


Bagaimana untuk menggunakan MPI untuk melaksanakan multi-threading yang diedarkan dalam C++?
Kaedah menggunakan MPI untuk melaksanakan multi-threading teragih adalah seperti berikut: Tentukan tahap multi-threading: Apabila memulakan persekitaran MPI, gunakan MPI_Init_thread() untuk menentukan tahap thread (seperti MPI_THREAD_MULTIPLE). Cipta benang: Gunakan mekanisme std::benang standard untuk mencipta benang, tetapi gunakan fungsi selamat benang MPI untuk komunikasi MPI. Tugas pengedaran: Edarkan data kepada proses dan utas MPI yang berbeza untuk pengiraan selari.
Cara untuk melaksanakan multithreading teragih dalam C++ menggunakan MPI
Pengenalan
MPI (Antara Muka Mesej Mesej) ialah model pengaturcaraan yang digunakan secara meluas untuk menulis atur cara yang diedarkan selari Ia membolehkan pengaturcara menggunakan mekanisme penghantaran mesej untuk melaksanakan kod secara selari pada berbilang komputer, membolehkan pengkomputeran berprestasi tinggi. Selain selari teragih, MPI juga menyokong pengaturcaraan berbilang benang, yang boleh meningkatkan lagi kecekapan kod. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan MPI untuk melaksanakan multi-threading teragih dalam C++, dan menyediakan kes praktikal untuk demonstrasi.
MPI Multithreaded Programming
MPI_THREAD_* Options
Spesifikasi MPI mentakrifkan pilihan berikut untuk menentukan tahap multithreading program:
- * hanya akan menggunakan satu kod SINGLE:_MPLE_TH .
MPI_THREAD_FUNNELED: Semua panggilan MPI program akan bersiri, membenarkan hanya satu urutan untuk melaksanakan panggilan MPI pada masa yang sama. -
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。
MPI_THREAD_SINGLE
:程序将仅使用一个线程。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 B
Memulakan persekitaran MPI
Untuk menggunakan multi-threading dalam program MPI, anda perlu menentukan tahap thread semasa memulakan persekitaran MPI. Ini boleh dilakukan dengan kod berikut:
// 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; }
disediakan
menunjukkan tahap multithreading yang disediakan oleh perpustakaan MPI. Jika disediakan
adalah sama dengan MPI_THREAD_MULTIPLE
, pustaka MPI menyokong pengaturcaraan berbilang benang. 🎜🎜🎜Mencipta utas🎜🎜🎜Cara standard untuk mencipta utas menggunakan std::thread
juga tersedia dalam program MPI, tetapi memerlukan pertimbangan tambahan. Untuk memastikan bahawa panggilan MPI disegerakkan dengan betul merentas benang, fungsi selamat benang MPI diperlukan untuk komunikasi MPI. 🎜🎜Berikut ialah contoh mencipta benang: 🎜rrreee🎜🎜Kes praktikal🎜🎜🎜Sekarang mari kita lihat kes praktikal untuk menunjukkan cara menggunakan multi-benang MPI untuk mempercepatkan pengiraan pendaraban matriks. 🎜🎜🎜Pendaraban matriks🎜🎜🎜Diberi dua matriks B
, dengan saiz A
ialah m x n
, saiz B
ialah n x p
dan saiz C
terhasil daripada pendaraban matriks C = A * B
ialah m x p. 🎜🎜🎜MPI Parallelization🎜🎜🎜Menggunakan MPI untuk menyelaraskan pengiraan pendaraban matriks, anda boleh menetapkan baris matriks A
kepada proses MPI yang berbeza dan biarkan setiap proses mengira sub-matriks tempatan dengan B
Hasil darab matriks. 🎜🎜🎜Pecutan berbilang benang🎜🎜🎜Dalam setiap proses MPI, multi-threading boleh digunakan untuk mempercepatkan lagi pengiraan. Tetapkan lajur matriks B
kepada urutan yang berbeza, menjadikan setiap urutan bertanggungjawab untuk mengira hasil darab submatriks tempatan dan lajur matriks B
. 🎜rrreee🎜🎜 kesimpulan🎜🎜🎜Dengan menggunakan multi-threading MPI, anda boleh menggabungkan kelebihan paralelisme teragih dan pengaturcaraan berbilang benang untuk meningkatkan prestasi program C++ dengan ketara. Kes praktikal di atas menunjukkan cara menggunakan multithreading MPI kepada pengiraan pendaraban matriks untuk menyelaraskan dan mempercepatkan proses pengiraan. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan MPI untuk melaksanakan multi-threading yang diedarkan dalam C++?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Pengendalian pengecualian fungsi dalam C++ amat penting untuk persekitaran berbilang benang untuk memastikan keselamatan benang dan integriti data. Pernyataan cuba-tangkap membolehkan anda menangkap dan mengendalikan jenis pengecualian tertentu apabila ia berlaku untuk mengelakkan ranap program atau rasuah data.

