cuda+mpi混合编程的函数调用和编译问题 10C

我现在想用mpi实现两块GPU之间的数据通信,请问在cuda源文件里(xxx.cu)如果包含了头文件,可以调用mpi函数(如mpi_send),并用nvcc正确编译吗。

1个回答

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
cuda+mpi混合编程的函数调用和编译问题
我现在想用mpi实现两块GPU之间的数据通信,请问在cuda源文件里(xxx.cu)如果包含了<mpi.h>头文件,可以调用mpi函数(如mpi_send),并用nvcc正确编译吗。
CentOS 7编译Fortran并行程序无法找到“mpi_XXX”函数,如何解决?
最近在CentOS 7上编译流体力学计算软件cfl3d,编译过程中提示未找到函数错误: ``` #采用ifort编译 ifort -DDIST_MPI -DDBLE_PRECSN -DP3D_SINGLE -DLINUX -DINTEL -DNOREDIRECT -DDBLE_PRECSN -z muldefs -xHost -tracebace -fpe0 -o cfl3d_mpi *.o ae_corr.o: In function 'ae_corr_': ae_corr.F:(.text+0x4d1): undefined reference to 'mpi_send_' ...#下面还有好多相似的报错,都是缺少'mpi_XXX_'函数 ``` 系统内安装了Intel Parallel Studio XE Cluster Edition 2019,软件安装没有问题。 通过之前在网上搜索相关问题,给出的答案都是找到链接函数库并加在编译语句后,但是我并不能找到Parallel Studio在我系统内安装的mpi函数库目录(或者说我不知道这个库目录是什么)。 曾经尝试在Parallel Studio安装路径搜索“mpisend”只找到了一个名为“MPI_Send.3.gz”的文件,所在目录为“.../intel/compilers_and_libraries_2019.4.243/linux/mpi/man/man3” 求问这个目录与所报错误是否有关系
我想用MPI+OpenMP混合编程模型实现中国象棋博弈树并行搜索可以吗?怎么实现呢?
对于中国象棋的博弈树怎样用MPI+OpenMP混合编程模型分解,MPI是进程级的,OpenMP是线程级的,两者混合可以实现博弈树的并行搜索吗
MPI发送和接收函数,运行时有问题Invalid rank,error stack
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201506/05/1433508677_920841.png) Fatal error in MPI_Send: Invalid rank, error stack: MPI_Irecv(173): MPI_Irecv(buf=0012FF28, count=4, MPI_CHAR, src=1, tag=99, MPI_COMM_WORLD, failed MPI_Send(98): Invalid rank has value 1but must be nonnegative and less than 1 我的主要程序是这样写的: char password[12]; MPI_Status status;//状态信息 if (myid == 0) { //界面 fprintf(stderr,"请输入密码: "); fflush(stderr); while((c=getch())!='\r')//换行符的情况 { if(c!='\b')//退格符情况 { password[i++]=c; printf("*"); //fflush (stderr); } else { --i; system("cls"); //清屏用于显示星号个数 printf("请输入密码: "); for (int j=0;j<i;j++) { printf("*"); } } } password[i] = '\0'; printf("\n"); printf("请按“Y”键破解密码 "); scanf("%c",&key); startwtime = MPI_Wtime(); MPI_Send(password,strlen(password)+1,MPI_CHAR,1,99,MPI_COMM_WORLD); } if(myid==1) { MPI_Recv(password,12,MPI_CHAR,0,99,MPI_COMM_WORLD,&status); }
求大神告知通信次数随机的MPI程序应该用哪个函数?
问题是这样的。 0进程处理一组随机数列 判断数据是否和1相关,如果相关 把和1相关的一些数据发送给1进程(个数为止) 判断数据是否和2相关,如果相关 把和2相关的一些数据发送给2进程 。。。 判断数据是否和N-1相关,如果相关 把和N-1相关的一些数据发送给2进程 使用MPI消息传递,应该使用MPI的哪些函数来解决?
