高性能计算和网格技术
实验报告
实验题目
OpenMP和MPI编程
姓名
学号
专业
计算机系统结构
thread技术
指导教师
助教
所在学院
计算机科学与工程学院
论文提交日期
一、实验目的
本实验的目的是通过练习掌握 OpenMP 和MPI 并行编程的知识和技巧。
1、熟悉 OpenMP 和MPI 编程环境和工具的使用；
2、掌握并行程序编写的基本步骤；
3、了解并行程序调试和调优的技巧。
二、实验要求
1、独立完成实验内容；
2、了解并行算法的设计基础；
3、熟悉OpenMP和MPI的编程环境以及运行环境；
4、理解不同线程数，进程数对于加速比的影响。
三、实验内容
3.1、矩阵LU分解算法的设计：
参考文档sy6.doc所使用的并行算法：
在LU分解的过程中，主要的计算是利用主行i对其余各行j，(j>i)作初等行变换，各行计算之间没有数据相关关系，因此可以对矩阵A按行划分来实现并行计算。考虑到在计算过程中处理器之间的负载均衡，对A采用行交叉划分：设处理器个数为p，矩阵A的阶数为n，，对矩阵A行交叉划分后，编号为i(i=0,1,…,p-1)的处理器存有A的第i, i+p,…, i+(m-1)p行。然后依次以第0,1,…,n-1行作为主行，将其广播给所有处理器，各处理器利用主行对其部分行向量做行变换，这实际上是各处理器轮流选出主行并广播。若以编号为my_rank的处理器的第i行元素作为主行，并将它广播给所有处理器，则编号大于等于my_rank的处理器利用主行元素对其第i+1,…,m-1行数据做行变换，其它处理器利用主行元素对其第i,…,m-1行数据做行变换。
    根据上述算法原理用代码表示如下（关键代码）：
    for(k = 0;k<N;k++)
    {
        for (i = 0; i < THREADS_NUM; i++) {
            thread_data_arrray[i].thread_id = i;
            thread_data_arrray[i].K_number = k;
            thread_data_arrray[i].chushu = a[k][k];
            //创建线程
rc = pthread_create(&pid[i], NULL, work, (void*)&thread_data_arrray[i]);
            …
        }
        for (i = 0; i < THREADS_NUM; i++){
            //等待线程同步
            rc = pthread_join(pid[i], &ret);                        …
        }
    }
   
    void *work(void *arg)
{
    struct thread_data *my_data;
    my_data = (struct thread_data*)arg;
    int myid = my_data->thread_id;        //线程ID
    int myk = my_data->K_number;        //外层循环计数K
    float mychushu = my_data->chushu;    //对角线的值
   
    int s, e;
    int i, j;
   
    s = (N-myk-1) * myid / THREADS_NUM;    //确定起始循环的行数的相对位置
    e = (N-myk-1) * (myid + 1) / THREADS_NUM;//确定终止循环的行数的相对位置   
   
    for (i = s+myk+1; i < e+myk+1; i++)        //由于矩阵规模在缩小，到偏移位置
    {
        a[i][myk]=a[i][myk]/mychushu;
        for (j = myk+1; j < N; j++)
            a[i][j]=a[i][j]-a[i][myk]*a[myk][j];
    }
    //printMatrix(a);
    return NULL;
}
    第一部分为入口函数，其创建指定的线程数，并根据不同的线程id按行划分矩阵，将矩阵的不同部分作为参数传递给线程，在多处理器电脑上，不同的线程并行执行，实现并行计算LU分解。
在LU分解的过程中，主要的计算是利用主行i对其余各行j，（j）i）做初等行变换，由于各行计算之间没有数据相关关系，因此可以对矩阵按行划分来实现并行算法。

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