Лабы по ПарАлг 2024 / Baraeva_Elizaveta_lb6
.docМИНОБРНАУКИ РОССИИ
Санкт-Петербургский государственный
электротехнический университет
«ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина)
Кафедра МО ЭВМ
отчет
по лабораторной работе №6
по дисциплине «Параллельные алгоритмы»
Тема: Виртуальные топологии
Студентка гр. 2383 |
|
Бараева Е. Н. |
Преподаватель |
|
Татаринов Ю. С. |
Санкт-Петербург
2024
Цель работы.
Изучить, что такое декартовая топология в библиотеке MPI, как ее создавать, и какие манипуляции с ней можно делать. Написать параллельную программу с созданием декартовой топологии процессов, с дальнейшим ее расщеплением и применением коллективной операции. Проанализировать результаты работы с построением графика ускорения/замедления, а также с построением сети Петри.
Задание.
Вариант 4
Число процессов К является четным: K = 2N, N > 1 В процессах 0 и 1 дано по одному вещественному числу A. Определить для всех процессов декартову топологию в виде матрицы размера N × 2, после чего, используя функцию MPI_Cart_sub, расщепить матрицу процессов на два одномерных столбца (при этом процессы 0 и 1 будут главными процессами в полученных столбцах). Используя одну коллективную операцию пересылки данных, переслать число A из главного процесса каждого столбца во все процессы этого же столбца и вывести полученное число в каждом процессе (включая процессы 0 и 1).
Выполнение работы.
Написана программа MPI с замером времени выполнения, в которой процессы с рангами 0 и 1 генерируют случайное вещественное число в диапазоне от -1 до 1 и сохраняют его в переменной A. Далее создается двумерная декартова топология с N строками и 2 столбцами, где N равно половине общего количества процессов. Затем декартова топология расщепляется на два одномерных столбца. Для каждого процесса определяется его ранг в новом коммуникаторе col_comm, который соответствует столбцу. Главный процесс в каждом столбце распространяет свое значение A на все процессы в этом столбце. В конце каждый процесс выводит свое значение A, а также свой ранг в столбце.
Время выполнения программы приведено в таблице 1.
Таблица 1 – Время выполнения программы на разном количестве процессов
Кол-во процессов |
Время работы, с |
Кол-во процессов |
Время работы, с |
2 |
0.000048 |
10 |
0.000373 |
4 |
0.000227 |
12 |
0.000438 |
6 |
0.000324 |
14 |
0.032785 |
8 |
0.000348 |
16 |
0.075870 |
Вывод программы на 6 процессах см. рис. 1.
Рисунок 1 – Вывод программы
Анализируя вывод программы, видим, что некоторые строки выведены в неправильном порядке. Это происходит, скорее всего, потому что объем вычислительных операций несравнимо мал и поэтому случайные факторы сильно сказываются на выводе программы.
Сеть Петри см. рис. 2.
Рисунок 2 – Сеть Петри
2N – четные процессы, 2N+1 – нечетные процессы. Для 1 и 2N+1 процессов сеть Петри аналогична.
Разработанный программный код см. в приложении А.
Исследование программы.
Построим график времени работы программы в зависимости от числа запущенных процессов от 2 до 16 см. рис. 3.
Рисунок 3 – График времени работы программы в зависимости от числа запущенных процессов
По графику видно, что время работы программы медленно возрастает вместе с увеличением количества процессов до 12, а после резко. Это связано с тем, что в процессоре устройства 12 ядер, и при использовании до 12-ти процессов программа эффективна, а уже после эффективность теряется.
График ускорения/замедления программы см. на рис. 4.
Рисунок 4 – График ускорения/замедления программы
Из графика можно понять, что программа замедляется при увеличении количества процессов. Это связано с тем, что с каждым дополнительным процессом время создания декартовой топологии и разделения на группы, количество отправляемых и обрабатываемых сообщений возрастает, что приводит к увеличению задержек.
Вывод.
В ходе лабораторной работы было изучено, что такое декартовая топология в библиотеке MPI, как ее создавать, и какие манипуляции с ней можно делать. Написана программа на языке C, создающая декартовую топологию процессов, с дальнейшим ее расщеплением и применением коллективной операции. Проведены замеры времени работы программы в зависимости от количества процессов и проанализированы результаты. Построены графики замедления/ускорения и работы программы, а также построена сеть Петри. Также было замечено, что программа замедляется при увеличении числа процессов. Это происходит из-за увеличения объема коммуникаций и накладных расходов на передачу данных.
ПРИЛОЖЕНИЕ А ИСХОДНЫЙ КОД ПРОГРАММЫ
Название файла: lb6.c
#include <mpi.h>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main(int argc, char* argv[]) {
int proc_rank, num_procs;
double time_start = 0.0, time_end;
float A = 0.0;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &proc_rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &num_procs);
// Проверка, что число процессов четное и больше 1
if (num_procs % 2 == 1 || num_procs == 0) {
if (proc_rank == 0)
printf("Число процессов должно быть четным и больше 1\n");
MPI_Finalize();
return 0;
}
// Генерация вещественного числа в дипазоне от -1 до 1 для 0 и 1 процессов
if (proc_rank == 0 || proc_rank == 1) {
srand(time(NULL) + proc_rank);
A = (float) rand() / RAND_MAX * 2 - 1;
printf("Процесс %d сгенерировал число A = %f\n", proc_rank, A);
}
if (proc_rank == 0)
time_start = MPI_Wtime();
int K = num_procs, N = K / 2;
// Инициализация декартовой топологии
int dims[] = {N, 2}, periods[] = {0, 0};
MPI_Comm cart_comm;
MPI_Cart_create(MPI_COMM_WORLD, 2, dims, periods, 1, &cart_comm);
// Расщепление декартовой топологии на два одномерных столбца
int remain_dims[] = {1, 0};
MPI_Comm col_comm;
MPI_Cart_sub(cart_comm, remain_dims, &col_comm);
// Выбор главного процесса в каждом столбце
int col_rank;
MPI_Comm_rank(col_comm, &col_rank);
// Главные процессы распространяют свое значение A
MPI_Bcast(&A, 1, MPI_FLOAT, 0, col_comm);
if (proc_rank == 0) {
time_end = MPI_Wtime();
printf("The program has taken %lf seconds\n", time_end - time_start);
}
// Вывод числа A для каждого процесса
printf("Процесс %d, ранг в столбце %d, число A = %f\n", proc_rank, col_rank, A);
MPI_Finalize();
return 0;
}