; i++) {
for (int j = 0; j < block_size; j++) {
local_C[i][j] = 0;
for (int k = 0; k < n; k++) {
local_C[i][j] += local_A[i][k] * local_B[k][j];
}
}
}
// Gather results back to root process
MPI_Gather(local_C, block_size * block_size, MPI_DOUBLE, C, block_size * block_size, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);
}
int main(int argc, char **argv) {
MPI_Init(&argc, &argv);
int n = 1000; // Matrix size
double *A = malloc(n * n * sizeof(double));
double *B = malloc(n * n * sizeof(double));
double *C = malloc(n * n * sizeof(double));
// Initialize matrices A and B
// ...
matrix_multiply(A, B, C, n);
// Print or process the result matrix C
// ...
free(A);
free(B);
free(C);
MPI_Finalize();
return 0;
}
优势:
应用场景:
问题1: 数据分布不均。
问题2: 通信开销大。
问题3: 死锁。
通过上述方法和代码示例,可以有效地使用MPI进行矩阵乘法的并行计算。
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