openmp比较简单,修改现有的大段代码也容易。基本上openmp只要在已有程序基础上根据需要加并行语句即可。而mpi有时甚至需要从基本设计思路上重写整个程序,调试也困难得多,涉及到局域网通信这一不确定的因素。不过,openmp虽然简单却只能用于单机多CPU/多核并行,mpi才是用于多主机超级计算机集群的强悍工具,当然复杂。



(1)MPI=message passing interface:



在分布式内存(distributed-memory)之间实现信息通讯的一种 规范/标准/协议(standard)。它是一个库,不是一门语言。可以被fortran,c,c++等调用。MPI 允许静态任务调度,显示并行提供了良好的性能和移植性,用 MPI 编写的程序可直接在多核集群上运行。在集群系统中,集群的各节点之间可以采用 MPI 编程模型进行程序设计,每个节点都有自己的内存,可以对本地的指令和数据直接进行访问,各节点之间通过互联网络进行消息传递,这样设计具有很好的可移植性,完备的异步通信功能,较强的可扩展性等优点。MPI 模型存在一些不足,包括:程序的分解、开发和调试相对困难,而且通常要求对代码做大量的改动;通信会造成很大的开销,为了最小化延迟,通常需要大的代码粒度;细粒度的并行会引发大量的通信;动态负载平衡困难;并行化改进需要大量地修改原有的串行代码,调试难度比较大


(2)MPICH和OpenMPI:


它们都是采用MPI标准,在并行计算中,实现节点间通信的开源软件。各自有各自的函数,指令和库。
Reference:
They are two implementations of the MPI standard. In the late 90s and early 2000s, there were many different MPI implementations, and the implementors started to realize they were all re-inventing the wheel; there was something of a consolidation. The LAM/MPI team joined with the LA/MPI, FT-MPI, and eventually PACX-MPI teams to develop OpenMPI. LAM MPI stopped being developed in 2007. The code base for OpenMPI was completely new, but it brought in ideas and techniques from all the different teams.
Currently, the two major open-source MPI implementation code-bases are OpenMPI andMPICH2.
而MPICH2是MPICH的一个版本。
有的计算机厂商,也会针对旗下机型特点,自主开发基于MPICH的MPI软件,从而使机器的并行计算效率得以提高。


(3)OpenMP:

在节点内(多核 SMP)执行的基于共享内存的编程模型。
OpenMP是针对单主机上多核/多CPU并行计算而设计的工具,换句话说,OpenMP更适合单台计算机共享内存结构上的并行计算。由于使用线程间共享内存的方式协调并行计算,它在多核/多CPU结构上的效率很高、内存开销小、编程语句简洁直观,因此编程容易、编译器实现也容易(现在最新版的C、C++、Fortran编译器基本上都内置OpenMP支持)。不过OpenMP最大的缺点是只能在单台主机上工作,不能用于多台主机间的并行计算
原文网址openmp比较简单,修改现有的大段代码也容易。基本上openmp只要在已有程序基础上根据需要加并行语句即可。而mpi有时甚至需要从基本设计思路上重写整个程序,调试也困难得多,涉及到局域网通信这一不确定的因素。不过,openmp虽然简单却只能用于单机多CPU/多核并行,mpi才是用于多主机超级计算机集群的强悍工具,当然复杂。(1)MPI=message passing
并行编程(CUDA、 openMP 、MPI) 这个存储库包含一些并行编程的实现。 使用了 3 种技术:* 用于共享内存拓扑的 openMP * 用于分布式内存拓扑的 openMPI * 用于 GPU(图形处理单元)的 CUDA 该项目包含使用 openMP openMPI 的线性系统高斯算法的并行化实现,并比较各种并行实现与串行实现之间的并行化和时间增益。 在文件 LU_serial.c 中,已经给出了原始序列号。 使用 openMPI 的算法有 4 个并行实现,它们在数据分配类型和进程之间的通信类型方面有所不同。 第一种类型的数据分配是连续块分配。 因此,如果我们有一个 100x100 元素和 n 个进程的数组,则该数组的前 100/n 行分配给第一个进程,接下来的 100/n 行分配给下一个进程。 第二种数据分配类型是数据的循环分配。 所以,如果我们有一个 10
OpenMP 是由一组计算机硬件和软件供应商联合定义的应用程序接口(API)。 OpenMP 为基于共享内存的并行程序的开发人员提供了一种便携式和可扩展的编程模型,其API支持各种架构上的C/C++和Fortran。本教程介绍了 OpenMP 3.1的大部分主要功能,包括并行区域,工作共享,同步和数据环境的构造和指令。我们同时也包含了对运行时库函数(Runtimelibrary)和环境变量的介绍。本教程包括C和Fortran的示例代码和实验练习(译注:译者在这里忽略了Fortran语言的示例代码和实验练习)。先决条件:本教程非常适合那些正在使用 OpenMP 进行并行编程的人员,需要对C或者Fortran语
此博文包含图片 (2018-11-04 21:37:12) http://blog.sina.com.cn/s/blog_151391cb60102z0e3.html 标签: it 杂谈 分类: Linux 一、MPI多机并行接口协议 MPI:Message-Passing Interface,“消息传递接口”协议 进程级;分布式存储;显式;可扩展性好;编程复杂 需要分析及划分应用程序问题,并将问题映射到分布式进程集合 需要解决通信延迟大和负载不平衡两个主要问题 集群资源不够起所有insta
文章目录一、 OpenMP 和MPI的对比1.1 线程与进程1.2 openMP 和MPI的区别二、 openMP 的简单使用2.1 openMP 的原理2.1.1 基于线程的并行2.1.2 明确的并行2.1.3 Fork-Join模型2.1.4 数据范围2.1.5 嵌套并行2.1.6 动态线程2.1.7 简单使用三、 OpenMP 的使用3.1 编译器指令3.2 实例 一、 OpenMP 和MPI的对比 1.1 线程与进程 进程:是资源分配的最小单位。是并发执行的程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位,是一个动态概念,竞争
首先介绍一下MPI背景与一个简单例子 MPI全称是message passing interface,即信息传递接口,是用于跨节点通讯的基础软件环境。它提供让相关进程之间进行通信,同步等操作的API,可以说是并行计算居家出游必备的基础库。
OpenMP 是一种编程模型,它可以帮助开发者利用共享内存架构的多核处理器并行执行任务。 OpenMP 所要呈现的代码风格与传统的串行语言差别不大,因此相对比较容易学习并开始使用。 多线程则是一种常见的并发编程方法之一,它和 OpenMP 一样可以使得程序在多个处理器核心上并行执行任务。但多线程相对于 OpenMP 的学习和使用难度较高,因为多线程需要开发者自己手动跟踪和管理线程,并且要小心线程安全问题。 综合来看, OpenMP 和多线程都可以提高程序并行执行的效率,但 OpenMP 更适用于轻量级的任务并行化,而多线程更适用于重量级的系统级并发编程。