在编程的过程中,尽量不要用.c编写程序,而要用.cpp编写程序。在测试过程中发现,用.c编写程序会发生undefined reference to “symbols”错误。通过Makefile文件我们可以看出:常规的cpp文件不是利用g++进行编译,而是mpic++进行编译;cuda程序还是利用nvcc编译器进行编译;链接的时候要采用mpic++编译器。mpi在调用cuda程序的...
在编程的过程中,尽量不要用.c编写程序,而要用.cpp编写程序。在测试过程中发现,用.c编写程序会发生undefined reference to “symbols”错误。通过Makefile文件我们可以看出:常规的cpp文件不是利用g++进行编译,而是mpic++进行编译;cuda程序还是利用nvcc编译器进行编译;链接的时候要采用mpic++编译器。mpi在调用cuda程序的...
MPIKernel(float*input,float*output){inttid=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;output[tid]=sqrt(input[tid]);}// Initialize an array with random data (between 0 and 1)voidinitData(float*data,intdataSize){for(inti=0;i<dataSize;i++){data[i]=(float)rand()/RAND_MAX;}}// CUDA computat...
通过编译simpleMPI.cpp和simpleMPI.cu文件，成功测试了MPI+CUDA混合编程示例。若在编译阶段遇到mpi找不到的错误，通常是因为未安装mpi库，可安装msmpi库解决。值得注意的是，simpleMPI默认编译后的执行文件位于d:\work\bin\win64\Debug目录下。通过运行mpiexec命令，可验证simpleMPI的多节点并行能力。实际操...
目前,很多HPC(High-Performance Computing)集群采用的都是异构的CPU/GPU节点模型,也就是MPI和CUDA的混合编程,来实现多机多卡模型。目前,支持CUDA的编程语言有C,C++,Fortran,Python,Java [2]。CUDA采用的是SPMD(Single-Program Multiple-Data,单程序多数据)的并行编程风格。
本文基于当前流行的SMP集群硬件体系结构和SMP集群多层次并行化编程模型,采用OpenMP+MPI+CUDA的混合编程模型进行了N-body问题的算法实现,并将该算法与传统的N体并行算法进行了执行时间与加速比的比较。 2.SMP多核集群体系结构 高性能并行计算的研究包括并行计算机体系结构、并行程序设计、并行算法理论模型和并行算法实践应...
解析:使用比较广泛的是为可扩展的集群计算设计的消息传递接口(Message Passing Interface,MPI)和为共享存储器的多处理器系统设计的OpenMP。目前,很多HPC(High-Performance Computing)集群采用的都是异构的CPU/GPU节点模型,也就是MPI和CUDA的混合编程,来实现多机多卡模型。目前,支持CUDA的编程语言有C,C++,Fortran,Python...
本文采用基于消息传递的MPI 编程方法和一种全新的共享内存模型CUDA 相结合，提出一种MPI+CUDA 的混合编程模型。为证明该模型的可行性，将3台含有CUDA-enabled GPU 的计算机建成一个SMP 集群，建立MPI+CUDA 混合并行编程环境，采用多粒度混合编程方法对大规模矩阵乘问题进行并行化，从而测试该模型在SMP 集群上的运行...
1 MPI+CUDA并行模型 ?? MPI???[8]??是消息传递接口的简称, 是一种消息传递编程模型。由于MPI细粒度并行会引发大量的通信,从而产生昂贵的通信代价,造成较大开销。通过开发混合并行程序,MPI只需要建立粗粒度并行,实现节点间通信即可,有效地克服了MPI通信代价大的缺点。?? CUDA是基于GPU进行通用计算的开发平台,适合...
1MPI+CUDA并行模型 MPI[8]是消息传递接口的简称,是一种消息传递编程模型。由于MPI细粒度并行 会引发大量的通信,从而产生昂贵的通信代价,造成较大开销。通过开 发混合并行 程序, MPI 只需要建立粗粒度并行 , 实现节点间通信即可 , 有效地克服了 MPI 通 ...