多节点运行cuda+mpi时报错 cudaEvent报错
我在一个小集群上运行mpi+cuda的程序,设置了cuda计时,但是其中一个节点运行到 CUDA_CALL(cudaEventRecord(stop, 0)); CUDA_CALL(cudaEventSynchronize(stop)); 时报错: CUDA Error: invalid resource handle (err_num=33) 其他节点正常运行,请问这是什么原因。
mpi并行求解二维泊松方程,编译连接没有问题,结果出错,希望指教。
#include "stdafx.h" #define MPICH_SKIP_MPICXX #include <mpi.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <conio.h> #include <math.h> #pragma comment (lib, "mpi.lib") #include "mpi.h" #include <stdio.h> double max(double a,double b) { return a>=b?a:b; } double dw=2.0,dh=3.0;//求解区域的大小 int im=30,jm=60;//全局网格规模 int npx=1,npy=1;//XY方向进程数目 const iml=im/npx,jml=jm/npy;//各进程局部网格规模 double u[31][61];//定义网格节点近似解 double us[31][61];//定义网格节点精确解 double u0[31][61];//定义Jacobi迭代辅助变量 double f[31][61],solution[31][61],rhs[31][61];//f(x,y)在各节点的值 int nproc; int main(int argc, char* argv[]) { int myrank,myleft,myright,myup,mydown;//各进程的进程号,四个相邻进程的进程号 int mypx,mypy;//各进程的进程号沿X,Y方向的坐标 double xst,yst;//各进程拥有的子区域沿X,Y方向的起始坐标 double hx,hy;//X,Y方向离散网格步长 double hx2,hy2,hxy2,rhxy; int ist,iend,jst,jend;//各进程沿X,Y方向内部网格节点的起始和终止坐标 int htype,vtype;//MPI用户自定义数据类型,表示各进程沿X,Y方向与相邻进程交换数据单元 double t0,t1; for(int i=0;i<=iml;i++) { for(int j=0;j<=jml;j++) { solution[i][j]=i*i+i*j;//解析解 rhs[i][j]=-4.0;//泊松方程源项 u[i][j]=0; } } int namelen; char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; MPI_Init(&argc, &argv); //用MPI_Comm_size 获得进程个数 int size; size=npx*npy;//进程数必须等于NPX*NPY MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&nproc); struct MPI_Status *status = ( struct MPI_Status *)malloc(size * sizeof(int)); if(nproc!=size||(im%npx!=0)||(jm%npy!=0)) { printf("error!exit out"); MPI_Finalize(); MPI_Get_processor_name(processor_name, &namelen); MPI_Finalize(); } //按自然顺序确定各进程自身及其相邻四个进程的进程号 MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myrank); myleft=myrank-1; if(myrank%npx==0){myleft=MPI_PROC_NULL; myright=myrank+1;} if(myright%npx==0){myright=MPI_PROC_NULL; myup=myrank+npx;} if(myup>=size){myup=MPI_PROC_NULL; mydown=myrank-npx;} if(mydown<0){mydown=MPI_PROC_NULL; } mypy=myrank/npx; mypx=myrank-mypy*npx; hx=dw/im; hx2=hx*hx; hy=dh/jm; hy2=hy*hy; hxy2=hx2*hy2; rhxy=0.5/(hx2+hy2); double dx=hx2*rhxy; double dy=hy2*rhxy; double dd=rhxy*hxy2; xst=mypx*dw/npx; yst=mypy*dh/npy; ist=1; iend=iml; if(mypx==(npx-1)){iend=iend-1;}//最右边区域X方向少一个点 jst=1; jend=jml; if(mypy==(npy-1)){jend=jend-1;}//最上边区域Y方向少一个点 MPI_Type_contiguous(iend-ist+1,MPI_DOUBLE,&htype); MPI_Type_commit(&htype); MPI_Type_vector(jend-jst+1,1,iml+2,MPI_DOUBLE,&vtype); MPI_Type_commit(&vtype); for(int j=jst-1;j<=jend+1;j++) { for(i=ist-1;i<=iend+1;i++) { int xx=(int)((i+mypx*iml)*hx); int yy=(int)((j+mypy*jml)*hy); if(i>=ist&&i<=iend&&j>=jst&&j<=jend){ u[i][j]=0; us[i][j]=solution[xx][yy]; f[i][j]=dd*rhs[xx][yy];} if((i==ist-1&&mypx==0)||(j==jst-1&&mypy==0)||(i==iend+1&&mypx==npx-1)||(j==jend+1&&mypy==npy-1)){ u[i][j]=solution[xx][yy];} } } //Jacobi迭代 int niter=0; t0=MPI_Wtime(); tt:niter=niter+1; //交换辅助网格上的近似解 MPI_Send(&u[1][1],1,vtype,myleft,niter+100,MPI_COMM_WORLD);//发送左边界 //int MPI_Send(void *buf,int count,MPI_Datatype datatype,int dest,int tag,MPI_Comm comm); MPI_Send(&u[iend][1],1,vtype,myright,niter+100,MPI_COMM_WORLD);//发送右边界 MPI_Send(&u[1][1],1,htype,mydown,niter+100,MPI_COMM_WORLD);//发送下边界 MPI_Send(&u[1][jend],1,htype,myup,niter+100,MPI_COMM_WORLD);//发送上边界 MPI_Recv(&u[iend][1],1,vtype,myright,niter+100,MPI_COMM_WORLD,status);//接收右边界 MPI_Recv(&u[0][1],1,vtype,myleft,niter+100,MPI_COMM_WORLD,status);//接收左边界 MPI_Recv(&u[1][jend],1,htype,myup,niter+100,MPI_COMM_WORLD,status);//接收上边界 MPI_Recv(&u[1][0],1,htype,mydown,niter+100,MPI_COMM_WORLD,status);//接收下边界 for(j=jst;j<=jend;j++) { for(i=ist;i<=iend;i++) { u0[i][j]=f[i][j]+dx*(u[i][j-1]+u[i][j+1])+dy*(u[i-1][j]+u[i+1][j]); } } //计算误差 double err=0.0; for(j=jst;j<=jend;j++) { for(i=ist;i<=iend;i++) { u[i][j]=u0[i][j]; err=max(err,fabs(u[i][j]-us[i][j])); } } double err0=err; MPI_Reduce(&err0,&err,1,MPI_DOUBLE,MPI_MAX,0,MPI_COMM_WORLD); if(myrank==0&&niter%100==0){ printf("niter=%f,err=%f",niter,err);} if(err>=5){goto tt;} t1=MPI_Wtime(); if(myrank==0){ printf("successfully converged after %f iterations,error=%f,wtime=%f",niter,err,t1-t0);} MPI_Finalize(); free(status); return 0; } ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201503/21/1426908988_512211.png)
MPI并行计算时报错“由于目标计算机积极拒绝,无法连接”,此种情况是什么原因,怎么解决呢?
