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n-body的MPI和OpenMP实现源码

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简介:
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。

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客服
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  • n-bodyMPIOpenMP
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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MPIOpenMP混合编程方法求解N-Body问题
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    本研究探讨了利用MPI与OpenMP相结合的技术解决大规模N-Body问题的有效策略,旨在提升计算效率及并行处理能力。 MPI OpenMP混合编程解决N-Body问题 华南理工 高性能云计算
  • MPI+OpenMP.zip
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    MPI+OpenMP源码.zip 包含使用消息传递接口(MPI)和开放多处理(OpenMP)技术编写的并行计算程序源代码,适用于高性能计算环境中的开发与研究。 并行计算机架构与编程上机实验程序涉及求解矩阵行列式的问题,并采用MPI(消息传递接口)结合OpenMP多线程技术进行实现。此项目旨在通过PBS作业调度系统提交任务,利用高性能计算资源高效地处理大规模数据和复杂算法问题。
  • 基于OpenMPMPI并行编程模型N体问题优化
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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。
  • convolution-filter-MPI: 基于 MPI 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。
  • Heat-Diffusion-with-MPI-and-OpenMP: 使用 OpenMP MPI 求解网格上热扩散方程
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    本项目利用OpenMP和MPI并行计算技术求解二维网格上的热扩散方程,实现高效且准确的数值模拟。 热扩散使用-MPI- 使用 OpenMP 和 MPI 求解网格上的热扩散方程,在大小为 0 ≤ x, y ≤ π 的二维域上进行求解,并假设导热系数 κ = 常数 = 1。边界条件设定如下:T(x, 0) = cos^2 x, T(x, π) = sin^2 x ,以及 T(0, y) 和 T(π, y)(以 x 为周期)。该方程可以通过空间上的中心有限差分和时间上的前向欧拉方法求解。软件包包括三种不同的实现方式: - **串行版本**:使用命令行选项 `heat_serial ./heat_serial {nx}` 来执行网格大小为 nx^2 的解决方案。 - **OpenMP 并行版本**:通过运行 `./heat_omp {nx} {nthreads}` 命令来启动并行计算,其中 nthreads 表示线程数。 - **MPI 并行版本**:使用命令 `mpiexec ./heat_mpi {nx}` 来执行,并采用域分解技术进行大规模数据处理。
  • MPIOpenMP并行程序设计(C语言版): MPIOpenMP混合编程,CC++
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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。
  • 基于MPIN体问题
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    基于MPI的N体问题实现主要探讨了利用消息传递接口(MPI)技术解决大规模天体力学中的N体问题的方法与策略。通过高效并行计算框架优化多体系统模拟,本研究旨在提高复杂天文现象预测精度及效率。 ### MPI 实现 N-body 问题解析 #### 引言 N-body 问题是经典力学中的一个挑战性课题,涉及模拟多个质点之间的引力相互作用。当处理大量粒子时,直接计算每对粒子间的引力变得非常耗时。为提高效率,通常采用并行计算技术如 MPI(Message Passing Interface)。本段落将详细介绍如何使用 MPI 解决 N-body 问题,并通过具体代码片段解释其原理。 #### MPI 概述 MPI 是一种标准协议用于编写可在多台计算机或单个计算机上的多个处理器上运行的并行程序。它定义了一系列函数,允许程序间传递消息,在本例中利用 MPI 加速 N-body 计算过程。 #### N-body 问题数学模型 N-body 问题中的每个质点由三维坐标 (x, y, z) 和质量 m 描述,并受到其他所有质点引力的影响。根据牛顿万有引力定律,任意两个质点间的引力大小和方向可以计算出来。通过积分方法求解每个质点的运动轨迹。 #### 代码解析 定义了两个结构体 `Particle` 和 `ParticleV` 来表示粒子的位置、质量和速度以及旧位置和所受力。这是进行 N-body 计算的基础数据类型。 ```c typedef struct { double x, y, z; double mass; } Particle; typedef struct { double xold, yold, zold; double fx, fy, fz; } ParticleV; ``` 关键函数包括: 1. `InitParticles`:初始化粒子数组,设定每个粒子的位置和质量。 2. `ComputeForces`:计算所有质点之间的相互作用力。这是 N-body 问题的核心部分。 3. `ComputeNewPos`:基于当前速度和所受力来计算新位置,采用 leapfrog 方法进行时间积分。 #### MPI 在 N-body 问题中的应用 在使用 MPI 解决 N-body 时需要考虑以下步骤: 1. 初始化 MPI 库(调用 `MPI_Init`)。 2. 获取进程信息:通过 `MPI_Comm_rank` 和 `MPI_Comm_size` 确定当前进程编号 (`rank`) 和总进程数量 (`size`)。 3. 创建通信子,使用 `MPI_Cart_create` 来创建一个环形拓扑结构以高效传递数据。 4. 分配每个进程处理的数据量:通过 `MPI_Allgather` 收集所有进程处理的数据,并确定各进程中需要处理的质点数。 5. 数据分发和交换:利用 MPI 的发送接收函数(如 `MPI_Send`, `MPI_Recv`)或请求 (`MPI_Request`) 实现数据交换,确保每个进程都能访问必要的质点信息进行计算。 6. 执行计算:在各进程中独立运行 `ComputeForces` 和 `ComputeNewPos` 函数。 7. 结果汇总:使用 MPI 的集体通信操作(如 `MPI_Reduce`)将各个进程的计算结果合并。 #### 性能优化与分析 利用 MPI 解决 N-body 问题时应注意以下几点以提高性能: - 负载均衡,确保每个进程处理的数据量大致相等。 - 减少通信开销:通过适当的算法设计(如树形算法)来实现数据交换的最小化。 - 高效通信模式的选择。 #### 总结 本段落介绍了使用 MPI 解决 N-body 问题的方法,并详细探讨了其具体实现细节,包括如何创建通信子、进行数据分发与交换等。读者可以通过本段落了解和掌握利用 MPI 处理大规模物理模拟的基本方法。
  • 采用串行、OpenMPMPIOpenMP+MPI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。
  • 关于MPIOpenMP并行计算验报告及程序
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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。