矩阵乘法的MPI并行实验报告-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了矩阵乘法的MPI并行实验报告。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

矩阵乘法的MPI并行实验报告

一、实验要求：

（1）分别用 1，2，4，8 个进程完成矩阵乘法（同一个程序）：A * B = C，其中 A，B，C 均为 2048*2048 双精度点方阵，0号进程负责初始化矩阵 A,B 并将结果存入 0 号进程。
（2）绘制加速比曲线；

二、实验环境：

操作系统：Windows11
编程语言：C++（使用MPI接口）
编译器：VC++
核心库：MPI（MSMPI）
编程工具：Visual Studio 2022
CPU：AMD Ryzen 7 6800H with Radeon Graphics 3.20 GHz
内存：16GB

三、实验内容：

1. 实现思路

将可用于计算的进程数分解为a*b，然后将全体行划分为a个部分，全体列划分为b个部分，从而将整个矩阵划分为相同的若干个块。每个子进程负责计算最终结果的一块，只需要接收A对应范围的行和B对应范围的列，而不需要把整个矩阵传过去。主进程（0号进程）负责分发和汇总结果。
注意：
（1）为了保证平均划分，矩阵需要扩展，即扩展至负责计算的进程数的倍数，扩展部分数据置为0，以保证结果准确性。
（2）通信接口使用Send/Recv，所以进程编号要管理好。另外，主进程只负责初始化矩阵及分发和汇总结果。

2. 实验结果

（1）设置为单进程，即串行

单进程命令行参数设置（如图1）

图 1 单进程时命令行参数设置
单进程运行结果，约97.20s（如图2）
图 2 单进程时运行的时间花销
（2）设置为2进程
2进程命令行参数设置（如图3）
图 3 程序2进程运行时命令行参数设置
2进程运行结果，约75.43s（如图4）图 4 程序2进程时运行的时间花销
（3）设置为4进程
4进程命令行参数设置（如图5）
图 5 程序4进程运行时命令行参数设置
4进程运行结果，约17.17s（如图6）
图 6 程序4进程时运行的时间花销
（4）设置为8进程
8进程命令行参数设置（如图7）
图 7 程序8进程运行时命令行参数设置
8进程运行结果，约9.05s（如图8）
图 8 程序4进程时运行的时间花销
由上述运行结果可得表格1
表格 1 程序运行结果分析表
由表格1可知，随着进程数的增加，程序运行时间也随之减少，加速比随之增加。但是，可以注意到，单进程和2进程的时间花销相差并不大，2进程时的加速比仅为1.29，其原因是程序在多进程运行时，由于设计思路是主进程（0号进程）并不参与计算，只负责初始化矩阵和分发汇总结果，故2进程时程序优化并不明显。当增加到4进程及8进程时，程序运行时间大大减少。其加速比曲线如图9。

由于实验要求的矩阵为2048*2048的双精度浮点方阵，故在代码完成后，先将矩阵维度设置为7，以检验程序结果是否准确，同时对于生成的随机数不设置种子，以保证每次程序运行的数据一致，从而确保实验数据准确，检验结果如图10所示；
图 10 检验矩阵数据

四、实验总结：

经过此次实验，文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-479397.html

熟悉掌握了MPI几个基本函数，知晓Send/Recv通信接口的使用；
进一步了解MPI通信的相关原理；
掌握基本的MPI编程能力；

五、附录（代码）：

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <cmath>
#include <string>
#include "mpi.h"
#define NUM 2048	//矩阵大小
using namespace std;

//打印数组(测试使用）
void printfArray(double* A, int length) {
	for (int i = 0; i < length; i++) {
		for (int j = 0; j < length; j++) {
			cout << A[i * length + j] << " " ;
		}
		cout << endl;
	}
}
//扩展矩阵并且初始化，多余部分填充0
void matGene(double* A, int size, int actual_size) {
	// actual size: 使用的矩阵极可能大于原始大小
	for (int i = 0; i < actual_size; i++) {
		for (int j = 0; j < actual_size; j++) {
			if (i < size && j < size)
				//初始化矩阵，随机生成双精度浮点数[-1,1]
				A[i * actual_size + j] = -1.0 + 1.0 * rand() / RAND_MAX * 2; //A[i][j]
			else A[i * actual_size + j] = 0;	//扩展部分填充0
		}
	}
}

//计算矩阵乘法(进程数为1时)
void matMulti(double* A, double* B, double* C, int m, int n, int p) {
	for (int i = 0; i < m; i++) {
		for (int j = 0; j < p; j++) {
			C[i * p + j] = 0;
			for (int k = 0; k < n; k++)
				C[i * p + j] += A[i * n + k] * B[k * p + j];
		}
	}
}

//返回不大于根号(n)的最大因子
int factor(int n) {
	double sqr_root = sqrt(n);
	for (int i = sqr_root; i >= 1; i--) {
		if (n % i == 0) return i;
	}
}

int main(int argc, char* argv[]) {

	int n = NUM; // 数组大小
	double beginTime, endTime;  //用于记录时间
	//srand((unsigned int)time(NULL));	//如果多次测试，可以注释这一句

