首先介紹下多核平行計算的場景，及測試方法：
（1）平行計算運用在特定大型伺服器之上，其硬體水平很高，可能有多幾百到上千個cpu。
（2）這些cpu分成了2類，一類是控制cpu，作為主控，用於發起計算，與其他cpu互動，發起計算通知，分析並統計結果等作用；第二類是計算cpu（佔大多數）。系統中絕大多數cpu屬於計算cpu，因為整個系統就是為了高效能計算。由於計算量大，所以需要很多很多的cpu進行平行計算。每個cpu計算完後，將計算結果傳回主控cpu。
（3）系統發起一次計算通知後，每個cpu核心會繫結乙個程序開始進行實時運算。不同的cpu上執行著不同的實時程序，計算的通知和計算的結果，需要程序間通訊，進行訊息傳遞。並而且要求程序間通訊的效能要足夠的高，因為當cpu數量**到幾百上千的時候，程序間通訊的效能會影響到整個計算的結果收集。某些實時場景下，系統不允許某一次計算超期完成，這將導致整個業務的失敗。
平行計算有知名的mpi庫，如果不使用mpi，使用傳統方式的linux ipc通訊機制，比如管道，訊號量，共享記憶體，訊息佇列等程序間通訊方式。效能會是怎樣的呢？下面對這幾種ipc通訊，進行效能研究。檢視每種ipc之間的效能差距，及與mpi庫做對比。形成效能分析報告。
首先採用管道方式來進行高效能密集平行計算。
#include #include #include #include #include #include #include #define share_rfifo_path "/home/rfifo"
#define share_wfifo_path "/home/wfifo"
int on_cpu;
double dval = 1.23;
int create_process()
if(pid == 0) else
return ret;
}int gettimeofday(struct timeval *tv, struct timezone *tz);
int do_calc(int loop)
}printf("on cpu %d count %d, jitter %d, max %d, min %d\n", \
on_cpu, count, max-min, max, min);
}int main(int argc, char **argv)
len = read(rfd, rbuffer, sizeof(rbuffer));
if(len < 0)
while(1) sleep(1);
return ret;
}
平行計算 多核多程序計算 平均分配演算法
問題描述 希望呼叫起多核處理器進行多程序計算，假設使用的並行規模為k，檔案數為n，若計算時間與檔案大小成線性關係，請問如何分配n個檔案到不同的程序，使得總並行效率最高？n個檔案 按照檔名讀取的一般順序依次放入k個並行塊直到結束，優點就是 比較簡單，缺點就是若檔案大小分布不均勻，則跑的長時間的檔案極大...
平行計算MPI 二 MPI阻塞通訊
阻塞通訊 訊息傳送方的send需要接收方的recv配合才能完成。mpi對阻塞通訊一些底層函式進行了一些封裝，方便我們呼叫。1.標準通訊模式 mpi send buf,buf size,mpi char,process1,tag,mpi comm world mpi recv buf,buf size...
《平行計算的程式設計模型》一1 7 單邊通訊
在點對點通訊和聚合通訊方式中，傳送程序和接收程序共同參與通訊過程。mpi提供另外一種通訊方式，即單邊通訊方式。在單邊通訊方式中，單個程序便可指定傳送和接收的資料。單邊通訊主要用於armci ga 見第5章 upc 見第4章 和openshmem 見第3章 等函式庫中，單邊通訊也可稱之為遠端記憶體訪問...