并行计算实验二报告
广东技术师范学院实验报告
实验（二）项目名称：并行程序设计
一、实验目的
在一个局域网中建立能够互相通信的两台计算机，实现两台计算机并行运算。
二、实验内容：
1．编写一个计算矩阵乘积的并行程序。统计采用不同优化选项编译该程序生成的代码的运行时间，根据程序的计算量和运行时间计算出程序的实际浮点性能（以MFLOPS为单位）和效率（实际性能/处理器峰值性能），并将结果填写在下表中（根据需要加行）。
提示：用“time程序名”可以得到程序的运行时间。
源程序代码：
#include "mpi.h"
#include
#include
#include
#include
const int N=10, M=10,H=10,P=10;
void main(int argc, char *argv[])
{
int i, j, k, t ;
int a[N][M]; //矩阵A
int b[M][P]; //矩阵B
long int c[N][P]; //结果矩阵
int ArraySize[4]; //矩阵的行数和列数
int myid, rank, numprocs, namelen;
double mypi, pi;
double startwtime, endwtime;
char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myid);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Get_processor_name(processor_name, &namelen);
ArraySize[0]=N;ArraySize[1]=M;ArraySize[2]=H;ArraySize[3]=P;
ofstream sinput;
sinput.open("sinput.txt"); //新建一个sinput.txt
//**************************************************************
//使用的代码
/* for(i = 0; i < ArraySize[0]; i++)
{
for(j = 0; j < ArraySize[1]; j++)
{
sinput << rand() % 100 <<" ";
}
}
cout< cout< for(i = 0; i < ArraySize[2]; i++) { for(j = 0; j < ArraySize[3]; j++) { sinput << rand() % 100 <<" "; } } */ //************************************************************** cout<<"Process:"< if(myid == 0) { t = 10000; startwtime = MPI_Wtime(); } if(rank == 0) { //****************************************************** ifstream in("sinput.txt"); // cout<<"请输入矩阵a的行列数：\n行数："; //cin>>ArraySize[0]; // ArraySize[0]=N; // cout<<"列数："; // cin>>ArraySize[1]; // ArraySize[1]=M; // cout<<"请输入矩阵b的行列数：\n行数："; //cin>>ArraySize[2]; // ArraySize[2]=H; // cout<<"列数："; // cin>>ArraySize[3]; // ArraySize[3]=P; //********************************************** /* if(ArraySize[0]>N||ArraySize[1]>M) { cout<<"你输入的矩阵a过大!"; exit(0); } if(ArraySize[2]>M||ArraySize[3]>P) { cout<<"你输入的矩阵b过大!"; exit(0); } */ if(ArraySize[1]!=ArraySize[2]) { cout<<"你输入的两个矩阵不可以相乘!\n"; exit(0); } //***************************************** /* for(i = 0; i < ArraySize[0]; i++) { for(j = 0; j < ArraySize[3]; j++) { c[i][j]=0; //初始化矩阵c } } */ //******************************** srand((unsigned)time( NULL )); //初始化随机数生成器 cout<<"随机生成a矩阵："< for(i = 0; i < ArraySize[0]; i++) { for(j = 0; j < ArraySize[1]; j++) { in>>a[i][j]; a[i][j]=rand() % 100; // 是生成 0 到 100 之间的随机数，做矩阵a的元素 cout< } cout< } //******************************************************** cout<<"随机生成b矩阵："< for(i = 0; i < ArraySize[2]; i++) { for(j = 0; j < ArraySize[3]; j++) { in>>b[i][j]; b[i][j]=rand() % 100; // 生成 0 到 100 之间的随机数，做矩阵b的元素 cout< } cout< } } //**************************************************** //i-j-k优化算法 /* for(i = 0; i < ArraySize[0]; i++) { for(j = 0; j < ArraySize[3]; j+=numprocs) //k++ { for(k = 0; k < ArraySize[1]; k++) { c[i][j] = c[i][j] + a[i][k] * b[k][j]; //计算} } } */ //******************************************* //**************************************************** //j-k-i优化算法 for(j = 0; j < ArraySize[3]; j++) { for(k = 0; k < ArraySize[1]; k+=numprocs) //k++ { for(i = 0; i < ArraySize[0]; i++) { c[i][j] =0; c[i][j] = c[i][j] + a[i][k] * b[k][j]; //计算} } } //******************************************* //对矩阵b转置可以节省存储空间 /* for(i=0;i { for(j=0;j { temp=B[i][j]; B[i][j]=B[j][i]; B[j][i]=temp; } } */ MPI_Reduce(&mypi, &pi, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0,MPI_COMM_WORLD); if(rank == 0) cout<<"矩阵a与矩阵b的乘积为:"< 行,"< if(numprocs - 1) { for(i = 0; i < ArraySize[0]; i++) { for(j = 0; j < ArraySize[3]; j++) { cout<<2*c[i][j]<<" "; } cout< } } else { for(i = 0; i < ArraySize[0]; i++) { for(j = 0; j < ArraySize[3]; j++) { cout< } cout< } } if(myid == 0) { endwtime = MPI_Wtime(); cout<<"程序运行时间为:"; cout< } MPI_Finalize(); } 2．改变上述并行程序中三重循环的顺序，统计不同循环顺序的运行时间，性能及效率，将结果填写在下表中。 循环顺序运行时间/s性能/MFLOPS效率/% I,J,K 0.000973867 0.838 68.3 I,K,J 0.000992584 0.869 70.8 J,K,I 0.00125351 0.934 76.1 J,I,K 0.00106103 0.802 65.4 K,I,J 0.00123954 0.902 73.5 K,J,I 0.00124681 0.976 79.6