如何解决并行计算积分
这里我有一段代码是一个函数，用于计算一个函数的积分。在代码中，function（）被定义为要集成的函数。
我正在学习并行编程，因此需要并行编写此代码。原始程序是顺序的，因为每次迭代都会将发送操作执行到另一个处理器。我想要实现使其并行，是要对其他3个可用处理器执行每个循环迭代3发送操作。想象一下，有1个处理器划分任务（等级= 0），而其他3个处理器进行实际计算。
请注意，这是一大段代码，但我还添加了一些注释，以使其更加清晰：
顺序代码：
if (myRank == 0)
{
// I am the controller,distribute the work
for (step = 0; step < maxSteps; step++)
{
x[0] = x_start + stepSize*step;
x[1] = x_start + stepSize*(step+1);
nextRank = step % (numProcs-1) + 1;
// Send the work
MPI_Send(x,2,MPI_DOUBLE,nextRank,TAG_WORK,MPI_COMM_WORLD);
// Receive the result
MPI_Recv(y,MPI_COMM_WORLD,MPI_STATUS_IGNORE);
sum += stepSize*0.5*(y[0]+y[1]);
}
// Signal workers to stop by sending empty messages with tag TAG_END
for (nextRank = 1; nextRank < numProcs; nextRank++)
MPI_Send(&nextRank,MPI_INT,TAG_END,MPI_COMM_WORLD);
}
else
{
while (1)
{
// I am a worker,wait for work
// Receive the left and right points of the trapezoid and compute
// the corresponding function values. If the tag is TAG_END,don't
// compute but exit.
MPI_Recv(x,MPI_ANY_TAG,&status);
if (status.MPI_TAG == TAG_END) break;
y[0] = f(x[0]);
y[1] = f(x[1]);
// Send back the computed result
MPI_Send(y,MPI_COMM_WORLD);
}
}
return sum;
}
要使其并行化，我确实对其进行了硬编码，以明确说明自己的工作。我以3的步长使循环递增。我添加了新的数组来存储x和y值。我要做的是首先将x值收集到特定的数组中。然后，我将x值的每个数组发送到新处理器。然后，我执行另一个函数以获得y值。然后，我将它们发送回处理器（等级= 0）以添加所有“集成片”。
尝试并行化代码
if (myRank == 0)
{
// I am the controller,distribute the work
for (step = 0; step < maxSteps; step+3)
{
x1[0] = x_start + stepSize*step;
x1[1] = x_start + stepSize*(step+1);
x2[0] = x_start + stepSize*(step+1);
x2[1] = x_start + stepSize*((step+1)+1);
x3[0] = x_start + stepSize*(step+2);
x3[1] = x_start + stepSize*((step+1)+2);
nextRank = step % (numProcs-1) + 1;
// Send the work
MPI_Send(x1,1,MPI_COMM_WORLD);
MPI_Send(x2,MPI_COMM_WORLD);
MPI_Send(x3,3,MPI_COMM_WORLD);
// Receive the result
MPI_Recv(y1,MPI_STATUS_IGNORE);
sum += stepSize*0.5*(y1[0]+y1[1]);
MPI_Recv(y2,MPI_STATUS_IGNORE);
sum += stepSize*0.5*(y2[0]+y2[1]);
MPI_Recv(y3,MPI_STATUS_IGNORE);
sum += stepSize*0.5*(y3[0]+y3[1]);
}
// Signal workers to stop by sending empty messages with tag TAG_END
for (nextRank = 1; nextRank < numProcs; nextRank++)
MPI_Send(&nextRank,MPI_COMM_WORLD);
}
else if (myRank = 1)
{
while (1)
{
MPI_Recv(x1,&status);
if (status.MPI_TAG == TAG_END) break;
y1[0] = func(x1[0]);
y1[1] = func(x1[1]);
// Send back the computed result
MPI_Send(y1,MPI_COMM_WORLD);
}
}
else if (myRank = 2)
{
while (1)
{
MPI_Recv(x2,&status);
if (status.MPI_TAG == TAG_END) break;
y2[0] = func(x2[0]);
y2[1] = func(x2[1]);
// Send back the computed result
MPI_Send(y2,MPI_COMM_WORLD);
}
}
else if (myRank = 3)
{
while (1)
{
MPI_Recv(x3,&status);
if (status.MPI_TAG == TAG_END) break;
y3[0] = func(x3[0]);
y3[1] = func(x3[1]);
// Send back the computed result
MPI_Send(y3,MPI_COMM_WORLD);
}
}
return sum;
}
问题是我不再输出。恐怕我造成了僵局，但我找不到位置。我可以收到有关此方法的反馈吗？
来源：https://doc.itc.rwth-aachen.de/display/VE/PPCES+2012
解决方法
如果您想获得拥有8个内核的利润（这只是一个示例），您可以做的最好的事情（也是最简单的事情）是将整数间隔分为八个部分（您可以任意划分分区，以得到每个工作量都由您自己决定，然后由您自己决定），然后分别计算每个线程中的每个积分（对于一个线程而言，具有相同的循环）。
这种方法不会改变您的原始计算，并且使计算完全彼此独立（因此根本没有资源争用）
最后，您只需要添加八个积分即可获得所需的结果。
如果您正在考虑展开循环等事情以提高并行度，那么最好信任您的编译器，该编译器能够并行使用其优化器，以从当今普通cpu拥有的32个以上寄存器中获利，并且您很可能不会做得更好。
此处建议的方法将您的积分转换为8种不同的积分计算，每种计算具有不同的参数和不同的值，并且一个线程中的演算不依赖于其他线程上的演算，因此，即使在基于管道的线程核心中，您不必重新排序或复杂化指令，因为很容易将另一个线程的指令添加到管道中以免产生气泡。如果您有8个核心，那么实际上有8个以上的线程来计算某事物并不代表任何有利的任务。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。