Распределенные вычисления на FreePascal под Windows

Распределенные вычисления на FreePascal под Windows

Распределенные вычисления на FreePascal под Windows

Илья Аввакумов, Freepascal.ru

Введение. О чем эта статья.

Статья посвящена вопросу написания распределенных (параллельных) вычислений с использованием компилятора FreePascal (использовалась версия 2.0.1)

Проблема параллельных вычислений заинтересовала меня совсем не потому что это сейчас модно. Столкнулся с задачей, когда надо было сформировать (для дальнейнего анализа) большой массив данных. Хотелось уменьшить время вычислений имеющимися средствами. Оказывается, организовать параллельные вычисления с использованием моего любимого компилятора — вполне решаемая задача.

Стандартом для параллельных приложений для многопроцессорных вычислительных систем де-факто является MPI.

Идея MPI-программы такова: параллельная программа представляется в виде множества взаимодействующих (посредством коммуникационных процедур MPI) процессов.

Параллельные вычисления требуют

1. Разделения процессов

2. Взаимодействия между ними

MPI (Message Passing Interface) — стандарт на программный инструментарий для обеспечения связи между ветвями параллельного приложения.

В этой статье рассматривается MPICH (MPI CHameleon), свободно распространяемая реализация MPI. Использовалась версия MPICH 1.2.5 для Windows.

Установка и настройка MPICH.

MPICH для Windows требует

1. Windows NT4/2000/XP ( Professional или Server). Под Win9x/ME работать не станет!

2. Сетевое соединение по протоколу TCP/IP между машинами.

Сразу обговорю, что все примеры тестировались на двух машинах, объединенных в локальную сеть. Один компьютер (сетевое имя ILYA) — мой, а второй (сетевое имя EKATERINA) — жены.

Установка.

Компьютеры, участвующие в вычислениях, назовем кластером. MPICH должен быть установлен на каждом компьютере в кластере.

Для установки нужно

Либо с официальной страницы MPICH

#"67141.files/image001.gif">

uses mpi;

// паскаль версия файла cpi.c из дистрибутива MPICH

var i, n, numprocs, myid : longint;

teg : longint;

status : MPI_Status;

startwtime, endwtime : double;

mypi, pimy, h, sum, x : double;

fname : text;

function f( r : double) : double;

begin

f := 4.0/(1 + sqr(r))

end;

begin

MPI_Init(argc,argv);

teg := 0;

MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, numprocs);

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, myid);

n := 0;

begin

Assign(fname,'n.in');

{$I-}

Reset(fname);

Readln(fname,n);

Close(fname);

{$I+}

startwtime := MPI_Wtime;

end;

MPI_Bcast( @n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);

if n<>0 then

begin

h := 1.0/n;

sum := 0.0;

i := myid + 1;

while i <= n do

begin

x := h*( i - 0.5);

sum := sum + f(x);

i := i + numprocs;

mypi := h*sum;

MPI_Reduce( @mypi, @pimy, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

if myid = 0 then

begin

writeln('; error is', abs(pimy-pi));

endwtime := MPI_WTime;

writeln('wall clock ', endwtime-startwtime)

end;

end;

MPI_Finalize;

end.

Файл n.in, содержащий в первой строке число разбиений (чем больше число, тем точнее считается π) должен присутствовать в том каталоге, где находится исполняемый файл.

Обратите внимание на то, что в этой программе нет case-вилок &mdash все процессы вызывают одни и те же функции.

Полезная функция MPI_Wtime

function MPI_Wtime : double;

возвращает время ( в секундах), прошедшее с некоторого фиксированного момента в прошлом. Гарантируется, что этот фиксированный момент неизменен в течение работы процесса. С помощью этой функции можно отслеживать время вычислений и оптимизировать распараллеливание программы.

В каталоге SDK/Examples также можно найти файл systest.c. Здесь находится версия этой программы, написанная на паскале.

Заключение.

Модуль mpi.pp содержит описание 230 функций MPI. У меня нет никакой возможности перечислить их все, да я и не ставил перед собой такой задачи. Я могу лишь гарантировать, что все функции, которые я использовал в приведенных примерах, работают правильно.

Если же Вам удалось найти (а еще лучше &mdash исправить) какой-либо баг в файле mpi.pp &mdash большая просьба сообщить об этом мне на mailto:avva14@mail.ru?subject=mpi.pp.

1. Функции MPI_Info_c2f, MPI_Info_f2c и MPI_Request_c2f

Что они делают, я не знаю. В текущем модуле mpi.pp эти функции остаются нереализованными.

Благодарности.

Хочу поблагодарить свою супругу за любезно предоставленный компьютер для тестирования своих параллельных приложений.

Также выношу благодарность Шихалеву Ивану, который сильно помог в исправлении неточностей и ошибок первоначальной версии модуля mpi.pp.

Полезные ссылки.

1. #"#">http://www.citforum.ru/