并行处理与体系结构实验报告.docx
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并行处理与体系结构实验报告
并行处理及体系结构实验报告
ParallelComputingandarchitectureExperimentReport
班级：
计算机科学与技术
学号：
姓名：
指导教师：
信息学院
2013年11月
实验一
1.实验题目：
MPI安装与程序编译、运行和调试
2.实验目的：
搭建MPI并行编程环境，开发并行程序；学习并行程序的编写、编译、运行步骤，了解系统结构对编程模式和环境工具的影响。
3.实验内容：
通过查找资料，在Ubuntu下安装MPI平台。
1）MPI安装
进入终端，选择一个自己的目录，安装MPICH2，运行命令：
sudoapt-getinstallmpich2
2）安装配置文件并且进行设置：
运行命令1：
touchmpd.conf
运行命令2：
chmod600mpd.conf
在mpd.conf文件中输入以下文本内容并保存：
MPD_SECRETWORD=mr.chen
3）程序编译与运行
编译：
mpicc[filename.c]–o[newname]
运行：
mpirun–np[number]./[filename]
运行\实验代码\MPI运行程序\文件夹下面的hello.c、who.c、message.c、isend.c和mtpi.c程序实例，体会MPI中获取进程标识、消息传递及非阻塞通信等工作模式。
4.实验结果与分析：
通过MPI平台编译“实验代码\MPI运行程序\”文件夹下面的hello.c、who.c、message.c、isend.c和mtpi.c程序实例。
并利用MPI选择线程数量并运行相应可执行程序。
相应MPI运行结果如图1.1，图1.2，图1.3，图1.4，图1.5。
图1.1hello.c编译与运行结果
分析：
hello.c是非常简单的MPI程序，只用到了MPI中的两个函数，MPI_INIT：
启动MPI环境；MPI_FINALIZE：
结束MPI环境。
编译时确定进程数后，即可显示每个进程的结果。
图1.2who.c编译与运行结果
分析：
who.c中除了用到了MPI_INIT和MPI_FINALIZE之外，还用到了MPI_Comm_rank：
确定自己的进程标识符；MPI_Comm_size：
确定进程数。
在编译运行时就可以另每个进程标识自己了。
图1.3mpti.c编译与运行结果
分析：
mpti.c同样用到了MPI_Init、MPI_Finalize（）、MPI_Comm_rank、MPI_Comm_size。
并在who.c的基础上添加了计算圆周率的功能，
图1.4message.c编译与运行结果
分析：
message.c在前面几个程序的基础上使用了函数MPI_Recv：
接收其它进程消息；MPI_Send：
发送一条消息。
因此，这个程序实现了进程间的消息传递。
图1.5isend.c编译与运行结果
分析：
isend.c较为复杂，同样实现的进程间消息的传递。
消息传递模型中各个进程只能直接访问其局部内存空间，而对其他进程的局部内存空间的访问只能通过消息传递来实现。
阻塞和非阻塞通信的主要区别在于返回后的资源可用性。
阻塞通信返回的条件：
1通信操作已经完成，及消息已经发送或接收。
2调用的缓冲区可用。
若是发送操作，则该缓冲区可以被其它的操作更新；若是接收操作，该缓冲区的数据已经完整，可以被正确引用。
非阻塞通信返回后并不意味着通信操作的完成。
实验二
1.实验题目：
共享存储模型与消息传递模型的比较
2.实验目的：
比较共享存储模型与消息传递模型之间的区别。
了解多线程并行和消息传递并行的工作机制。
3.实验内容：
首先进行Linux下编译器GCC的安装与程序的编译运行。
1）编译器GCC安装
sudoapt-getinstallbuild-essential
2）GCC编译与运行OMP程序
编译：
gcc–fopenmp[sousefile]–o[destinationfile]
运行：
./[destinationfile]
MPI平台的安装与程序的编译运行见实验一。
统计10000个随机数中3出现的次数。
OPENMP线程数可为1、2、4等。
MPI程序进程数可为1、2、4等。
分别利用Ubuntu系统下的GCC，MPI编译运行。
4.实验结果与分析：
利用GCC编译运行共享存储模型程序代码，运行结果如图2.1。
图2.1共享存储模型程序运行结果
从图2.1中可能看出，共享存储模型程序1线程下运行时间为0.000488秒，2线程下运行时间为0.004853秒，4线程下运行时间为0.005289秒。
三类不同线程状态下统计出的随机数的数量均为959个。
openMP可以实现拆分循环，每个线程平均负责一部分随机数出现次数的计算，从而加快了计算速度。
利用MPI编译运行消息传递模型程序代码，结果如图2.2所示。
图2.2消息传递模型程序运行结果
从图2.2看出消息传递模型统计出的随机数个数并不相同，1线程下随机数个数为959，2线程下随机数个数为968，4线程下随机数个数为1028。
此MPI程序利用到MPI_Recv、MPI_Send函数进行消息的传递与接收，并通过MPI_Reduce函数进行归约，从而达到计算随机数个数的目的。
消息传递模型程序见附录。
共享存储模型利用共享变量实现并行进程间的通信。
消息传递模型中，驻留在不同节点上的进程可以通过传递消息互相通信。
两者各有利弊，一个适合用单线程操作于密集的数据结构，一个在异步多线程条件下更有优势。
实验三
实验题目：
八皇后问题
实验目的：
（1）八皇后问题是计算机中经典智能搜索问题。
掌握在MPI虚拟机上进行八皇后问题求解算法及其程序设计、运行。
（2）在分析八皇后的并行算法和MPI源程序基础上。
查找相关参考资料，对于一般的n皇后问题，设计其并行算法及其程序，并运行结果。
实验内容：
在单机或多机上完成8、12、16、32等n皇后问题求解，并比较运行时间，计算加速比。
本实验以11皇后为例，利用MPI编译与运行，通过比较不同线程下的运行时间，计算加速比。
实验结果与分析：
在各个不同线程下求得11皇后的分布结果与用时如图3.1，图3.2，图3.3，图3.4所示。
图3.1单线程下11皇后的分布结果与用时
单线程下11皇后运行时间为0.64秒，结果为2680个。
图3.2双线程下11皇后的分布结果与用时
双线程下11皇后的运行时间为0.36，结果不变，可得加速比为：
0.64/0.36=1.778。
图3.3四线程下11皇后的分布结果与用时
双线程下11皇后的运行时间为0.37，结果不变。
可得加速比为：
0.64/0.37=1.740。
图3.4八线程下11皇后的分布结果与用时
八线程下11皇后的运行时间为0.37，结果不变。
可得加速比为：
0.64/0.37=1.740。
从运行时间与加速比可以看出，多线程下确实加快的求解的速度，但一味的增加线程数量并不是总能提高求解速度，反而会增加并行开销，使求解时间变长。
此实验条件下双线程下求解效果最好。
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