PHP multithreading merujuk kepada menjalankan berbilang tugas secara serentak dalam satu proses, yang dicapai dengan mencipta benang berjalan secara bebas. Anda boleh menggunakan sambungan Pthreads dalam PHP untuk mensimulasikan tingkah laku berbilang benang Selepas pemasangan, anda boleh menggunakan kelas Thread untuk mencipta dan memulakan utas. Contohnya, apabila memproses sejumlah besar data, data boleh dibahagikan kepada berbilang blok dan bilangan benang yang sepadan boleh dibuat untuk memprosesnya secara serentak untuk meningkatkan kecekapan.

Terdapat dua pendekatan biasa apabila menggunakan JUnit dalam persekitaran berbilang benang: ujian berbenang tunggal dan ujian berbilang benang. Ujian berutas tunggal dijalankan pada utas utama untuk mengelakkan isu konkurensi, manakala ujian berbilang utas dijalankan pada utas pekerja dan memerlukan pendekatan ujian disegerakkan untuk memastikan sumber yang dikongsi tidak terganggu. Kes penggunaan biasa termasuk menguji kaedah selamat berbilang benang, seperti menggunakan ConcurrentHashMap untuk menyimpan pasangan nilai kunci, dan utas serentak untuk beroperasi pada pasangan nilai kunci dan mengesahkan ketepatannya, mencerminkan aplikasi JUnit dalam persekitaran berbilang benang. .

Teknik concurrency dan multithreading menggunakan fungsi Java boleh meningkatkan prestasi aplikasi, termasuk langkah berikut: Memahami konsep concurrency dan multithreading. Manfaatkan pustaka konkurensi dan berbilang benang Java seperti ExecutorService dan Callable. Amalkan kes seperti pendaraban matriks berbilang benang untuk memendekkan masa pelaksanaan. Nikmati kelebihan peningkatan kelajuan tindak balas aplikasi dan kecekapan pemprosesan yang dioptimumkan yang dibawa oleh concurrency dan multi-threading.

Dalam persekitaran berbilang benang, gelagat fungsi PHP bergantung pada jenisnya: Fungsi biasa: thread-safe, boleh dilaksanakan secara serentak. Fungsi yang mengubah suai pembolehubah global: tidak selamat, perlu menggunakan mekanisme penyegerakan. Fungsi operasi fail: tidak selamat, perlu menggunakan mekanisme penyegerakan untuk menyelaraskan akses. Fungsi operasi pangkalan data: Mekanisme sistem pangkalan data yang tidak selamat perlu digunakan untuk mengelakkan konflik.

Mutex digunakan dalam C++ untuk mengendalikan sumber perkongsian berbilang benang: buat mutex melalui std::mutex. Gunakan mtx.lock() untuk mendapatkan mutex dan menyediakan akses eksklusif kepada sumber yang dikongsi. Gunakan mtx.unlock() untuk melepaskan mutex.

Dalam persekitaran berbilang benang, pengurusan memori C++ menghadapi cabaran berikut: perlumbaan data, kebuntuan dan kebocoran memori. Tindakan balas termasuk: 1. Menggunakan mekanisme penyegerakan, seperti mutex dan pembolehubah atom 2. Menggunakan struktur data tanpa kunci 3. Menggunakan penunjuk pintar 4. (Pilihan) Melaksanakan pengumpulan sampah;

Pengujian program berbilang benang menghadapi cabaran seperti ketidakbolehulangan, ralat konkurensi, kebuntuan dan kekurangan keterlihatan. Strategi termasuk: Ujian unit: Tulis ujian unit untuk setiap utas untuk mengesahkan kelakuan utas. Simulasi berbilang benang: Gunakan rangka kerja simulasi untuk menguji program anda dengan kawalan ke atas penjadualan benang. Pengesanan perlumbaan data: Gunakan alat untuk mencari perlumbaan data yang berpotensi, seperti valgrind. Nyahpepijat: Gunakan penyahpepijat (seperti gdb) untuk memeriksa status program masa jalan dan mencari sumber perlumbaan data.
