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Microsoft MPI:微软的MPI实现

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简介:
Microsoft MPI是微软开发的一种消息传递接口(MPI)实现方式,主要用于高性能计算环境中,以支持大规模并行应用软件的开发与运行。 微软MPI(MS-MPI)是微软在Windows平台上开发并行应用程序的实现方式。 MS-MPI具有以下优点: - 容易移植现有代码。 - 基于Active Directory域服务的安全性。 - 在Windows操作系统上提供高性能表现。 - 跨不同类型的互连选项上的二进制兼容性。 MPI标准版本方面,MS-MPI符合MPI 2.2规范,但不包括C和Fortran之间属性的绑定错误。在实现功能时,MS-MPI仅实现了部分MPI 3.1的标准特性: - 包含无阻碍的集体操作, - RMA(远程内存访问), - MPI共享内存支持, - 新的数据类型 以及大量的匹配探针。 关于API的具体列表,请参考相关文档。 对于最新版本的MS-MPI下载,可以查找官方渠道获取。此外,也可以在其他平台上找到MS-MPI SDK,并从同一平台获得早期版本的MS-MPI。

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客服
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  • Microsoft MPIMPI
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    Microsoft MPI是微软开发的一种消息传递接口(MPI)实现方式,主要用于高性能计算环境中,以支持大规模并行应用软件的开发与运行。 微软MPI(MS-MPI)是微软在Windows平台上开发并行应用程序的实现方式。 MS-MPI具有以下优点: - 容易移植现有代码。 - 基于Active Directory域服务的安全性。 - 在Windows操作系统上提供高性能表现。 - 跨不同类型的互连选项上的二进制兼容性。 MPI标准版本方面,MS-MPI符合MPI 2.2规范,但不包括C和Fortran之间属性的绑定错误。在实现功能时,MS-MPI仅实现了部分MPI 3.1的标准特性: - 包含无阻碍的集体操作, - RMA(远程内存访问), - MPI共享内存支持, - 新的数据类型 以及大量的匹配探针。 关于API的具体列表,请参考相关文档。 对于最新版本的MS-MPI下载,可以查找官方渠道获取。此外,也可以在其他平台上找到MS-MPI SDK,并从同一平台获得早期版本的MS-MPI。
  • MPI:利用MPI矩阵乘法
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    本简介介绍如何使用消息传递接口(MPI)进行高效的并行计算,具体通过实例演示了用MPI实现大规模矩阵乘法的方法和优化策略。 MPI矩阵乘法通过将矩阵分解为子部分并分配给各个从属进行计算来实现高效处理。主控负责拆分任务并将这些子任务发送到不同的进程,每个从属完成其被指派的矩阵乘法运算后,再把结果返回给主控。最后,主人汇总所有从属的结果以生成最终的矩阵。 为了运行MPI程序,首先需要安装必要的软件包: 对于Mac用户: - 使用Homebrew安装Open MPI: `brew install openmpi` - 安装Python库:`pip install mpi4py numpy` 然后可以通过以下命令来执行多进程版本的代码: ``` mpiexec -n python multi_process_multiplier.py ``` 例如,使用四个过程运行程序可以这样写: ``` mpiexec -n 4 python multi_process_multiplier.py ``` 如果只需要单个处理的话,则可以直接运行下面这个脚本: ``` python single_process_multiplier.py ```
  • SpmvMPIMPI+CUDA并行方法
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    本文探讨了稀疏矩阵向量乘法(SPMV)在高性能计算中的MPI和MPI+CUDA混合编程技术,并分析了它们的性能特征。 Spmv的串行和CPU、GPU并行性能测试demo展示了如何评估不同计算架构下的稀疏矩阵向量乘法操作效率。这种测试对于优化高性能计算应用至关重要,能够帮助开发者了解在不同的硬件平台上实现spmv算法的最佳实践方法。通过比较串行执行与多核CPU及图形处理器(GPU)的并行处理能力,可以揭示各种技术方案的优势和局限性,从而指导更高效的软件设计和技术选择。