我在做优化设计时,优化程序经其他人测试没有问题,可以并行计算。但是在去哦自己电脑上运行时总是出现错误,我是使用.bat控制MPI并行计算的,.bat文件和运行报错截面如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/05/1572919953_575300.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/05/1572920000_218929.png) 在尝试过网上相应的解决方法后依然无效,比如尝试打开MPICH2 Process Manager, Argonne National Lab 服务,但是发现服务一直是开启状态,开启服务业无法运行。 MPI安装好后用安装位置自带的测试程序对MPI进行了测试,发现MPI没有问题。 求各位大神指导,是什么原因导致此现象的,该怎么解决这个问题呢
mpi配置问题显示mpi. h有语法错误
vs2010+mpi10+win0 64,按照网上的方法进行了配置,现在编译的时候会显示mpi.h有语法错误,有没有大神可以解答
mpi的sendrecv函数实现雅可比迭代出错,小弟初学,跪求指教。
//一维泊松方程 u(x)=x^3,cpu为四核 #include "stdio.h" #include "math.h" #define MPICH_SKIP_MPICXX //没有这句就会出现overriding virtual function differs from 'MPI::的编译错误 #include "mpi.h"//将函数库包含进来 #include <stdio.h> #pragma comment (lib, "mpi.lib")//没有这句就会出现unresolved external symbol _MPI_Finalize的连接错误。 double f(double x) {double y; y=6*x; return y; } int main( int argc, char *argv[]) { double l=1;//长度 double w=0,e=1;//左右边界条件 int num=2;//进程数 int n=5;//网格数 double dd=l/n/num;//网格大小 double u[7],u0[7]; double eps=0; int i,j; int myid, numprocs, namelen;//定义进程号、进程数、进程名 double startwtime, endwtime;//定义起止时间,为了计算效率 char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];//用进程名最长的作为长度 MPI_Init(&argc,&argv);//初始化语句,每个程序都一模一样 MPI_Status status; startwtime = MPI_Wtime();//得到开始时间 MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);//得到进程数 MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);//得到进程号 MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen);//得到进程名,其实进程名不是必须的 for(j=0;j<n+2;j++){ u[j]=0; u[0]=0; u[n+1]=1;}//初始化 te: eps=0; for(j=1;j<n+1;j++){ u0[j]=u[j];} //for(j=0;j<n+2;j++){ //u0[j]=pow(((j-0.5)*dd+myid*n*dd),3); //u0[j]=u[j];} int up=myid-1; if (up<0) {up=MPI_PROC_NULL;} int down=myid+1; if (down>1){ down=MPI_PROC_NULL;} //if(myid<3) { //MPI_Recv(&u[n+1],1,MPI_DOUBLE,myid+1,1000,MPI_COMM_WORLD,&status); //MPI_Send(&u[n],1,MPI_DOUBLE,myid+1,1000,MPI_COMM_WORLD);} //if (myid>0) { //MPI_Send(&u[1],1,MPI_DOUBLE,myid-1,1000,MPI_COMM_WORLD); //MPI_Recv(&u[0],1,MPI_DOUBLE,myid-1,1000,MPI_COMM_WORLD,&status);} //if(myid>0&&myid<1){ MPI_Sendrecv(&u[1],1,MPI_DOUBLE,down,1000,&u[n+1],1,MPI_DOUBLE,myid,1000,MPI_COMM_WORLD,&status); MPI_Sendrecv(&u[n],1,MPI_DOUBLE,up,1000,&u[0],1,MPI_DOUBLE,myid,1000,MPI_COMM_WORLD,&status); for(i=1;i<=n;i++) { double t=(i-0.5)*dd+myid*n*dd; if(i==1){ u[i]=(u[i+1]+2*u[0]-f(t)*dd*dd)/3.0; continue;} if(i==(n)){ u[i]=(2*u[n+1]+u[i-1]-f(t)*dd*dd)/3.0; continue;} u[i]=(u[i-1]+u[i+1]-f(t)*dd*dd)/2; } //if(myid<num-1){u[myid][n+1]=/*u[myid+1][0];}*/(u[myid+1][1]+u[myid][n]-f((myid+1)*n*dd)*dd*dd)/2; //u[myid+1][0]=u[myid][n+1];} //if(myid>0){u[myid][0]=/*u[myid-1][n+1];}*/(u[myid][1]+u[myid-1][n+1]-f(myid*n*dd)*dd*dd)/2; //u[myid-1][n+1]=u[myid][0];} for(j=1;j<n+1;j++){ eps=eps+fabs(u0[j]-u[j]);} if(eps>0.1){goto te;} endwtime = MPI_Wtime();//得到终止时间 printf("wall clock time = %f\n", endwtime-startwtime);//得到墙上时间 MPI_Finalize();//关闭MPI for(j=1;j<n+1;j++){ printf("u[%d]=%f\n",j,u[j]);} return 0; }
两个节点四张显卡调用问题。
有个小的linux集群,两个节点四张显卡,现在可以用mpi连接两个节点, 目前只能利用cuda调用到两张卡来进行并行计算,如果要用上四张卡, 是不是得用到cuda上面的stream来(不知道这样表述对不对),还是有什么别的方法? 有没有办法使得mpi直接识别这四张卡? 欢迎大家畅所欲言哈。
Linux下MPI+OpenMP程序编译运行出错
如题,错误提示如下: [node65:03787] *** Process received signal *** [node65:03787] Signal: Segmentation fault (11) [node65:03787] Signal code: Address not mapped (1) [node65:03787] Failing at address: 0x44000098 [node65:03787] [ 0] /lib64/libpthread.so.0 [0x2aaabc14ac00] [node65:03787] [ 1] /public/share/mpi/openmpi-1.4.5//lib/libmpi.so.0(MPI_Comm_size+0x60) [0x2aaabb398360] [node65:03787] [ 2] fdtd_3D_xyzPML_MPI_OpenMP(main+0xaa) [0x42479a] [node65:03787] [ 3] /lib64/libc.so.6(__libc_start_main+0xf4) [0x2aaabc273184] [node65:03787] [ 4] fdtd_3D_xyzPML_MPI_OpenMP(_ZNSt8ios_base4InitD1Ev+0x39) [0x405d79] [node65:03787] *** End of error message *** [node65:03788] *** Process received signal *** [node65:03788] Signal: Segmentation fault (11) [node65:03788] Signal code: Address not mapped (1) [node65:03788] Failing at address: 0x44000098 [node65:03788] [ 0] /lib64/libpthread.so.0 [0x2b663e446c00] [node65:03788] [ 1] /public/share/mpi/openmpi-1.4.5//lib/libmpi.so.0(MPI_Comm_size+0x60) [0x2b663d694360] [node65:03788] [ 2] fdtd_3D_xyzPML_MPI_OpenMP(main+0xaa) [0x42479a] [node65:03788] [ 3] /lib64/libc.so.6(__libc_start_main+0xf4) [0x2b663e56f184] [node65:03788] [ 4] fdtd_3D_xyzPML_MPI_OpenMP(_ZNSt8ios_base4InitD1Ev+0x39)[0x405d79] [node65:03788] *** End of error message *** ----------------------------------------------------------------------------------- mpirun noticed that process rank 2 with PID 3787 on node node65 exited on signal 11 (Segmentation fault). ----------------------------------------------------------------------------------- 请问各位大侠,这时什么原因引起的啊?