Message Passing Interface (MPI)

Message Passing Interface (MPI)
Message Passing Interface (MPI) Julian Pascal Werra

Gliederungsübersicht
A. Motivation B. Parallele und Verteilte Programmierung C. MPI D. Fazit

Technische Fortschritte
Motivation 1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Technische Fortschritte Hardware ist günstiger geworden Entwicklung von Hochgeschwindigkeits-Netzwerken (z.B. LAN)  Entwicklung von Parallelrechnern Warum MPI? Je nach Parallelrechner kann Nachrichtenaustausch notwendig sein MPI ist eine Spezifikation für Datenaustausch auf nachrichtengekoppelten Systemen

A. Motivation B. Parallele und Verteilte Programmierung 1. Klassifizierung von Parallelrechnern 2. Verteilter und gemeinsamer Speicher C. MPI D. Fazit

Klassifizierung von Parallelrechnern
3. MPI 4. Fazit 1. Motivation 2. Parallele und … Single Instruction Multiple Instruction Single Data SISD MISD Multiple Data SIMD MIMD Flynnsche Klassifikation SISD Ein Prozessor mit einem Programmspeicher  Einprozessorsysteme (klassische Von-Neumann-Architektur) SIMD Mehrere Prozessoren Zugriff auf gemeinsamen Programm-/Datenspeicher  Vektor- und Feldrechner

Klassifizierung von Parallelrechnern
3. MPI 4. Fazit 1. Motivation 2. Parallele und … Single Instruction Multiple Instruction Single Data SISD MISD Multiple Data SIMD MIMD Flynnsche Klassifikation MISD Jeweils eigener Programm-, aber gemeinsamer Datenspeicher Jeder Prozessor erhält das selbe Datum aus dem Datenspeicher  wenig sinnvoll MIMD Jeder Prozessor erhält ein separates Datum  alle Arten von Multicomputer-/Multiprozessorsystemen

A. Motivation B. Parallele und Verteilte Programmierung 1. Klassifizierung von Parallelrechnern 2. Verteilter und gemeinsamer Speicher C. MPI D. Fazit

Verteilter und gemeinsamer Speicher
3. MPI 4. Fazit 1. Motivation 2. Parallele und … MIMD Multiprozessorsysteme Gemeinsamer Speicher Multicomputersysteme Verteilter Speicher Gemeinsamer Speicher shared memory machine (SMM) Speicher kann zum Datenaustausch genutzt werden Anwendungsgebiet für OpenMP Verteilter Speicher distributed memory machine (DMM) Keine gemeinsame Datenablage, somit Zwang zum Nachrichtenaustausch Anwendungsgebiet für MPI

Verteilter und gemeinsamer Speicher
3. MPI 4. Fazit 1. Motivation 2. Parallele und … Message Passing Programmiermodell System der Klasse MIMD Kollektion von Prozessoren Je eigener Programmspeicher Verteilter Speicher Nachrichtenaustausch erfolgt über ein Netzwerk

A. Motivation B. Parallele und Verteilte Programmierung C. MPI 1. Grundlagen 2. Prozessgruppen 3. Kommunikatoren 4. Einzeltransfer-Operationen 5. Globale Kommunikations-Operationen 6. Zeitmessung D. Fazit

Grundlagen MPI Versions-Historie
1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit MPI Spezifikation, die den Nachrichtenaustausch auf verteilten Systemen beschreibt Legt Programm-Bindings (Sprachkonstrukte) fest Implementierungen für C und Fortran (mittlerweile auch Java) Durch einheitliche Schnittstellen portabel Versions-Historie 1994 MPI-1 Standard 1995 MPI-1.1 (Fehlerbereinigung) 1997 MPI-1.2 (Fehlerbereinigung) 1997 MPI-2 Standard (Erweiterung um dynamische Prozessverwaltung, parallele Ein/Ausgabe und einseitige Kommunikationsoperationen)

Grundlagen Programmaufbau
1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Programmaufbau Innerhalb eines Programms müssen MPI-Funktionen von MPI_Init und MPI_Finalize umschlossen sein MPI_Init Muss die erste aufgerufene MPI-Funktion sein Veranlasst notwendige Vorbereitungen für den Einsatz von MPI MPI_Finalize Muss die letzte aufgerufene MPI-Funktion sein Gibt reservierte Ressourcen wieder frei Sorgt für eine saubere Umgebung (behandelt z.B. nicht zugestellte Nachrichten)

Menge von geordneten Prozessen
Prozessgruppen 1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Menge von geordneten Prozessen Ein Prozess kann mehreren Gruppen angehören MPI stellt Funktionen bereit für: Vereinigung / Löschen Schnitt- / Differenz- / Untermengenbildung Anzahl der Prozesse / Bestimmung des Indizes des aufrufenden Prozesses Gleichheitsprüfung zweier Gruppen Das Kommunikationsumfeld einer Prozessgruppe nennt sich Kommunikationsgebiet

