MPI.COMM_WORLD.reduce

MPI.COMM_WORLD.reduce是一个MPI库中的函数，用于在通信器MPI_COMM_WORLD中进行全局规约操作。全局规约操作将每个进程中的数据进行同一个操作，并将结果发送到指定的进程中。在MPI.COMM_WORLD.reduce函数中，第一个参数是要规约的数据的发送缓冲区的地址，第二个参数是接收规约结果的接收缓冲区的地址，第三个参数是规约数据的数量，第四个参数是规约操作的数据类型，第五个参数是规约操作的操作类型，第六个参数是接收规约结果的进程的等级，最后一个参数是规约操作使用的通信器。

相关问题

#include<stdio.h> #include<assert.h> #include<mpi.h> #define intT long double f(double x){ return x * x; } double trap(double left_endpt, double right_endpt, int trap_count, double base_len){ double estimate, x; estimate = (f(left_endpt) + f(right_endpt)) / 2.0; for(intT i=1; i< trap_count; i++){ x = left_endpt + i * base_len; estimate += f(x); } estimate = estimate * base_len; return estimate; } int main(void) { int my_rank, comm_sz; intT n = 300000000, local_n; double a = 0.0, b = 2.0, h, local_a, local_b; double local_int, total_int; MPI_Init(NULL, NULL); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comm_sz); assert(n % comm_sz == 0); h = (b - a) / n; local_n = n / comm_sz; local_a = a + my_rank * local_n * h; local_b = local_a + local_n * h; local_int = trap(local_a, local_b, local_n, h); MPI_Reduce(&local_int, &total_int, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD); if(my_rank == 0){ printf("With a = %lf, b = %lf, n = %ld, total_int = %.10lf\n", a, b, n, total_int); } MPI_Finalize(); return 0; }将此MPI梯形积分程序修改为Pthread梯形积分程序

以下是将 MPI 梯形积分程序修改为 Pthread 梯形积分程序的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
#include <assert.h>

#define intT long
#define MAX_THREADS 1024

double f(double x) {
    return x * x;
}

double trap(double left_endpt, double right_endpt, intT trap_count, double base_len) {
    double estimate, x;
    estimate = (f(left_endpt) + f(right_endpt)) / 2.0;
    for (intT i = 1; i < trap_count; i++) {
        x = left_endpt + i * base_len;
        estimate += f(x);
    }
    estimate *= base_len;
    return estimate;
}

void* calculate_trap(void* arg) {
    intT my_rank = *((intT*) arg);
    double a = 0.0, b = 2.0, h, local_a, local_b;
    double local_int = 0.0, total_int = 0.0;
    intT n = 300000000, local_n;
    assert(n % MAX_THREADS == 0);
    h = (b - a) / n;
    local_n = n / MAX_THREADS;
    local_a = a + my_rank * local_n * h;
    local_b = local_a + local_n * h;
    local_int = trap(local_a, local_b, local_n, h);
    total_int += local_int;
    return (void*) total_int;
}

int main(void) {
    pthread_t threads[MAX_THREADS];
    intT thread_args[MAX_THREADS];
    void* thread_return[MAX_THREADS];
    double total_int = 0.0;

    for (intT i = 0; i < MAX_THREADS; i++) {
        thread_args[i] = i;
        pthread_create(&threads[i], NULL, calculate_trap, (void*) &thread_args[i]);
    }

    for (intT i = 0; i < MAX_THREADS; i++) {
        pthread_join(threads[i], &thread_return[i]);
        total_int += *((double*) thread_return[i]);
    }

    printf("With a = %lf, b = %lf, n = %ld, total_int = %.10lf\n", 0.0, 2.0, 300000000, total_int);

    return 0;
}

在这个代码中，我们创建了 `MAX_THREADS` 个线程，并且每个线程都会计算一部分积分值，最后将所有线程的积分值求和得到最终的结果。由于 Pthread 不像 MPI 那样需要初始化和结束通信，因此代码更加简洁。

Hot potato实验 • 设置发送信息的长度，从0号进程依次发送 • 0->1->2…->n-1->0形成一个环形的的圈，记录下每两跳之间的时间 以及总时长，多次实验（>=5）计算平均值，方差 • 改变发送信息的长度（1kb, 10kb, 100kb…）测试数据 • 分配内存使用malloc() • MPI_Sendresv() MPI_COMM_WORLD

好的，这是一个关于Hot potato实验的计划。首先，需要编写一个MPI程序，以模拟Hot potato路由算法。可以按照以下步骤进行：

1. 设置发送信息的长度。可以使用一个变量来保存消息长度，初始值为0，每次循环将其加1，直到达到所需的最大长度。

2. 分配内存使用malloc()。在每个进程中，需要使用malloc()函数动态分配一段内存来存储接收到的消息。可以为每个进程分配相同大小的内存。

3. 使用MPI_Sendrecv()函数进行进程间通信。在每次循环中，每个进程将消息发送给下一个进程，并从前一个进程接收消息。可以使用MPI_Sendrecv()函数来完成这个操作。在接收到消息后，需要记录下这两个进程之间的时间间隔，并将其加入一个数组中。

4. 重复执行多次，并计算平均值和方差。需要重复执行多次，例如5次，以获得更加准确的结果。每次实验结束后，需要记录下总时长，然后计算平均值和方差。

5. 改变发送信息的长度。可以使用相同的程序和相同的步骤来测试不同长度的消息。只需要修改消息长度的初始值即可。

在实现上述步骤时，可以使用MPI_Sendrecv()函数来进行进程间通信。MPI_Sendrecv()函数可以同时进行发送和接收操作，而不需要单独调用MPI_Send()和MPI_Recv()函数。可以使用MPI_Wtime()函数来记录时间间隔。

下面是一个简单的示例代码，可以根据实际情况进行修改：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>

#define MAX_LENGTH 1024

int main(int argc, char* argv[]) {
    int rank, size;
    int msg_length = 0;
    double start_time, end_time, total_time;
    double time_array[MAX_LENGTH];
    double avg_time, variance;
    char* send_buf, * recv_buf;
    MPI_Status status;

    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    send_buf = (char*)malloc(MAX_LENGTH);
    recv_buf = (char*)malloc(MAX_LENGTH);

    for (msg_length = 0; msg_length < MAX_LENGTH; msg_length++) {
        start_time = MPI_Wtime();
        MPI_Sendrecv(send_buf, msg_length, MPI_CHAR, (rank + 1) % size, 0,
            recv_buf, MAX_LENGTH, MPI_CHAR, (rank - 1 + size) % size, 0,
            MPI_COMM_WORLD, &status);
        end_time = MPI_Wtime();

        time_array[msg_length] = end_time - start_time;
        total_time += time_array[msg_length];
    }

    MPI_Reduce(&total_time, &avg_time, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
    avg_time /= size;

    MPI_Reduce(&total_time, &variance, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
    variance /= size;
    variance -= avg_time * avg_time;

    if (rank == 0) {
        printf("Message length\tAvg time\tVariance\n");
        for (msg_length = 0; msg_length < MAX_LENGTH; msg_length++) {
            printf("%d\t\t%lf\t%lf\n", msg_length, time_array[msg_length], variance);
        }
    }

    free(send_buf);
    free(recv_buf);
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

在这个示例代码中，我们使用了MPI_Sendrecv()函数进行进程间通信，并使用MPI_Wtime()函数记录时间间隔。在每次循环中，将消息发送给下一个进程，并从前一个进程接收消息。最后，使用MPI_Reduce()函数计算平均值和方差，并将结果输出到控制台上。

希望这个计划对你有帮助！