  • MPI中All_gather并行
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    本文探讨了在消息传递接口(MPI)环境中实现All_gather通信原语的有效并行算法。通过优化数据分布和减少通信延迟,提高了大规模分布式计算中的数据汇聚效率。 全局收集(Allgather)群集通信函数MPI_Allgather() 中的 Allgather 操作相当于每个进程都作为 root 进程执行一次 Gather 调用,即每一个进程都会按照 Gather 的方式从所有进程(包括自己)收集数据。
  • MPI编程
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    《MPI编程实例》是一本详细讲解并行计算中消息传递接口(MPI)的应用书籍,通过大量实际案例帮助读者掌握高效编写大规模分布式程序的技术。 MPI编程例子的C++源码
  • MatVec-MPI:基于MPI稀疏矩阵向量并行乘法算法
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    简介:本文介绍了MatVec-MPI,一种高效的稀疏矩阵-向量乘法并行计算方法,利用MPI在多处理器环境中实现了显著加速,适用于大规模科学与工程计算。 在使用 MPI 并行化稀疏矩阵向量乘法的过程中,在第一步采用一维行分解读取文件并将数据分配给所有处理器,这需要 O(n) 时间复杂度然后是O(nnz),其中 n 代表行数而 nnz 表示非零元素的数量。矩阵 A 的数据以 CSR(Compressed Sparse Row)格式读入并存储,在这种格式下包括三个数组:行指针、列索引和值。 在第一步中,使用 MPI Bcast 将数据分发给 p 个处理器,并且每个进程准备通过 prepareRemoteVec 函数获取它需要的非本地向量元素。在此过程中,遍历矩阵的局部列索引来确定所需的远程向量条目是什么,在调整了本地向量的数据数组大小后(新的大小为 vSize + numRemoteVec),以在末尾保存来自其他处理器的附加远程向量条目。 最后一步是重新映射本地列索引数组,即之前指向全局向量数据索引的部分。通过遍历这个局部列索引数组,并将其调整到正确的指向下标位置来完成这一过程。
  • convolution-filter-MPI: 基于 MPI 和可选 OpenMP 卷积滤波器并行
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    Convolution-Filter-MPI项目提供了一个基于MPI和可选OpenMP的高效卷积滤波器并行计算解决方案,适用于大规模数据处理需求。 该项目是为大学课程并行系统开发设计的,并作为使用消息传递接口(MPI)和OpenMP API进行并行计算介绍的一部分。在图像处理中,卷积滤波器(也称为内核、卷积矩阵或掩码)用于通过应用模糊、锐化、浮雕及边缘检测等效果来变换图像。 给定输入图像以及一个特定的卷积矩阵后,我们需要围绕输出图像中的每个像素计算其值。第i个输出像素值的计算基于该像素及其周围邻近区域内的输入像素值进行。这表明我们可以利用这些局部所需计算的特点来进行并行处理优化。 具体来说,如果滤波器是一个3x3矩阵,则为了在原始图像的一个矩形(NxM)部分中获得输出值,仅需使用相邻的上下各2行和左右两边外扩两列的数据即可进行计算。由于问题具有这种局部性特点,并行方法能够成为一种很好的解决方案选择。
  • 基于MPI矩阵乘法
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    本研究探讨了利用MPI(消息传递接口)在分布式内存架构中高效实现大规模矩阵乘法的方法,旨在提升并行计算性能。 通过分块利用MPI通讯实现矩阵乘法的并行计算。
  • n-bodyMPI和OpenMP源码
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    本项目提供了一个使用MPI和OpenMP编写的N体问题模拟代码,适用于研究天体力学中的多体引力相互作用。 这段文字描述了与并行计算课程实验相关的源码内容。其中包括使用MPI、OpenMP以及两者混合方式实现的二维N-body问题实验源码。这些代码是用于教学目的,帮助学生理解和掌握在不同环境下进行并行编程的方法和技巧。