Treten nur in Verbindung mit einer Prozessgruppe auf
Kommunikatoren 1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Treten nur in Verbindung mit einer Prozessgruppe auf Lokale Darstellung eines Kommunikationsgebiets Inter-Kommunikator: Kommunikation zwischen Gruppen Intra-Kommunikator: Kommunikation innerhalb einer Gruppe MPI stellt Funktionen bereit für: Erzeugung Duplizierung Aufspaltung

Einzeltransfer-Operationen
1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Kommunikation zwischen zwei Prozessen (klassische Sender/Empfänger-Beziehung) Sendeoperation MPI_Send Empfangsoperation MPI_Recv Misch-Operation MPI_Sendrecv Beteiligte Prozesse rufen entsprechende Funktion auf

Einzeltransfer-Operationen
1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit #include <stdio.h> #include <string.h> #include “mpi.h” int main (int argc, char *argv[]) { int my_rank, source, dest, tag=0; char msg [20]; MPI_Status status; // MPI Initialisieren MPI_Init (&argc, &argv); // Eigenen Rang bestimmen MPI_Comm_rank (MPI_COMM_WORLD, &my_rank); // Der Prozess mit Rang 0 sendet eine Nachricht... if (my_rank == 0){ strcpy (msg, “Testnachricht”); MPI_Send (msg, strlen(msg)+1, MPI_Char, 1, tag, MPI_COMM_WORLD); } // ...und Prozess 1 empfängt sie if (my_rank == 1){ MPI_Recv (msg, 20, MPI_Char, 0, tag, MPI_COMM_WORLD, &status); } // MPI beenden MPI_Finalize(); }

Globale Kommunikations-Operationen
1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Kommunikation zwischen mehreren Prozessen Beteiligte Prozesse rufen die gleiche Funktion mit ggf. unterschiedlichen Parametern auf Welche Funktionalitäten können durch solche Funktionen abgedeckt werden? Broadcast Akkumulation Gather (Unterschiedliche Daten sammeln) Scatter (Unterschiedliche Daten verteilen) Multi-Broadcast Multi-Akkumulation Totaler Austausch

1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Broadcast MPI_Bcast Der Wurzelprozess beschickt die beteiligten Prozesse mit den selben Daten

1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Akkumulation MPI_Reduce Der Wurzelprozess empfängt Daten von den beteiligten Prozessen Auf diese Daten wendet er eine Reduktionsoperation an

1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Gather MPI_Gather Der Wurzelprozess sammelt Daten von den beteiligten Prozessen

1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Scatter MPI_Scatter Entspricht grundlegend einem Broadcast Es kann aber an jeden Prozess eine separate Nachricht verschickt werden

1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Multi-Broadcast MPI_Allgather Die beteiligten Prozesse beschicken sich gegenseitig mit Nachrichten Jeder Prozess erhält jede versandte Nachricht Kommt somit ohne ausgezeichneten Wurzelprozess aus

1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Multi-Akkumulation MPI_Allreduce Entspricht einer Akkumulation gefolgt von einem Broadcast Benötigt einen Wurzelprozess, der die Reduktionsoperation vornimmt

1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Totaler Austausch MPI_Alltoall Alle beteiligten Prozesse tauschen sich gegenseitig mit Nachrichten aus Jeder Prozess erhält eine für ihn explizit bestimmte Nachricht

Typische Fragestellungen
Zeitmessung 1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit Typische Fragestellungen Wie lange nimmt die Bearbeitung eines speziellen Problems in Anspruch? Welcher Zeitvorteil ergibt sich durch zusätzliche Hardware? Identifizierung und Quantifizierung von brachliegenden Ressourcen MPI_Wtime liefert einen Zeitstempel MPI_Wtick gibt die Genauigkeit von MPI_Wtime an. Beispielcode Differenz zwischen end und start ergibt benötigte Zeit in Sekunden: ... start = MPI_Wtime(); ... // zu messender Programmteil end = MPI_Wtime();

A. Motivation B. Parallele und Verteilte Programmierung C. MPI D. Fazit

Fazit 1. Motivation 2. Parallele und … 3. MPI 4. Fazit MPI ist Spezifikation zur Datenübertragung auf nachrichtengekoppelten Systemen Die Kommunikation erfolgt über Kommunikatoren innerhalb von bzw. zwischen Prozessgruppen Eine Kommunikation kann zwischen zwei (Einzeltransfer) oder mehreren (globaler Transfer) Prozessen stattfinden

Ende Vortragender Julian Pascal Werra Thema
Themensteller Betreuer Julian Pascal Werra Message Passing Interface (MPI) Im Rahmen des Seminars „Parallele und Verteilte Programmierung“ Prof. Dr. Herbert Kuchen Dipl.-Wirt.-Inform. Philipp Ciechanowicz

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