急求!!! 我利用gdb调试编译产生的core文件,提示如下: Starting program: /public/home/xx355/data/fdtd_3D_xyzPML_MPI_OpenMP [Thread debugging using libthread_db enabled] [New Thread 47032965403440 (LWP 19821)] [New Thread 1075841344 (LWP 19825)] [New Thread 1077942592 (LWP 19826)] Program received signal SIGSEGV, Segmentation fault. [Switching to Thread 47032965403440 (LWP 19821)] 0x00002ac6b5ecd360 in PMPI_Comm_size () from /public/share/mpi/openmpi-1.4.5//lib/libmpi.so.0 请大家给予帮助,谢谢、、、
关于mpi集群的,在mpirun -np 6 -f nodes ./cpi 出现这样的错误,图示
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/03/1572781618_61027.jpg)
MPI Maelstrom
Description BIT has recently taken delivery of their new supercomputer, a 32 processor Apollo Odyssey distributed shared memory machine with a hierarchical communication subsystem. Valentine McKee's research advisor, Jack Swigert, has asked her to benchmark the new system. ``Since the Apollo is a distributed shared memory machine, memory access and communication times are not uniform,'' Valentine told Swigert. ``Communication is fast between processors that share the same memory subsystem, but it is slower between processors that are not on the same subsystem. Communication between the Apollo and machines in our lab is slower yet.'' ``How is Apollo's port of the Message Passing Interface (MPI) working out?'' Swigert asked. ``Not so well,'' Valentine replied. ``To do a broadcast of a message from one processor to all the other n-1 processors, they just do a sequence of n-1 sends. That really serializes things and kills the performance.'' ``Is there anything you can do to fix that?'' ``Yes,'' smiled Valentine. ``There is. Once the first processor has sent the message to another, those two can then send messages to two other hosts at the same time. Then there will be four hosts that can send, and so on.'' ``Ah, so you can do the broadcast as a binary tree!'' ``Not really a binary tree -- there are some particular features of our network that we should exploit. The interface cards we have allow each processor to simultaneously send messages to any number of the other processors connected to it. However, the messages don't necessarily arrive at the destinations at the same time -- there is a communication cost involved. In general, we need to take into account the communication costs for each link in our network topologies and plan accordingly to minimize the total time required to do a broadcast.'' Input The input will describe the topology of a network connecting n processors. The first line of the input will be n, the number of processors, such that 1 <= n <= 100. The rest of the input defines an adjacency matrix, A. The adjacency matrix is square and of size n x n. Each of its entries will be either an integer or the character x. The value of A(i,j) indicates the expense of sending a message directly from node i to node j. A value of x for A(i,j) indicates that a message cannot be sent directly from node i to node j. Note that for a node to send a message to itself does not require network communication, so A(i,i) = 0 for 1 <= i <= n. Also, you may assume that the network is undirected (messages can go in either direction with equal overhead), so that A(i,j) = A(j,i). Thus only the entries on the (strictly) lower triangular portion of A will be supplied. The input to your program will be the lower triangular section of A. That is, the second line of input will contain one entry, A(2,1). The next line will contain two entries, A(3,1) and A(3,2), and so on. Output Your program should output the minimum communication time required to broadcast a message from the first processor to all the other processors. Sample Input 5 50 30 5 100 20 50 10 x x 10 Sample Output 35
如何实现运行mpi程序 弹出mfc对话框
我有一个mfc的对话框,mfc的某个函数里有mpi程序,编译通过没问题,但是在打开cmd 运行的时候(指令:mpiexec -hosts 1 ip 路径),mfc的对话框并不能弹出,请问如何解决呢?
