Гармоническая прогрессия сумма C++ MPI и OpenMP
Я пытаюсь сделать параллельную версию проблемы "сумма гармонической прогрессии", используя MPI и opemMP вместе. Но выходные данные отличаются друг от друга процессом.
может кто-нибудь помочь мне, чтобы закончить эту проблему?
Параллельная Программа: (MPI и OpenMP)
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <time.h>
#include <omp.h>
#include <mpi.h>
#define d 10 //Numbers of Digits (Example: 5 => 0,xxxxx)
#define n 1000 //Value of N (Example: 5 => 1/1 + 1/2 + 1/3 + 1/4 + 1/5)
using namespace std;
double t_ini, t_fim, t_tot;
int getProcessId(){
int rank;
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
return rank;
}
int numberProcess(){
int numProc;
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numProc);
return numProc;
}
void reduce(long unsigned int digits1 [])
{
long unsigned int digits2[d + 11];
int i = 0;
for(i = 0; i < d + 11; i++) digits2[i] = 0;
MPI_Allreduce(digits1, digits2,(d+11),MPI_INT,MPI_SUM,MPI_COMM_WORLD);
for(i = 0; i < d + 11; i++) digits1[i] = digits2[i];
}
void slave(long unsigned int *digits)
{
int idP = getProcessId(), numP = numberProcess();
int i;
long unsigned int digit;
long unsigned int remainder;
#pragma omp parallel for private(i, remainder, digit)
for (i = idP+1; i <= n; i+=numP){
remainder = 1;
for (digit = 0; digit < d + 11 && remainder; ++digit) {
long unsigned int div = remainder / i;
long unsigned int mod = remainder % i;
#pragma omp atomic
digits[digit] += div;
remainder = mod * 10;
}
}
}
void HPS(char* output) {
long unsigned int digits[d + 11];
for (int digit = 0; digit < d + 11; ++digit)
digits[digit] = 0;
reduce(digits);
slave(digits);
for (int i = d + 11 - 1; i > 0; --i) {
digits[i - 1] += digits[i] / 10;
digits[i] %= 10;
}
if (digits[d + 1] >= 5) ++digits[d];
for (int i = d; i > 0; --i) {
digits[i - 1] += digits[i] / 10;
digits[i] %= 10;
}
stringstream stringstreamA;
stringstreamA << digits[0] << ",";
for (int i = 1; i <= d; ++i) stringstreamA << digits[i];
string stringA = stringstreamA.str();
stringA.copy(output, stringA.size());
}
int main(int argc, char **argv) {
MPI_Init(&argc,&argv);
t_ini = clock();
//Parallel MPI com OpenMP Method
cout << "Parallel MPI com OpenMP Method: " << endl;
char output[d + 10];
HPS(output);
t_fim = clock();
t_tot = t_fim-t_ini;
cout << "Parallel MPI with OpenMP Method: " << (t_tot / 1000) << endl;
cout << output << endl;
MPI_Finalize();
system("PAUSE");
return 0;
}
примеры:
вход:
#define d 10
#define n 1000
выход:
7,4854708606
вход:
#define d 12
#define n 7
выход:
2,592857142857
1 ответов
у вас ошибка здесь :
void HPS(char* output) {
...
reduce(digits);
slave(digits);
...
}
вы должны сначала вычислить, а затем выполнить сокращение не по-другому. Изменить на:
void HPS(char* output) {
...
slave(digits);
reduce(digits);
...
}
так как вы хотите использовать MPI + OpenMP, вы также можете оставить это:
for (i = idP+1; i <= n; i+=numP)
разделить между процессами. И внутренняя петля делится между нитями:
#pragma omp parallel for private(remainder)
for (digit = 0; digit < d + 11 && remainder; ++digit)
что-то вроде этого:
for (i = idP+1; i <= n; i+=numP){
remainder = 1;
#pragma omp parallel for private(i, remainder, digit)
for (digit = 0; digit < d + 11 && remainder; ++digit) {
long unsigned int div = remainder / i;
long unsigned int mod = remainder % i;
#pragma omp atomic
digits[digit] += div;
remainder = mod * 10;
}
}
вы также можете, если хотите (это похоже на то, что вы сделали), разделите количество работ внешнего цикла на все параллельные задачи (потоки / процесс), например:
int idT = omp_get_thread_num(); // Get the thread id
int numT = omp_get_num_threads(); // Get the number of threads.
int numParallelTask = numT * numP; // Number of parallel task
int start = (idP+1) + (idT*numParallelTask); // The first position here each thread will work
#pragma omp parallel
{
for (i = start; i <= n; i+=numParallelTask)
...
}
заметьте, я не говорю, что это даст вам лучшую производительность, но это начало. После того, как ваш алгоритм будет правильно работать в MPI+OpenMP, вы можете перейти к более сложным подходам.