MPI编程Strassen矩阵乘法并行实现
时间: 2024-06-03 08:10:32 浏览: 21
好的,关于MPI编程Strassen矩阵乘法并行实现,我可以给你一些提示。Strassen算法是一种用于矩阵乘法的分治算法,可以将矩阵乘法的时间复杂度从O(n^3)降低到O(n^log2(7)),因此在大规模矩阵乘法时具有优势。在并行实现中,可以使用MPI进行分布式计算,将矩阵分块,然后在每个处理器上同时进行计算,之后汇总数据以得到最终结果。这需要使用MPI的通信原语(如MPI_Send, MPI_Recv等)来在处理器之间传递数据。同时,还需要使用MPI的一些工具来进行负载平衡,以充分利用各个处理器的计算能力。希望这些提示有所帮助。
相关问题
MPI矩阵乘法的两种实现方法
MPI矩阵乘法的两种实现方法分别为普通的矩阵乘法和Cannon算法。下面分别介绍这两种方法的实现步骤。
1. 普通的矩阵乘法
普通的矩阵乘法算法是最基本的矩阵乘法算法,也是最容易理解和实现的算法。其实现步骤如下:
- 从文件中读入两个矩阵A和B,将其分配给各个进程。
- 对于进程i,将A的第i行分配给该进程,B的第i列分配给该进程。
- 每个进程计算该进程所分配到的A和B的部分矩阵的乘积。最终得到C的一部分。
- 将各个进程计算得到的部分C矩阵合并,得到最终的C矩阵。
2. Cannon算法
Cannon算法是一种分治算法,它可以将矩阵乘法的计算任务分配给多个进程,使得计算速度更快。其实现步骤如下:
- 从文件中读入两个矩阵A和B,将其分配给各个进程。
- 对于进程i和j,将A的第i行分配给进程(i+j) mod p,将B的第j列分配给进程(i+j) mod p。
- 每个进程计算该进程所分配到的A和B的部分矩阵的乘积。最终得到C的一部分。
- 依次进行p-1轮的通信和计算,每轮将A向左移动一列,B向上移动一行,然后计算所得的矩阵乘积的部分矩阵,再将所得的部分矩阵累加到最终的C矩阵上。
总体来说,普通的矩阵乘法比较容易理解和实现,但是当矩阵规模较大时,其计算速度会变慢。而Cannon算法虽然相对复杂一些,但是可以将计算任务分配给多个进程,从而提高计算效率。
基于mpi实现矩阵乘法
以下是基于MPI实现矩阵乘法的示例代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
#define N 100
int main(int argc, char *argv[]) {
int rank, size;
int i, j, k;
int A[N][N], B[N][N], C[N][N];
int rowA[N], rowC[N];
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
if (size != N) {
printf("Error: number of processes must be %d\n", N);
MPI_Finalize();
return 0;
}
// Initialize matrices A and B
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < N; j++) {
A[i][j] = i + j;
B[i][j] = i - j;
C[i][j] = 0;
}
}
// Scatter matrix A to all processes
MPI_Scatter(A, N*N/N, MPI_INT, rowA, N, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
// Broadcast matrix B to all processes
MPI_Bcast(B, N*N, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
// Compute rows of matrix C
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < N; j++) {
rowC[j] = 0;
for (k = 0; k < N; k++) {
rowC[j] += rowA[k] * B[k][j];
}
}
MPI_Reduce(rowC, &C[i], N, MPI_INT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
}
// Gather matrix C from all processes
MPI_Gather(rowC, N*N/N, MPI_INT, C, N*N/N, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
// Print matrix C
if (rank == 0) {
printf("Matrix C:\n");
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < N; j++) {
printf("%d ", C[i][j]);
}
printf("\n");
}
}
MPI_Finalize();
return 0;
}
```
该程序将矩阵A均分给所有进程,每个进程计算矩阵C的一行。使用MPI_Reduce函数将每个进程计算出的行向量相加,得到最终的矩阵C。最后,使用MPI_Gather函数将矩阵C收集到进程0中,并打印输出。
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