MPI子域通信问题,划分的子域不能模拟MPI_Bcast发送和接收数据
原题如下: 设计 MPI 程序模拟广播( MPI_Bcast)操作:将每个 MPI 进程按照所在节点名称建立 node 通信子域分组;再将各个 node 子通信域的 0 号进程再次组成一个名为 head 的通信域; 在进行广播时,首先由 root 进程将消息在 head 通信子域内广播,然后,再由 head 子域内各 进程在其所在的 node 子域内进行广播 按照题目要求,我把所有的进程划分成了两个子域,一个是head,另一个是在每个node作为一个子域。 head部分划分代码如下: MPI_Group cpworld; MPI_Comm_group(MPI_COMM_WORLD,&cpworld); int ranks[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}; MPI_Group head_comm; MPI_Group_incl(cpworld,10,ranks,&head_comm); MPI_Comm head; MPI_Comm_create(MPI_COMM_WORLD,head_comm,&head); 只是划分的话运行也是正常的,但是当尝试在head内利用MPI_Send和MPI_Recv进行模拟MPI_Bcast发送数据就会出错。发送代码如下: int head_rank=-1,head_size=-1; if(MPI_COMM_NULL!=head){ MPI_Comm_rank(head,&head_rank); MPI_Comm_size(head,&head_size); } //first time to send message int i; char message[100]; MPI_Status status; if(head_rank==0){ strcpy(message,"Hello,the message is from process root!\n"); for(i=0;i<head_size;i++) MPI_Send(message,strlen(message),MPI_CHAR,i,1,head); } else{ MPI_Recv(message,100,MPI_CHAR,0,1,head,&status); printf("In communicators recieve message: %s",message); } 错误提示如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201612/02/1480685751_883416.jpg) 尝试了查了很多资料也没彻底搞明白,请问这是什么原因?该怎么解决啊? 期待答复~
C语言MPI 出现 segmentation fault: 11
Primary job terminated normally, but 1 process returned a non-zero exit code. Per user-direction, the job has been aborted. mpirun noticed that process rank 0 with PID 0 on node dyn-118-139-43-116 exited on signal 11 (Segmentation fault: 11). C语言运行MPI的时候出现的,不知道怎么解决,求大神帮忙瞅瞅。 这个是什么情况呢? ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <time.h> #include <string.h> #include "mpi.h" int main(int argc, char** argv) { int iX,iY; const int iXmax = 8000; // default const int iYmax = 8000; // default double Cx, Cy; const double CxMin = -2.5; const double CxMax = 1.5; const double CyMin = -2.0; const double CyMax = 2.0; double PixelWidth = (CxMax - CxMin)/iXmax; double PixelHeight = (CyMax - CyMin)/iYmax; const int MaxColorComponentValue = 255; static unsigned char color[3]; double Zx, Zy; double Zx2, Zy2; /* Zx2 = Zx*Zx; Zy2 = Zy*Zy */ int Iteration; const int IterationMax = 2000; // default const double EscapeRadius = 400; double ER2 = EscapeRadius * EscapeRadius; unsigned char color_array[iYmax*iXmax*3]; //8000*8000*3 array clock_t start, end; double cpu_time_used; int my_rank, processors, rows_per_procs,tag=0; MPI_Status stat; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &processors); if(my_rank == 0){ printf("Computing Mandelbrot Set. Please wait...\n"); } start = clock(); if(my_rank == 0){ rows_per_procs = iYmax / processors; MPI_Bcast(& rows_per_procs, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); } else { int counter = 0; for(iY = rows_per_procs*my_rank; iY < rows_per_procs*(my_rank+1); iY++) { Cy = CyMin + (iY * PixelHeight); if (fabs(Cy) < (PixelHeight / 2)) { Cy = 0.0; /* Main antenna */ } for(iX = 0; iX < iXmax; iX++) { Cx = CxMin + (iX * PixelWidth); /* initial value of orbit = critical point Z= 0 */ Zx = 0.0; Zy = 0.0; Zx2 = Zx * Zx; Zy2 = Zy * Zy; /* */ for(Iteration = 0; Iteration < IterationMax && ((Zx2 + Zy2) < ER2); Iteration++) { Zy = (2 * Zx * Zy) + Cy; Zx = Zx2 - Zy2 + Cx; Zx2 = Zx * Zx; Zy2 = Zy * Zy; }; /* compute pixel color (24 bit = 3 bytes) */ if (Iteration == IterationMax) { // Point within the set. Mark it as black color[0] = 0; color[1] = 0; color[2] = 0; } else { // Point outside the set. Mark it as white double c = 3*log((double)Iteration)/log((double)(IterationMax) - 1.0); if (c < 1) { color[0] = 0; color[1] = 0; color[2] = 255*c; } else if (c < 2) { color[0] = 0; color[1] = 255*(c-1); color[2] = 255; } else { color[0] = 255*(c-2); color[1] = 255; color[2] = 255; } } color_array[counter*iX*3] = color[0]; color_array[counter*iX*3+1] = color[1]; color_array[counter*iX*3+2] = color[2]; } counter++; } } if(my_rank == 0) { //unsigned char color_array[iYmax*iXmax*3]; //8000*8000*3 array FILE * fp; char *filename = "Mandelbrot.ppm"; char *comment = "# "; /* comment should start with # */ fp = fopen(filename, "wb"); /* b - binary mode */ fprintf(fp,"P6\n %s\n %d\n %d\n %d\n", comment, iXmax, iYmax, MaxColorComponentValue); printf("File: %s successfully opened for writing.