MPI多机器矩阵分块乘法
时间: 2023-07-24 09:04:28 浏览: 60
MPI多机器矩阵分块乘法是一种实现矩阵乘法的方法,可以利用多台计算机进行并行计算,提高计算效率。
矩阵分块乘法的基本思想是将大矩阵分成若干个小矩阵,分别在不同的计算节点上进行计算,最后将结果合并得到最终结果。在MPI程序中,可以使用MPI_Comm_split函数将MPI_COMM_WORLD通信域划分成多个子通信域,每个子通信域对应一个计算节点。
具体实现中,可以将大矩阵A、B、C分别划分成若干个小矩阵Aij、Bij、Cij,其中i表示行号,j表示列号。然后将小矩阵Aij、Bij分布到不同的计算节点上,每个节点计算自己负责的小矩阵的部分结果,最后将所有节点计算出的结果合并得到最终结果C。
具体实现中需要注意的是,矩阵分块的方式需要考虑计算节点数量、矩阵大小等因素,以保证计算负载均衡和通信效率。此外,还需要进行数据的传输和同步操作,以保证多个计算节点之间的数据一致性和正确性。
下面是一个简单的MPI多机器矩阵分块乘法的代码示例:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
#define N 1000
#define BLOCK_SIZE 50
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);
int A[N][N], B[N][N], C[N][N], C_local[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];
int i, j, k, i_block, j_block, k_block;
// 初始化矩阵A、B
if (rank == 0) {
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < N; j++) {
A[i][j] = rand() % 100;
B[i][j] = rand() % 100;
C[i][j] = 0;
}
}
}
// 将矩阵A、B分块,每个进程负责一个块
int num_blocks = N / BLOCK_SIZE;
int block_size = BLOCK_SIZE * BLOCK_SIZE;
int A_local[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE], B_local[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];
MPI_Datatype block_type;
MPI_Type_vector(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE, N, MPI_INT, &block_type);
MPI_Type_commit(&block_type);
MPI_Scatter(A, block_size, block_type, A_local, block_size, block_type, 0, MPI_COMM_WORLD);
MPI_Scatter(B, block_size, block_type, B_local, block_size, block_type, 0, MPI_COMM_WORLD);
// 计算每个进程负责的部分
for (i_block = 0; i_block < BLOCK_SIZE; i_block++) {
for (j_block = 0; j_block < BLOCK_SIZE; j_block++) {
C_local[i_block][j_block] = 0;
for (k_block = 0; k_block < BLOCK_SIZE; k_block++) {
C_local[i_block][j_block] += A_local[i_block][k_block] * B_local[k_block][j_block];
}
}
}
// 将计算结果收集到进程0中,合并得到最终结果
MPI_Gather(C_local, block_size, MPI_INT, C, block_size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
if (rank == 0) {
for (i_block = 0; i_block < num_blocks; i_block++) {
for (j_block = 0; j_block < num_blocks; j_block++) {
for (i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++) {
for (j = 0; j < BLOCK_SIZE; j++) {
C[i_block * BLOCK_SIZE + i][j_block * BLOCK_SIZE + j] = C_local[i][j];
}
}
}
}
}
MPI_Type_free(&block_type);
MPI_Finalize();
return 0;
}
```
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