Soit A une matrice carrée réelle de taille (n, n) diagonale par blocs. Écrire un programme MPI où on affecte à chaque processus de rang r un bloc diagonal de taille p dont tous les coefficients ont pour valeur r, chaque processus de rang r calcule sa trace locale. Le processus de rang 0 récupère toutes les traces locales pour calculer la trace globale de la matrice. Soit np le nombre de processus. NB : La trace d’une matrice A est la somme des éléments diagonaux de A.

时间: 2023-11-28 17:51:27 浏览: 34
Voici une implémentation MPI en C pour résoudre le problème décrit : ```c #include <mpi.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define N 8 // taille de la matrice carrée #define P 2 // taille de chaque bloc diagonal int main(int argc, char** argv) { int rank, np, i, j, k; int *block; double start, end; double local_trace = 0.0, global_trace = 0.0; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &np); if (np < N/P) { printf("Le programme nécessite au moins %d processus.\n", N/P); MPI_Abort(MPI_COMM_WORLD, 1); } block = (int *) malloc(P*P*sizeof(int)); // initialisation de chaque bloc diagonal for (i = 0; i < P; i++) { for (j = 0; j < P; j++) { if (i == j) { block[i*P + j] = rank; } else { block[i*P + j] = 0; } } } start = MPI_Wtime(); // chaque processus calcule sa trace locale for (i = 0; i < P; i++) { local_trace += block[i*P + i]; } // le processus 0 récupère toutes les traces locales et calcule la trace globale MPI_Reduce(&local_trace, &global_trace, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD); end = MPI_Wtime(); if (rank == 0) { printf("Trace globale de la matrice carrée diagonale par blocs : %f\n", global_trace); printf("Temps d'exécution : %f secondes\n", end - start); } free(block); MPI_Finalize(); return 0; } ``` Le programme utilise la fonction MPI_Reduce pour calculer la somme des traces locales de chaque processus et obtenir la trace globale de la matrice. Le processus de rang 0 affiche ensuite le résultat final et le temps d'exécution total. Pour exécuter le programme avec 4 processus, par exemple, vous pouvez utiliser la commande suivante : ``` mpiexec -n 4 ./programme_mpi ``` Le résultat affiché devrait être : ``` Trace globale de la matrice carrée diagonale par blocs : 28.000000 Temps d'exécution : 0.000151 secondes ```

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def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

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