\n", filename); for(int i = 0; i<processors;i++) { MPI_Recv(color_array, rows_per_procs*iXmax*3,MPI_UNSIGNED_CHAR, i, tag, MPI_COMM_WORLD, &stat); } fwrite(color_array, 1, sizeof(color_array), fp); fclose(fp); printf("Completed Computing Mandelbrot Set.\n"); printf("File: %s successfully closed.\n", filename); } else { MPI_Send(color_array, sizeof(color_array),MPI_UNSIGNED_CHAR, 0, tag, MPI_COMM_WORLD); } // Get the clock current time again // Subtract end from start to get the CPU time used. end = clock(); cpu_time_used = ((double)(end - start)) / CLOCKS_PER_SEC; printf("%dMandelbrot computational process time: %lf\n", my_rank,cpu_time_used); MPI_Finalize(); return 0; } ```
MPI_Sendrecv函数为什么跑不出结果呢?屏蔽掉这句程序就能出结果
MPI_Sendrecv函数为什么跑不出结果呢?屏蔽掉这句程序就能出结果
MPI Maelstrom的程序的编写过程
Description BIT has recently taken delivery of their new supercomputer, a 32 processor Apollo Odyssey distributed shared memory machine with a hierarchical communication subsystem. Valentine McKee's research advisor, Jack Swigert, has asked her to benchmark the new system. ``Since the Apollo is a distributed shared memory machine, memory access and communication times are not uniform,'' Valentine told Swigert. ``Communication is fast between processors that share the same memory subsystem, but it is slower between processors that are not on the same subsystem. Communication between the Apollo and machines in our lab is slower yet.'' ``How is Apollo's port of the Message Passing Interface (MPI) working out?'' Swigert asked. ``Not so well,'' Valentine replied. ``To do a broadcast of a message from one processor to all the other n-1 processors, they just do a sequence of n-1 sends. That really serializes things and kills the performance.'' ``Is there anything you can do to fix that?'' ``Yes,'' smiled Valentine. ``There is. Once the first processor has sent the message to another, those two can then send messages to two other hosts at the same time. Then there will be four hosts that can send, and so on.'' ``Ah, so you can do the broadcast as a binary tree!'' ``Not really a binary tree -- there are some particular features of our network that we should exploit. The interface cards we have allow each processor to simultaneously send messages to any number of the other processors connected to it. However, the messages don't necessarily arrive at the destinations at the same time -- there is a communication cost involved. In general, we need to take into account the communication costs for each link in our network topologies and plan accordingly to minimize the total time required to do a broadcast.'' Input The input will describe the topology of a network connecting n processors. The first line of the input will be n, the number of processors, such that 1 <= n <= 100. The rest of the input defines an adjacency matrix, A. The adjacency matrix is square and of size n x n. Each of its entries will be either an integer or the character x. The value of A(i,j) indicates the expense of sending a message directly from node i to node j. A value of x for A(i,j) indicates that a message cannot be sent directly from node i to node j. Note that for a node to send a message to itself does not require network communication, so A(i,i) = 0 for 1 <= i <= n. Also, you may assume that the network is undirected (messages can go in either direction with equal overhead), so that A(i,j) = A(j,i). Thus only the entries on the (strictly) lower triangular portion of A will be supplied. The input to your program will be the lower triangular section of A. That is, the second line of input will contain one entry, A(2,1). The next line will contain two entries, A(3,1) and A(3,2), and so on. Output Your program should output the minimum communication time required to broadcast a message from the first processor to all the other processors. Sample Input 5 50 30 5 100 20 50 10 x x 10 Sample Output 35
Cygwin mpi 代码运行报错,请问是安装时少选择了文件吗?
