猿代码 — 科研/AI模型/高性能计算
0

基于数据二维分块的MPI并行程序,实现Jacobi迭代算法

摘要: 基于数据二维分块的MPI并行程序,实现Jacobi迭代算法
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <mpi.h>

#define SIZE 10
#define BLOCK_SIZE (SIZE / 2)

int main(int argc, char *argv[]) {
    int rank, size;
    int i, j, iter;
    double u[BLOCK_SIZE + 2][BLOCK_SIZE + 2];
    double u_new[BLOCK_SIZE + 2][BLOCK_SIZE + 2];
    double start_time, end_time;

    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    // 创建一个二维笛卡尔拓扑结构
    int dims[2] = {2, 2};  // 行列分块的维度
    int periods[2] = {0, 0};  // 不创建周期性拓扑
    int coords[2];  // 存储进程在二维拓扑中的坐标
    MPI_Comm cart_comm;
    MPI_Cart_create(MPI_COMM_WORLD, 2, dims, periods, 0, &cart_comm);
    MPI_Cart_coords(cart_comm, rank, 2, coords);

    // 初始化子块数据
    for (i = 0; i < BLOCK_SIZE + 2; i++) {
        for (j = 0; j < BLOCK_SIZE + 2; j++) {
            u[i][j] = 0.0;
            u_new[i][j] = 0.0;
        }
    }
    if (coords[0] == 0 && coords[1] == 0) {
        // 初始化左上角子块的边界值
        u[1][1] = 1.0;
        u[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = 1.0;
    } else if (coords[0] == 0 && coords[1] == 1) {
        // 初始化右上角子块的边界值
        u[1][BLOCK_SIZE] = 2.0;
        u[BLOCK_SIZE][1] = 2.0;
    } else if (coords[0] == 1 && coords[1] == 0) {
        // 初始化左下角子块的边界值
        u[BLOCK_SIZE][1] = 3.0;
        u[1][BLOCK_SIZE] = 3.0;
    } else if (coords[0] == 1 && coords[1] == 1) {
        // 初始化右下角子块的边界值
        u[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE] = 4.0;
        u[1][1] = 4.0;
    }

    // 开始迭代计算
    iter = 0;
    start_time = MPI_Wtime();
    while (iter < 1000) {
        // 进行Jacobi迭代计算
        for (i = 1; i <= BLOCK_SIZE; i++) {
            for (j = 1; j

 <= BLOCK_SIZE; j++) {
                u_new[i][j] = 0.25 * (u[i-1][j] + u[i+1][j] + u[i][j-1] + u[i][j+1]);
            }
        }

        // 使用非阻塞通信进行边界数据交换
        MPI_Request reqs[8];
        MPI_Isend(&u_new[1][1], BLOCK_SIZE, MPI_DOUBLE, (coords[0] + 1) % 2, 0, cart_comm, &reqs[0]);
        MPI_Isend(&u_new[BLOCK_SIZE][1], BLOCK_SIZE, MPI_DOUBLE, (coords[0] + 1) % 2, 1, cart_comm, &reqs[1]);
        MPI_Isend(&u_new[1][1], 1, MPI_DOUBLE, (coords[1] + 1) % 2, 2, cart_comm, &reqs[2]);
        MPI_Isend(&u_new[1][BLOCK_SIZE], 1, MPI_DOUBLE, (coords[1] + 1) % 2, 3, cart_comm, &reqs[3]);

        MPI_Irecv(&u_new[BLOCK_SIZE + 1][1], BLOCK_SIZE, MPI_DOUBLE, (coords[0] + 1) % 2, 0, cart_comm, &reqs[4]);
        MPI_Irecv(&u_new[0][1], BLOCK_SIZE, MPI_DOUBLE, (coords[0] + 1) % 2, 1, cart_comm, &reqs[5]);
        MPI_Irecv(&u_new[1][BLOCK_SIZE + 1], 1, MPI_DOUBLE, (coords[1] + 1) % 2, 2, cart_comm, &reqs[6]);
        MPI_Irecv(&u_new[1][0], 1, MPI_DOUBLE, (coords[1] + 1) % 2, 3, cart_comm, &reqs[7]);

        // 等待所有通信操作完成
        MPI_Waitall(8, reqs, MPI_STATUS_IGNORE);

        // 更新子块数据
        for (i = 1; i <= BLOCK_SIZE; i++) {
            for (j = 1; j <= BLOCK_SIZE; j++) {
                u[i][j] = u_new[i][j];
            }
        }

        iter++;
    }
    end_time = MPI_Wtime();

    // 打印每个进程的执行时间和结果
    double exec_time = end_time - start_time;
    printf("Process %d: Execution time = %f seconds\n", rank, exec_time);
    printf("Process %d: u[1][1] = %f, u[%d][%d] = %f\n", rank, u[1][1], BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE, u[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]);

    MPI_Finalize();

    return 0;
}
```

说点什么...

已有0条评论

最新评论...

本文作者
2023-6-28 09:55
  • 0
    粉丝
  • 186
    阅读
  • 0
    回复
资讯幻灯片
热门评论
热门专题
排行榜
Copyright   ©2015-2023   猿代码-超算人才智造局 高性能计算|并行计算|人工智能      ( 京ICP备2021026424号-2 )