MPI编程

简介

定义

​ MPI = Message Passing Interface，提供Message Passing方式的API来写程序。也就是说，不需要实际去做一个库（Library）函数，可以直接调用MPI的API来写并行程序。

好处

1. portable，便携；
2. Scalable，可扩展的；
3. Flexible，灵活。

Programming Model

SPMD

​ Single Program Multiple Data。单一的过程中，多个数据或单个程序、多数据计算。
任务是分裂，并同时运行在多个处理器上，以不同的输入更快地获得结果。

要注意的是：

1. MPI编程需要一开始就决定处理器的数量，不能在运行过程中添加新的线程（MPI增加了添加新线程的API，但不建议使用），也就是一开始就要决定运行MPI程序时的平行度。

2. 每个处理器执行的相同的代码，launch到处理器时，会到不同的brach，同时会分配给每个branch不同的ID，然后通过不同的ID读不同的数据的partition（划分），处理不同的数据。

Communication Methods

​ 这里参考了下这篇博客。

几个定义

一、从communicated processes的角度

​ 分为Synchronous communication（同步通信）和Asynchronous Communication（异步通信）。

1.Synchronous communication

​ Simultaneously（同步）发送/接受数据。

2.Asynchronous Communication

​ Non-simultaneously（非同步）发送/接受数据。

二、从function calls的角度

​ 分为Blocking（阻塞）和Non-blocking（非阻塞）。

1.Blocking

​ 由于一个function未完成，程序会blocking在一个地方，直到function的完成

​ 阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起。调用线程只有在得到结果之后才会返回。

2.Non-blocking

​ 非阻塞调用指在不能立刻得到结果之前，该调用不会阻塞当前线程。

​ 在Linux下，一个socket的文件描述符(file descriptor)默认就是阻塞模式的。在这种模式下，即便这个socket压根没有收到任何数据，我们的read调用也会一直阻塞在那里，无法返回，直到有数据到达为止。

​ 如果我们把这个socket的文件描述符用fcntl设置为非阻塞的。在这种模式下，如果这个socket没有收到任何数据，我们的read调用会立刻返回一个错误。这个时候，我们的程序就知道目前没法从这个socket里读到数据了，索性去干点别的事情，过段时间再调用read。当一个应用进程对一个非阻塞的文件描述符循环调用read时，我们称之为轮询(polling)。

​ Blocking calls与synchronous、non-blocking calls 与asynchronous之间不是一一对应的关系，但一般来说，我们会使用blocking calls来实现synchronous，使用non-blocking calls来实现asynchronous。

Message Passing

1.Synchronous/Blocking Message Passing

2.Asynchronous/Non-Blocking Message Passing

​ 与同步数据传输相比，需要加入一个Message Buffer。

​ Message Buffer一般是在sender和/或receiver端之间的一段内存空间。因此两者的通信变为：

​ sender端传递出数据给message buffer，而不是直接给receiver数据。当receiver执行recv()命令时，从message buffer获取数据。

​ 但是需要考虑到的是，如果receiver在sender向message buffer之前执行recv()，此时获取的可能是之前存在message buffer的数据或者是空数据，因此需要在message buffer中添加一个flag/status，receiver执行recv()判断message buffer的状态。

MPI API

Getting Start

1. 首先#include mpi.h；
2. MPI calls：

注意：

1. MPI的函数一般返回的是一个Error Code；因此获取数据的时候不是通过返回值获取，而是通过指针获取的。
2. 上面的serial code虽然在MPI_INIT()外，但仍然会重复执行。MPI_INIT()所包含的部分只是说会通过message passing interface来进行沟通。

Communicators 和 Groups

一个group有一个communicator，每一个communicator有一个ID。

默认有一个MPI_COMM_WORLD communicator。

Point-to-Point Communication Routines

1. buffer：buffer是一个地址，指到的是要接受或者发送的那个地址。（需要注意的是：首先要allocate一个buffer地址，如果不先allocate一个buffer地址会报错，并且allocate的地址空间要大于等于后面 type类型对应的长度 乘以 count的大小得出来的size的值）

2. type和count决定buffer空间的大小。type决定存放的是什么类型的数据，count决定数据元素的数量，type对应的长度乘以count就是size的大小。

3. type的值为：MPI_CHAR，MPI_SHORT，MPI_INT，MPI_LONG等。它们都是define的值，例如MPI_INT可能实际上对应的是数字4，但我们最好不要直接定义该参数为数字4，因为不同电脑int的长度不同，使用MPI_INT更加保险。

4. source/dest：int类型的值，实际上是sender/receiver的ID。

5. tag：int类型的值，是一个可选项，目的是分传递的数据的类型。发送与接收的tag相同时，才会receiver才会真正的接收message buffer中的数据。如果要接收任意数据，使用MPI_ANY_TAG。

