OpenMPI詳解

一、OpenMPI簡介

OpenMPI是一個開源的消息傳遞介面（MPI）實現，用於並行和分散式計算。它是由一系列C庫組成，提供了一組API函數和工具，使用戶能夠編寫並行程序，從而利用大規模並行計算機中的所有處理器。OpenMPI支持多種操作系統和體系結構，並能夠擴展到超過數萬個處理器。

與其他MPI實現相比，OpenMPI的主要特點包括：可伸縮性、靈活性、可移植性、可靠性和可擴展性。它被廣泛用於高性能計算、生物信息學、天文學、地球物理學、機器學習等領域。

二、OpenMPI的安裝和配置

在linux系統中，可以通過軟體包管理器安裝OpenMPI:

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

安裝完成後，需要配置環境變數，可以將下面的行添加到.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，還需要進行hostfile的配置。在文件中列出計算集群中所有計算機的名稱或IP地址，以便OpenMPI了解如何分配任務和通信。hostfile的格式如下:

node1
node2
...

可以通過以下命令指定hostfile:

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

三、OpenMPI的基本用法

下面我們介紹OpenMPI的幾個基本函數和例子。

1. MPI_Init

MPI_Init是OpenMPI的初始化函數，它在程序開始執行時調用：

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

其中argc和argv是傳遞給程序的命令行參數的數量和值。

2. MPI_Comm_size

MPI_Comm_size函數返回通信子中的進程總數：

int MPI_Comm_size(MPI_Comm comm, int *size);

其中comm是通信子的句柄，size是進程數的地址。

3. MPI_Comm_rank

MPI_Comm_rank函數返回調用進程在通信子中的進程號（從0開始）：

int MPI_Comm_rank(MPI_Comm comm, int *rank);

4. MPI_Send和MPI_Recv

MPI_Send和MPI_Recv是OpenMPI中的通信函數。MPI_Send函數發送數據，MPI_Recv函數接收數據：

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是指向發送或接收緩衝區的指針，count是從buf中發送或接收的數據量，datatype是數據類型，dest是目標進程的進程號，tag是消息標識符，status是接收操作的狀態對象。

5. 簡單例子

下面是一個簡單的示例，它在兩個進程之間發送一個整數：

#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相關演算法

1. 並行實現CYK演算法

CYK演算法是一種規模較小的演算法，因此在單個CPU上運行速度通常很快。但是，由於演算法需要計算所有可能的規則，因此在大規模問題上的計算成本隨著問題規模的增大而快速增加。在這種情況下，可以利用OpenMPI的分散式計算能力，將問題分解成小塊並在多個CPU上並行執行。

下面是一個簡單的基於OpenMPI的並行CYK演算法的示例。

#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) {
        // 讀取 CFG 和輸入字元串
        ...

        // 計算矩陣
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n-i; j++) {
                for (int k = 0; k < i; k++) {
                    // 將計算任務發送到其他進程
                    int dest = rand() % (size - 1) + 1;
                    MPI_Send(&task, sizeof(task_t), MPI_BYTE, dest, 0, MPI_COMM_WORLD);
                }
            }
        }

        // 收集結果
        ...
    } else {
        // 接收計算任務
        task_t task;
        MPI_Recv(&task, sizeof(task_t), MPI_BYTE, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);

        // 在本地計算
        ...

        // 發送結果回到主進程
        MPI_Send(&result, sizeof(result_t), MPI_BYTE, 0, 0, MPI_COMM_WORLD);
    }

    MPI_Finalize();
    return 0;
}

2. 其他演算法

除CYK演算法外，OpenMPI還可以應用於許多其他演算法的並行實現，包括：K-Means聚類、PageRank演算法、最短路徑演算法等等。

五、總結

本文介紹了OpenMPI的基本概念、安裝和配置、常用函數和例子以及並行實現CYK演算法等相關內容。OpenMPI是一種強大的分散式計算工具，可以在大規模並行計算機上實現高效的計算。有了它的支持，我們可以將複雜的問題分解成小塊，在多個CPU上並行計算，顯著提高計算速度和效率。