前言
完整的MPI矩阵向量乘法的算法,并在分布式环境下编译、排错、调试、运行、优化。
一、实验原理与提示
为方便矩阵的生成和计算结果的验证,可以通过自定义函数直接生成单位矩阵和元素全为1的向量用于计算。要特别注意注意C语言中传递二维数组给函数时,只能以一维数组的形式传递,并在函数内部把一维数组视为二维数组使用。
二、实验源代码
代码如下:
#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
#include<stdlib.h>
void Get_input(int my_rank,int *m,int *n)
{
if(my_rank==0){
printf("Please enter m,n:\n");
scanf("%d %d",m,n);
}
MPI_Bcast(m,1,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);
MPI_Bcast(n,1,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);
}
void Get_matrix(int n, int m, double *local_matrix, int local_m, int my_rank)
{
double *A;
if (!my_rank)
{
A = (double *)malloc(m * n * sizeof(double));
printf("Please enter the matrix:\n");
for (int i = 0; i < m; ++i)
for (int j = 0; j < n; ++j)
scanf("%lf", &A[i * n + j]);
}
MPI_Scatter(A, local_m * n, MPI_DOUBLE, local_matrix, local_m * n, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);
}
void Print_matrix(int my_rank,int n,int m,int local_m,double *local_matrix,MPI_Comm comm)
{
double *matrix = NULL;
int i,j;
if(my_rank==0)
{
matrix = malloc(m*n*sizeof(double));
MPI_Gather(local_matrix,local_m*n,MPI_DOUBLE,matrix,local_m*n,MPI_DOUBLE,0,comm);
printf("The matrix is:\n");
for(i=0;i<m;++i)
{
for(j=0;j<n;++j)
{
printf("%f ",matrix[i*n+j]);
}
printf("\n");
}
free(matrix);
}
else{
MPI_Gather(local_matrix,local_m*n,MPI_DOUBLE,matrix,local_m*n,MPI_DOUBLE,0,comm);
}
}
void Get_vector(int my_rank,int n,int local_n,double *local_vector,MPI_Comm comm)
{
double *vector = NULL;
int i;
if(my_rank==0)
{
vector=(double *)malloc(n*sizeof(double));
printf("Please enter the vector:\n");
for(i=0;i<n;i++)
{
scanf("%lf",&vector[i]);
}
}
printf("\n");
MPI_Scatter(vector,local_n,MPI_DOUBLE,local_vector,local_n,MPI_DOUBLE,0,comm);
}
void Print_vector(int my_rank,int n,int local_n,double *local_vector,MPI_Comm comm)
{
double *vector = NULL;
int i,j;
if(my_rank==0)
{
vector = malloc(n*sizeof(double));
MPI_Gather(local_vector,local_n,MPI_DOUBLE,vector,local_n,MPI_DOUBLE,0,comm);
printf("The vector is:\n");
for(i=0;i<n;i++){
printf("%f ",vector[i]);
}
printf("\n");
free(vector);
}
else{
MPI_Gather(local_vector,local_n,MPI_DOUBLE,vector,local_n,MPI_DOUBLE,0,comm);
}
}
void Mat_vect_mult(double *local_matrix,double *local_vector,double *local_y,int local_m,int n,int local_n,MPI_Comm comm)
{
int local_i,j;
double *x;
x=malloc(n*sizeof(double));
MPI_Allgather(local_vector,local_n,MPI_DOUBLE,x,local_n,MPI_DOUBLE,comm);
for(local_i=0;local_i<local_m;local_i++)
{
local_y[local_i]=0.0;
for(j=0;j<n;j++)
{
local_y[local_i]+=local_matrix[local_i*n+j]*x[j];
}
}
free(x);
}
void Print_y(int my_rank,double *local_y,int m,int local_m,MPI_Comm comm)
{
double *y=NULL;
int i;
if(my_rank==0){
y=malloc(m*sizeof(double));
MPI_Gather(local_y,local_m,MPI_DOUBLE,y,local_m,MPI_DOUBLE,0,comm);
printf("The vector y is:\n");
for(i=0;i<m;i++)
{
printf("%lf ",y[i]);
}
printf("\n");
free(y);
}
else{
MPI_Gather(local_y,local_m,MPI_DOUBLE,y,local_m,MPI_DOUBLE,0,comm);
}
}
void main()
{
int comm_sz,my_rank,i;
int m,n,local_m,local_n;
double *local_matrix,*local_vector;
double *local_y;
MPI_Init(NULL,NULL);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&comm_sz);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&my_rank);
Get_input(my_rank,&m,&n);
local_m=m/comm_sz;
local_n=n/comm_sz;
local_matrix=(double *)malloc(local_m*n*sizeof(double));
local_vector=(double *)malloc(local_n*sizeof(double));
local_y=(double *)malloc(local_m*sizeof(double));
Get_matrix(n,m,local_matrix,local_m,my_rank);
Print_matrix(my_rank,n,m,local_m,local_matrix,MPI_COMM_WORLD);
Get_vector(my_rank,n,local_n,local_vector,MPI_COMM_WORLD);
Print_vector(my_rank,n,local_n,local_vector,MPI_COMM_WORLD);
Mat_vect_mult(local_matrix,local_vector,local_y,local_m,n,local_n,MPI_COMM_WORLD);
Print_y(my_rank,local_y,m,local_m,MPI_COMM_WORLD);
MPI_Finalize();
}
三、实验效果
1.4*4矩阵向量乘法的实现。
四、实验遇到的问题以及解决方法
问题1:无法动态生成矩阵的内存
解决方法:还是C语言的基础知识掌握不牢,学习malloc的函数使用进行解决。
问题2:该矩阵只能应用在能平均分配的基础上,即整除的情况需要进一步优化程序。
解决方法:进一步改变程序,通过让某一个进程担任不能整除多出来的进行解决。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-540054.html
总结
本次实验收获颇多,首先实现了生成矩阵并且动态分配空间,其次实现矩阵与向量的相乘,矩阵和向量相乘实现难度并不大,复杂的是如何分配给各个进程来实现,从中能学习到很多并行计算的知识,理解并行计算的思想,受益匪浅。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-540054.html
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