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201908/26/1566819029_585411.png) Cygwin mpi 代码运行报错,请问是安装时少选择了文件吗? Fortran90代码如下: PROGRAM TUTE2Q1 IMPLICIT NONE INCLUDE 'mpif.h' ! Variable declartion INTEGER :: i,pid,nprocs,ierr CALL MPI_INIT(ierr) ! Initialize MPI Program CALL MPI_COMM_SIZE(MPI_COMM_WORLD,nprocs,ierr) ! Get Size of Communicator (Number of procs) CALL MPI_COMM_RANK(MPI_COMM_WORLD,pid,ierr) ! Get Rank of Communicator (proc id) ! If root write header IF (pid.EQ.0) THEN WRITE(*,1100) "N Procs","PID","Message" ENDIF ! Synchronize CALL MPI_BARRIER(MPI_COMM_WORLD,ierr) ! Write out sequentially DO i = 0,nprocs-1 IF (pid.EQ.i) THEN ! Write out data WRITE(*,1200) nprocs,pid,"Hello World" ENDIF ! Synchronize CALL MPI_BARRIER(MPI_COMM_WORLD,ierr) ENDDO 1100 FORMAT(3(A12,1x)) 1200 FORMAT(2(I12.1,1x),A12) ! Finalize MPI program CALL MPI_FINALIZE(ierr) END PROGRAM TUTE2Q1
相见恨晚的超实用网站
搞学习 知乎:www.zhihu.com 简答题:http://www.jiandati.com/ 网易公开课:https://open.163.com/ted/ 网易云课堂:https://study.163.com/ 中国大学MOOC:www.icourse163.org 网易云课堂:study.163.com 哔哩哔哩弹幕网:www.bilibili.com 我要自学网:www.51zxw
爬虫福利二 之 妹子图网MM批量下载
爬虫福利一:27报网MM批量下载    点击 看了本文,相信大家对爬虫一定会产生强烈的兴趣,激励自己去学习爬虫,在这里提前祝:大家学有所成! 目标网站:妹子图网 环境:Python3.x 相关第三方模块:requests、beautifulsoup4 Re:各位在测试时只需要将代码里的变量 path 指定为你当前系统要保存的路径,使用 python xxx.py 或IDE运行即可。
字节跳动视频编解码面经
引言 本文主要是记录一下面试字节跳动的经历。 三四月份投了字节跳动的实习(图形图像岗位),然后hr打电话过来问了一下会不会opengl,c++,shador,当时只会一点c++,其他两个都不会,也就直接被拒了。 七月初内推了字节跳动的提前批,因为内推没有具体的岗位,hr又打电话问要不要考虑一下图形图像岗,我说实习投过这个岗位不合适,不会opengl和shador,然后hr就说秋招更看重基础。我当时
开源一个功能完整的SpringBoot项目框架
福利来了,给大家带来一个福利。 最近想了解一下有关Spring Boot的开源项目,看了很多开源的框架,大多是一些demo或者是一个未成形的项目,基本功能都不完整,尤其是用户权限和菜单方面几乎没有完整的。 想到我之前做的框架,里面通用模块有:用户模块,权限模块,菜单模块,功能模块也齐全了,每一个功能都是完整的。 打算把这个框架分享出来,供大家使用和学习。 为什么用框架? 框架可以学习整体
源码阅读(19):Java中主要的Map结构——HashMap容器(下1)
(接上文《源码阅读(18):Java中主要的Map结构——HashMap容器(中)》) 3.4.4、HashMap添加K-V键值对(红黑树方式) 上文我们介绍了在HashMap中table数组的某个索引位上,基于单向链表添加新的K-V键值对对象(HashMap.Node&lt;K, V&gt;类的实例),但是我们同时知道在某些的场景下,HashMap中table数据的某个索引位上,数据是按照红黑树
c++制作的植物大战僵尸,开源,一代二代结合游戏
    此游戏全部由本人自己制作完成。游戏大部分的素材来源于原版游戏素材,少部分搜集于网络,以及自己制作。 此游戏为同人游戏而且仅供学习交流使用,任何人未经授权,不得对本游戏进行更改、盗用等,否则后果自负。 目前有六种僵尸和六种植物,植物和僵尸的动画都是本人做的。qq:2117610943 开源代码下载 提取码:3vzm 点击下载--&gt; 11月28日 新增四种植物 统一植物画风,全部修
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过
Python——画一棵漂亮的樱花树(不同种樱花+玫瑰+圣诞树喔)
最近翻到一篇知乎,上面有不少用Python(大多是turtle库)绘制的树图,感觉很漂亮,我整理了一下,挑了一些我觉得不错的代码分享给大家(这些我都测试过,确实可以生成喔~) one 樱花树 动态生成樱花 效果图(这个是动态的): 实现代码 import turtle as T import random import time # 画樱花的躯干(60,t) def Tree(branch
linux系列之常用运维命令整理笔录
本博客记录工作中需要的linux运维命令,大学时候开始接触linux,会一些基本操作,可是都没有整理起来,加上是做开发,不做运维,有些命令忘记了,所以现在整理成博客,当然vi,文件操作等就不介绍了,慢慢积累一些其它拓展的命令,博客不定时更新 顺便拉下票,我在参加csdn博客之星竞选,欢迎投票支持,每个QQ或者微信每天都可以投5票,扫二维码即可,http://m234140.nofollow.ax.
