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convolution-filter-MPI: 基于 MPI 和可选 OpenMP 的卷积滤波器并行实现

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简介：
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。

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  • convolution-filter-MPI: 基于 MPI 和可选 OpenMP 的卷积滤波器并行实现
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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和OpenMP的并行计算——冒泡排序
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    本文探讨了如何运用MPI（消息传递接口）与OpenMP技术对经典的冒泡排序算法进行优化，实现高效的并行化处理，以提升大规模数据集上的排序性能。 本段落是一份实验报告，主要介绍了冒泡排序的并行化实现。作者利用MPI和openMP技术对冒泡排序算法进行了优化，并显著提高了其效率。实验结果显示，采用并行计算方法可以大幅减少排序时间，提升程序运行速度。文章详细描述了实验过程、所用的方法以及结果，并对其成果进行了分析与总结。
     
  • MPI与OpenMP并行程序设计（C语言版）: MPI和OpenMP混合编程,C和C++
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    本书专注于使用C语言进行MPI与OpenMP并行编程技术的教学，涵盖了如何在C和C++中实现高效的混合编程技巧。 MPI与OpenMP并行程序设计：C语言版介绍了如何使用MPI（消息传递接口）和OpenMP在C语言环境中进行高效的并行编程。这本书或教程涵盖了从基本概念到高级技术的广泛内容，适合希望提高其多线程应用程序性能的专业人士和技术爱好者。
     
  • 采用串行、OpenMP、MPI及OpenMP+MPI实现快速排序算法并进行时间性能对比
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    本研究探讨了在不同多线程与分布式计算框架下（包括串行、OpenMP、MPI及其组合）快速排序算法的时间效率，并进行了详尽的性能对比分析。 题目描述：实现一种或多种并行排序算法。 要求： 1. 使用MPI、OpenMP及MPI+OpenMP编写上述并行程序。 2. 利用VTune等工具对程序进行瓶颈分析与优化。 3. 提交包含源代码及其变量和语句详细说明的文档。 4. 在实验报告中通过图表展示CPU串行程序和三种并行程序在各种规模下的运行时间对比结果。（5）(选做) 在实验报告中利用图表展现不同数据分配方法下，三种并行程序在各种规模下的运行时间比较。 设计思路步骤： 1. 主要采用快速排序算法实现（适用于串行、OpenMP和MPI版本），所需环境为VS2019+OpenMP+MPI。完成CPU串行程序与三种并行程序的各种规模的性能测试，并制作对比图。 2. 使用Visual Studio工具对程序进行瓶颈分析，比较不同数据分配方法在数组规模400万下的运行时间表现，并绘制相应图表。 该作业内容真实且全面地展示了个人项目成果。环境配置需自行完成。
     
  • n-body的MPI和OpenMP实现源码
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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。
     
  • 基于OpenMP和MPI并行编程模型的N体问题优化实现
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    本研究探讨了利用OpenMP与MPI混合编程技术，对经典N体问题进行了高效并行计算方法的设计与优化，旨在提高大规模天体力学模拟效率。 基于OpenMP-MPI并行编程模型的N体问题优化实现可以为刚开始接触openmp+mpi混合编程的人提供参考。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码-Image-Convolution: 图像卷积
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    本项目提供了一套基于Matlab实现图像卷积操作的代码。通过使用不同的卷积核，可以对图像进行边缘检测、模糊处理等多种效果增强和特征提取任务。适合初学者学习卷积滤波原理及应用。 本实验室使用MATLAB代码实现灰度图像的卷积操作，这一功能在计算机视觉系统（如边缘检测）及大多数图像编辑程序（例如Photoshop中的图像锐化）中广泛应用。所使用的示例图像是“cameraman.tif”。 关于基本卷积函数：funresult=basic_convolution(image, kernel) 该函数接受灰度图像（2D矩阵）和滤波内核（2D矩阵）作为输入，并返回与原图大小及数据类型相同的卷积结果。 对于扩展的卷积部分，首先处理中心区域以确保输入图像内容不会移动。边界通过复制边缘像素来填充。接下来展示3×3的卷积核，用于计算水平、垂直和对角线方向上的梯度值，并使用锐化蒙版增强图像清晰度。此外还从零开始实现了高斯低通滤波器，包括5×5内核和1个像素的标准偏差的操作。
     
  • Spmv的MPI与MPI+CUDA并行实现方法
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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。
     
  • 关于MPI和OpenMP并行计算的实验报告及源程序
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    本实验报告探讨了MPI与OpenMP在并行计算中的应用，并附有详细的源代码。通过对比分析两种技术的特点与性能差异，旨在为编程实践提供参考。 MPI与OpenMP的并行计算代码及实验报告涵盖了使用这两种常用库进行高效并行编程的方法和技术细节。通过这些材料，读者可以深入了解如何利用MPI和OpenMP来优化程序性能，并提供了详细的实践案例以供参考学习。
     
  • MPI中All_gather的并行实现
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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。