	// 初始化MPI 
	int my_rank = 0, comm_sz = 0, namelen = 0;
	char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];
	MPI_Init(&argc, &argv);
	MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank);	//获取进程号
	MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comm_sz);	//获取进程数
	MPI_Get_processor_name(processor_name, &namelen);	//获得处理器名
	MPI_Status status;	//状态

	if (comm_sz == 1) { // no parallel
		// Prepare data
		double* A = new double[n * n + 2];
		double* B = new double[n * n + 2];
		double* C = new double[n * n + 2];
		int saveN = n;
		matGene(A, saveN, n);
		matGene(B, saveN, n);

		// 计算时间
		beginTime = MPI_Wtime();	//开始时间
		matMulti(A, B, C, n, n, n);
		endTime = MPI_Wtime();	//结束时间
		cout << processor_name << "：" << "单进程时间开销：" << endTime - beginTime << "s" << endl;

		//删除矩阵
		delete[] A;
		delete[] B;
		delete[] C;
	}

	else { // 进程数大于1时，启用并行

		int saveN = n;

		// 主要过程负责收集结果，矩阵必须与散度相等:实际n大于输入
		//计算矩阵大小（需扩展至负责计算的进程数的倍数）即comm_sz-1的倍数
		if (n % (comm_sz - 1) != 0) {
			n -= n % (comm_sz - 1);
			n += (comm_sz - 1);
		}

		/*
			将可用于计算的进程数（comm_sz-1）分解为a*b
			然后将全体行划分为a个部分，全体列划分为b个部分，
			从而将整个矩阵划分为size相同的（comm_sz-1）个块。
			每个子进程负责计算最终结果的一块，只需要接收A对应范围的行和B对应范围的列，
			而不需要把整个矩阵传过去。
		*/
		int a = (comm_sz - 1) / factor(comm_sz - 1);
		int b = factor(comm_sz - 1);
		int each_row = n / a;
		int each_column = n / b;

		//0号进程负责初始化矩阵，分发和汇总结果
		if (my_rank == 0) {
			double* A = new double[n * n + 2];
			double* B = new double[n * n + 2];
			double* C = new double[n * n + 2];

			// Prepare data
			//cout << "n = " << n << endl;
			//将矩阵的维度扩展到comm_sz-1的倍数，多余的部分用0填充，保证正确性。
			matGene(A, saveN, n);
			matGene(B, saveN, n);
			//计算开始时间
			beginTime = MPI_Wtime();

			//Send：发送数据，矩阵A的行和矩阵B的列至各进程
			//发送 A[beginRow:endRow, :], B[:, beginColumn:endColumn]
			for (int i = 1; i < comm_sz; i++) {	//发送数据到各进程（0号进程除外）
				int beginRow = ((i - 1) / b) * each_row;
				int beginColumn = ((i - 1) % b) * each_column;
				// A: beginRow ~ endRow
				MPI_Send(&A[beginRow * n + 0], each_row * n, MPI_DOUBLE, i, i, MPI_COMM_WORLD);
				// B: n times, once a row
				for (int j = 0; j < n; j++) {
					MPI_Send(&B[j * n + beginColumn], each_column, MPI_DOUBLE, i, i * n + j + comm_sz + 2, MPI_COMM_WORLD);
				}
			}

			//接受结果 Recv: C[beginRow:endRow, beginColumn:endColumn]
			for (int i = 1; i < comm_sz; i++) {
				int beginRow = ((i - 1) / b) * each_row;
				int endRow = beginRow + each_row;
				int beginColumn = ((i - 1) % b) * each_column;
				for (int j = beginRow; j < endRow; j++) {
					MPI_Recv(&C[j * n + beginColumn], each_column, MPI_DOUBLE, i, each_row * i + (j - beginRow), MPI_COMM_WORLD, &status);
				}
			}

			endTime = MPI_Wtime();	//结束时间
			//打印时间花销
			cout << processor_name << "：" << comm_sz << "个进程时间开销：" << endTime - beginTime << "s" << endl;
			//删除矩阵
			delete[] A;
			delete[] B;
			delete[] C;

		}
		else {

			double* partA = new double[each_row * n + 2]; // A[beginRow:endRow, :]
			double* partB = new double[n * each_column + 2]; // B[:, beginColumn:endColumn]
			double* partC = new double[each_row * each_column + 2]; // C[beginRow:endRow, beginColumn:endColumn]

			//各进程接受数据  Recv: partA, partB
			MPI_Recv(&partA[0 * n + 0], each_row * n, MPI_DOUBLE, 0, my_rank, MPI_COMM_WORLD, &status);
			for (int j = 0; j < n; j++) {
				MPI_Recv(&partB[j * each_column + 0], each_column, MPI_DOUBLE, 0, my_rank * n + j + comm_sz + 2, MPI_COMM_WORLD, &status);
			}
			//计算
			matMulti(partA, partB, partC, each_row, n, each_column);

			//发送计算之后的结果	Send: partC

			for (int j = 0; j < each_row; j++) {
				MPI_Send(&partC[j * each_column + 0], each_column, MPI_DOUBLE, 0, each_row * my_rank + j, MPI_COMM_WORLD);
			}

			//删除数组
			delete[] partA;
			delete[] partB;
			delete[] partC;
		}

	}
	//终止MPI
	MPI_Finalize();
	return 0;
}