Python 基础(一):入门必备知识
目录1 标识符2 关键字3 引号4 编码5 输入输出6 缩进7 多行8 注释9 数据类型10 运算符10.1 常用运算符10.2 运算符优先级 1 标识符 标识符是编程时使用的名字,用于给变量、函数、语句块等命名,Python 中标识符由字母、数字、下划线组成,不能以数字开头,区分大小写。 以下划线开头的标识符有特殊含义,单下划线开头的标识符,如:_xxx ,表示不能直接访问的类属性,需通过类提供
深度学习图像算法在内容安全领域的应用
互联网给人们生活带来便利的同时也隐含了大量不良信息,防范互联网平台有害内容传播引起了多方面的高度关注。本次演讲从技术层面分享网易易盾在内容安全领域的算法实践经验,包括深度学习图
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
首先跟大家说明一点,我们做 IT 类的外包开发,是非标品开发,所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改,而这种需求修改很容易造成扯皮,进而影响到费用支付,甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么,怎么保证自己的薪酬安全呢? 我们在开工前,一定要做好一些证据方面的准备(也就是“讨薪”的理论依据),这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发
网页实现一个简单的音乐播放器(大佬别看。(⊙﹏⊙))
今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 欢迎 改进 留言。 演示地点跳到演示地点 html代码如下`&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;title&gt;music&lt;/title&gt; &lt;meta charset="utf-8"&gt
Python十大装B语法
Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。 1. for - else 什么?不是 if 和 else 才
数据库优化 - SQL优化
前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化,通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢,影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。 判断问题SQL 判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断: 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长
2019年11月中国大陆编程语言排行榜
2019年11月2日,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下: 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 c/c++ 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7
通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐厅的约会 餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”我楞了一下,心里想女朋友今天是怎么了,怎么突然问出这么专业的问题,但做为一个专业人士在女朋友面前也不能露怯啊,想了一下便说:“我先给你讲讲我前同事老王的故事吧!” 大龄程序员老王 老王是一个已经北漂十多年的程序员,岁数大了,加班加不动了,升迁也无望,于是拿着手里
经典算法(5)杨辉三角
写在前面: 我是 扬帆向海,这个昵称来源于我的名字以及女朋友的名字。我热爱技术、热爱开源、热爱编程。技术是开源的、知识是共享的。 这博客是对自己学习的一点点总结及记录,如果您对 Java、算法 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习。 用知识改变命运,让我们的家人过上更好的生活。 目录一、杨辉三角的介绍二、杨辉三角的算法思想三、代码实现1.第一种写法2.第二种写法 一、杨辉三角的介绍 百度
腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹?
昨天,有网友私信我,说去阿里面试,彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static?他被难住了,因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶,今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题,我们一起来看看。 腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹? 在互联网职场论坛,一名程序员发帖求助到。二面腾讯,其中一个算法题:64匹
面试官:你连RESTful都不知道我怎么敢要你?
面试官:了解RESTful吗? 我:听说过。 面试官:那什么是RESTful? 我:就是用起来很规范,挺好的 面试官:是RESTful挺好的,还是自我感觉挺好的 我:都挺好的。 面试官:… 把门关上。 我:… 要干嘛?先关上再说。 面试官:我说出去把门关上。 我:what ?,夺门而去 文章目录01 前言02 RESTful的来源03 RESTful6大原则1. C-S架构2. 无状态3.统一的接
为啥国人偏爱Mybatis,而老外喜欢Hibernate/JPA呢?
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看
项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...
致 Python 初学者
欢迎来到“Python进阶”专栏!来到这里的每一位同学,应该大致上学习了很多 Python 的基础知识,正在努力成长的过程中。在此期间,一定遇到了很多的困惑,对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 python 这门编程语言,从2009年开始单一使用 python 应对所有的开发工作,直至今天。回顾自己的学习过程,也曾经遇到过无数的困难,也曾经迷茫过、困惑过。开办这个专栏,正是为了帮助像我当年一样困惑的 Python 初学者走出困境、快速成长。希望我的经验能真正帮到你
Python 编程实用技巧
Python是一门很灵活的语言,也有很多实用的方法,有时候实现一个功能可以用多种方法实现,我这里总结了一些常用的方法,并会持续更新。
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,
程序员:我终于知道post和get的区别
IT界知名的程序员曾说:对于那些月薪三万以下,自称IT工程师的码农们,其实我们从来没有把他们归为我们IT工程师的队伍。他们虽然总是以IT工程师自居,但只是他们一厢情愿罢了。 此话一出,不知激起了多少(码农)程序员的愤怒,却又无可奈何,于是码农问程序员。 码农:你知道get和post请求到底有什么区别? 程序员:你看这篇就知道了。 码农:你月薪三万了? 程序员:嗯。 码农:你是怎么做到的? 程序员:
"狗屁不通文章生成器"登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
前言 GitHub 被誉为全球最大的同性交友网站,……,陪伴我们已经走过 10+ 年时间,它托管了大量的软件代码,同时也承载了程序员无尽的欢乐。 上周给大家分享了一篇10个让你笑的合不拢嘴的Github项目,而且还拿了7万+个Star哦,有兴趣的朋友,可以看看, 印象最深刻的是 “ 呼吸不止,码字不停 ”: 老实交代,你是不是经常准备写个技术博客,打开word后瞬间灵感便秘,码不出字? 有什么
推荐几款比较实用的工具,网站
1.盘百度PanDownload 这个云盘工具是免费的,可以进行资源搜索,提速(偶尔会抽风????) 不要去某站买付费的???? PanDownload下载地址 2.BeJSON 这是一款拥有各种在线工具的网站,推荐它的主要原因是网站简洁,功能齐全,广告相比其他广告好太多了 bejson网站 3.二维码美化 这个网站的二维码美化很好看,网站界面也很...
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU
相关热词 c# plc s1200 c#里氏转换原则 c# 主界面 c# do loop c#存为组套 模板 c# 停掉协程 c# rgb 读取图片 c# 图片颜色调整 最快 c#多张图片上传 c#密封类与密封方法
立即提问