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高性能计算导论实验三：矩阵乘法的MPI并行实现与优化

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简介：
本实验为《高性能计算导论》课程的一部分，重点探讨利用消息传递接口（MPI）技术进行大规模矩阵乘法运算的并行化及性能优化策略。通过实践操作加深学生对分布式内存系统中高效数据通信和任务调度的理解，并提供解决实际科学与工程计算问题的能力训练。 高性能计算导论实验3涉及矩阵乘法的并行实现及优化，采用MPI（消息传递接口）技术完成进程间的通信。本实验将分别使用 MPI 点对点通信和 MPI 集合通信方法来实现矩阵乘法中的数据交换，并在此基础上进行相应的性能优化。

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  • 高性能计算导论实验三：矩阵乘法的MPI并行实现与优化
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    本实验为《高性能计算导论》课程的一部分，重点探讨利用消息传递接口（MPI）技术进行大规模矩阵乘法运算的并行化及性能优化策略。通过实践操作加深学生对分布式内存系统中高效数据通信和任务调度的理解，并提供解决实际科学与工程计算问题的能力训练。 高性能计算导论实验3涉及矩阵乘法的并行实现及优化，采用MPI（消息传递接口）技术完成进程间的通信。本实验将分别使用 MPI 点对点通信和 MPI 集合通信方法来实现矩阵乘法中的数据交换，并在此基础上进行相应的性能优化。
     
  • MPI实现的矩阵乘法 并行运算
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    本项目探索了利用消息传递接口(MPI)进行大规模矩阵乘法计算的有效并行化策略，旨在优化高性能计算环境下的数据处理效率。 在Linux环境下成功实现了矩阵乘法的MPI并行运算，并使用mpicc进行编译生成可执行文件，通过mpirun命令运行程序。
     
  • 矩阵乘法的MPI并行计算
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    本研究探讨了利用MPI(Message Passing Interface)技术实现矩阵乘法的大规模并行计算方法，旨在优化算法以提升计算效率和资源利用率。 使用MPI进行并行计算时，在执行矩阵乘法操作的情况下，如果线程数量达到10000个，则可能会出现问题。
     
  • MatVec-MPI：基于MPI的稀疏矩阵向量并行乘法算法实现
    优质
    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。
     
  • 基于MPI的矩阵乘法并行处理实验报告及性能分析
    优质
    本实验报告深入探讨了使用MPI（消息传递接口）实现大规模矩阵乘法运算的并行化技术，并详细分析了不同规模和配置下的算法效率与计算性能。 并行处理实验报告：基于MPI实现的矩阵乘法性能分析。该报告包含MPI实现代码以及对稠密矩阵与稀疏矩阵进行加速比分析的内容。
     
  • MPI：利用MPI实现矩阵乘法
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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 ```
     
  • 基于MPI的矩阵乘法实现
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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。
     
  • 基于MPI的矩阵和向量乘法并行计算
    优质
    本研究探讨了在MPI框架下实现大规模矩阵与向量的高效并行乘法运算方法，旨在优化高性能计算中的数据处理速度及资源利用率。 本程序使用MPI实现矩阵与向量的并行相乘。你需要安装mpich并配置好环境。编译命令为：`mpicc Mat_vect_mult.c -o Mat_vect_mult`，运行命令为：`mpirun -np 5 ./Mat_vect_mult`；其中5表示进程数，可以更改。
     
  • CANNON算法在矩阵相乘中的MPI实现
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    本文介绍了CANNON算法在大规模矩阵相乘中的并行计算方法，并详细阐述了其基于MPI的消息传递实现过程。 经典的Cannon算法主要用于矩阵相乘的并行求解问题。这个实现简单易懂，并包含详细注释。
     
  • SUMMA算法下的矩阵乘法并行实现
    优质
    简介：本文介绍了基于SUMMA算法的大规模矩阵乘法的高效并行计算方法，详细探讨了其实现细节和优化策略。 并行实现矩阵乘法使用SUMMA算法可以更高效。