6. request：non-blocking时使用。在non-blocking中，一个动作不论receiver是否接收到，sender发送到message buffer中之后，就会去做其他的事情。同样，receiver不管是否真的发送完消息，接收到message buffer中的数据（即使是一部分数据）后，都会继续去做计算。但有时，receiver只有在真的接收到sender发送的数据时，才能做下一步的计算。因此，如果需要检查sender是否发送完消息，就需要用到这里的request了。也就是说，request的作用就是检查sender端是否发送完了数据。

7. status：实际上是一个结构体，记录了receive的讯息，如API call是否成功，从message buffer中获取了多少数据。

blocking的例子

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myRank); /* find process rank */
if (myRank == 0) {
	int x=10;
	MPI_Send(&x, 1, MPI_INT, 1, 0, MPI_COMM_WORLD);
}else if (myRank == 1) {
	int x;
	MPI_Recv(&x, 1, MPI_INT, 0, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD,status); 
}

这里要注意的是，两个x并不是share-memory的，第一个x位于sender这个process对应的地址空间上，第二个x位于receiver这个process对应的地址空间上。

non-blocking的例子

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myrank);/* find process rank */
if (myrank == 0) {
	int x=10;
	MPI_Isend(&x, 1, MPI_INT, 1, 0, MPI_COMM_WORLD, req1); 
  compute();
} else if (myrank == 1) { 
  int x;
	MPI_Irecv(&x,1,MPI_INT,0,MPI_ANY_TAG,MPI_COMM_WORLD,req1); 
}
MPI_Wait(req1, status);

MPI_Wait()是一个blocking call，程序会卡在这里，直到req1完成，也就是receiver真正接收到了数据。

MPI_Test()返回一个flag，这个flag代表request是否完成。

Collective Communication Routines

Collective Calls

所有collective calls都是blocking calls，一个group中的所有process都需要执行这个collective calls，否则会卡住。

1. MPI_Barrier(comm)：所有属于comm这个group的任务，所有在这个group的process都需要执行MPI_Barrier(comm)这条命令，否则会程序会卡住。

2. MPI_Bcast(&buffer,count,datatype,root,comm)：将id为root的这个process的buffer中的值broadcast（广播）出去，这条消息将被其他所有process接收到。注意其他所有process的buffer一定要先allocate好，否则将出现问题。
   
3. MPI_Scatter(&sendbuf,sendcnt,sendtype,&recvbuf,recvcnt,recvtype,root,comm):
   
   从sender端的值，要分配给receiver端。把buffer中在arrange之内的做均分，分配到每一个receiver端。sendcnt表示了sender端counter的大小，recvcnt表示了receiver端counter的大小。使用这个函数，将会把sender端buffer中的内容平均分配，并给到receiver端。但是，如果sender端只能分3块，而receiver有5个，那么会有两个receiver process不会收到消息，程序仍会继续运行。
4. MPI_Gather(&sendbuf,sendcnt,sendtype,&recvbuf,recvcnt,recvtype,root,comm):

从多个send端发送消息，消息汇总到一个receive端中。（与MPI_Scatter()作用相反）

sendcnt：在send buffer中元素的数量；number of elements in send buffer (integer)

recvcnt：一次接收元素的数量。number of elements for any single receive (integer, significant only at root)

5. MPI_Reduce(&sendbuf,&recvbuf,count,datatype,op,dest,comm)：

通过MPI_Reduce()这个函数，将几个process的结果整合到一个process中，并且将数据本身也进行整合。op这个参数，可以选择如何整合：比如，MPI_SUM其他buffer中的结果相加，结果给dest进程的存储在recvbuf中。

6. MPI_Allgather(&sendbuf,sendcnt,sendtype,&recvbuf,recvcnt,recvtype,root,comm):

7. MPI_Allreduce(&sendbuf, &recvbuf, count, datatype, op, comm)：

Group and Communicator Routines

先有Group，通过Group创建Communicator。

1. MPI_Comm_group(Comm,&Group)，：通过已知的Communicator，获取对应的group的token。
2. MPI_Group_incl(Group, size, ranks[], &NewGroup)：如果要创建新的group，只能从原来的group中选定哪几个作为新group的成员。
3. MPI_Comm_create(Comm, NewGroup, &NewComm)：创建新的communicator。

这里需要注意的是：MPI_Group_incl()和``MPI_Comm_create()参数中，第一个参数Group和Comm，是父集的Group和Comm`。

上面三个都是Collective Calls！！！

MPI I/O

MPI_File_open()

collective call！！

使用MPI_File_open()而不是C语言库中的fopen()是因为：如果使用fopen()，多个进程请求同一个文件的时候，会造成错误（系统为了防止同时rewrite的问题，禁止同一个文件同时被打开多次）。

Read & Write

Collective I/O

对小I/O比较好

Independent I/O

对大I/O较好

MPI-IO API

小小的吐槽：最近在看台湾人的网课，一直程式程式的，搞得我有点被带偏Orz。打出来的是程序，实际上心里想的是程式哈哈哈，口音真是一个奇怪的东西。*

​ 小小的吐槽：最近在看台湾人的网课，一直程式程式的，搞得我有点被带偏Orz。打出来的是程序，实际上心里想的是程式哈哈哈，口音真是一个奇怪的东西。