并行程序设计公共部分作业是针对中科大的课程任务,旨在让学生通过实践掌握并行计算中的通信和同步机制。本篇作业主要关注MPI(Message Passing Interface,消息传递接口)编程,这是一种在分布式系统中进行进程间通信的标准,广泛用于高性能计算和分布式应用。
实验一的核心目标是实现MPI_Allgather函数,这是一个MPI库中的基本函数,它将相同大小的数据从所有进程发送到所有其他进程,同时在每个进程中收集所有进程的数据。参与者需要使用VS2012作为编译环境和SecureCRT 7.0作为远程登录工具。
算法描述如下:
1. **输入与输出**:实验需要知道并行处理器的具体个数(ProcessNumber),这是配置通信的基本参数。输出结果是每个进程都会收到其他所有进程的消息,形成一个全局的数据结构。
2. **并行执行步骤**:
- **步骤一**:在所有处理器上,首先将本地数据(如字符串"IamXthread",其中X为进程ID)写入消息缓冲区。
- **步骤二**:使用`MPI_Send`函数,进程按顺序(从0到size-1)将自身的消息发送给其他进程,确保消息的有序性和正确性。
- **步骤三**:接着,每个进程使用`MPI_Recv`函数接收来自其他进程的消息。循环遍历所有进程,以确保所有消息都被正确接收。
源代码示例展示了如何实现这个过程。`MPI_Allgather_a`函数首先初始化发送和接收数据缓冲区,然后设置发送数据(进程名加进程ID),根据进程索引发送和接收消息。注意,发送数据时使用了条件判断以避免复制自身数据,而在接收阶段,只有非发送进程才会执行接收操作。
完成实验后,学生需要编写一个完整的MPI程序来测试他们自定义的MPI_Allgather_a函数与标准MPI库实现的性能比较。这可能涉及到性能分析,包括通信开销、内存使用和执行时间等指标,以便评估并行效率和优化策略。
总结来说,本作业涵盖了并行程序设计中的关键概念,如进程间通信、同步、性能优化以及对MPI编程模型的理解。通过实际编写和测试代码,学生能够提升在多处理器环境下的编程技能,以及对分布式计算基础理论的实践应用能力。