OpenMPI详解

一、OpenMPI简介

OpenMPI是一个开源的消息传递接口（MPI）实现，用于并行和分布式计算。它是由一系列C库组成，提供了一组API函数和工具，使用户能够编写并行程序，从而利用大规模并行计算机中的所有处理器。OpenMPI支持多种操作系统和体系结构，并能够扩展到超过数万个处理器。

与其他MPI实现相比，OpenMPI的主要特点包括：可伸缩性、灵活性、可移植性、可靠性和可扩展性。它被广泛用于高性能计算、生物信息学、天文学、地球物理学、机器学习等领域。

二、OpenMPI的安装和配置

在linux系统中，可以通过软件包管理器安装OpenMPI:

$ sudo apt-get install openmpi-bin openmpi-common libopenmpi-dev

安装完成后，需要配置环境变量，可以将下面的行添加到.bashrc文件中:

export PATH=$PATH:/usr/lib/openmpi/bin 
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/openmpi/lib

除此之外，还需要进行hostfile的配置。在文件中列出计算集群中所有计算机的名称或IP地址，以便OpenMPI了解如何分配任务和通信。hostfile的格式如下:

node1
node2
...

可以通过以下命令指定hostfile:

$ mpirun --hostfile hostfile -np 4 ./program

三、OpenMPI的基本用法

下面我们介绍OpenMPI的几个基本函数和例子。

1. MPI_Init

MPI_Init是OpenMPI的初始化函数，它在程序开始执行时调用：

int MPI_Init(int *argc, char ***argv);

其中argc和argv是传递给程序的命令行参数的数量和值。

2. MPI_Comm_size

MPI_Comm_size函数返回通信子中的进程总数：

int MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int *size);

其中comm是通信子的句柄，size是进程数的地址。

3. MPI_Comm_rank

MPI_Comm_rank函数返回调用进程在通信子中的进程号（从0开始）：

int MPI_Comm_rank(MPI_Comm comm, int *rank);

4. MPI_Send和MPI_Recv

MPI_Send和MPI_Recv是OpenMPI中的通信函数。MPI_Send函数发送数据，MPI_Recv函数接收数据：

int MPI_Send(const void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm);
int MPI_Recv(void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status);

其中buf是指向发送或接收缓冲区的指针，count是从buf中发送或接收的数据量，datatype是数据类型，dest是目标进程的进程号，tag是消息标识符，status是接收操作的状态对象。

5. 简单例子

下面是一个简单的示例，它在两个进程之间发送一个整数：

#include 
#include 

int main(int argc, char **argv)
{
    int rank, size, number;
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    if (rank == 0) {
        number = 123;
        MPI_Send(&number, 1, MPI_INT, 1, 0, MPI_COMM_WORLD);
        printf("Process %d sent number %d to Process 1\n", rank, number);
    } else if (rank == 1) {
        MPI_Recv(&number, 1, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
        printf("Process %d received number %d from Process 0\n", rank, number);
    }

    MPI_Finalize();
    return 0;
}

四、OpenMPI相关算法

1. 并行实现CYK算法

CYK算法是一种规模较小的算法，因此在单个CPU上运行速度通常很快。但是，由于算法需要计算所有可能的规则，因此在大规模问题上的计算成本随着问题规模的增大而快速增加。在这种情况下，可以利用OpenMPI的分布式计算能力，将问题分解成小块并在多个CPU上并行执行。

下面是一个简单的基于OpenMPI的并行CYK算法的示例。

#include 
#include 
#include 

int main(int argc, char **argv)
{
    int rank, size;
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    if (rank == 0) {
        // 读取 CFG 和输入字符串
        ...

        // 计算矩阵
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n-i; j++) {
                for (int k = 0; k < i; k++) {
                    // 将计算任务发送到其他进程
                    int dest = rand() % (size - 1) + 1;
                    MPI_Send(&task, sizeof(task_t), MPI_BYTE, dest, 0, MPI_COMM_WORLD);
                }
            }
        }

        // 收集结果
        ...
    } else {
        // 接收计算任务
        task_t task;
        MPI_Recv(&task, sizeof(task_t), MPI_BYTE, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);

        // 在本地计算
        ...

        // 发送结果回到主进程
        MPI_Send(&result, sizeof(result_t), MPI_BYTE, 0, 0, MPI_COMM_WORLD);
    }

    MPI_Finalize();
    return 0;
}

2. 其他算法

除CYK算法外，OpenMPI还可以应用于许多其他算法的并行实现，包括：K-Means聚类、PageRank算法、最短路径算法等等。

五、总结

本文介绍了OpenMPI的基本概念、安装和配置、常用函数和例子以及并行实现CYK算法等相关内容。OpenMPI是一种强大的分布式计算工具，可以在大规模并行计算机上实现高效的计算。有了它的支持，我们可以将复杂的问题分解成小块，在多个CPU上并行计算，显著提高计算速度和效率。