Message Passing Interface

Message Passing Interface (MPI, интерфейс передачи сообщений) — программный интерфейс (API) для передачи информации, который позволяет обмениваться сообщениями между процессами, выполняющими одну задачу. Разработан Уильямом Гроуппом, Эвином Ласком^[англ.] и другими.

MPI является наиболее распространённым стандартом интерфейса обмена данными в параллельном программировании, существуют его реализации для большого числа компьютерных платформ. Используется при разработке программ для кластеров и суперкомпьютеров. Основным средством коммуникации между процессами в MPI является передача сообщений друг другу.

Стандартизацией MPI занимается MPI Forum. В стандарте MPI описан интерфейс передачи сообщений, который должен поддерживаться как на платформе, так и в приложениях пользователя. В настоящее время существует большое количество бесплатных и коммерческих реализаций MPI. Существуют реализации для языков Фортран 77/90, Java, Си и C++.

В первую очередь MPI ориентирован на системы с распределенной памятью, то есть когда затраты на передачу данных велики, в то время как OpenMP ориентирован на системы с общей памятью (многоядерные с общим кэшем). Обе технологии могут использоваться совместно, чтобы оптимально использовать в кластере многоядерные системы.

Стандарты MPI

Первая версия MPI разрабатывалась в 1993—1994 году, и MPI 1 вышла в 1994.

Большинство современных реализаций MPI поддерживают версию 1.1. Стандарт MPI версии 2.0 поддерживается большинством современных реализаций, однако некоторые функции могут быть реализованы не до конца.

В MPI 1.1 (опубликован 12 июня 1995 года, первая реализация появилась в 2002 году) поддерживаются следующие функции:

передача и получение сообщений между отдельными процессами;
коллективные взаимодействия процессов;
взаимодействия в группах процессов;
реализация топологий процессов;

В MPI 2.0 (опубликован 18 июля 1997 года) дополнительно поддерживаются следующие функции:

динамическое порождение процессов и управление процессами;
односторонние коммуникации (Get/Put);
параллельный ввод и вывод;
расширенные коллективные операции (процессы могут выполнять коллективные операции не только внутри одного коммуникатора, но и в рамках нескольких коммуникаторов).

Версия MPI 2.1 вышла в начале сентября 2008 года.

Версия MPI 2.2 вышла 4 сентября 2009 года.

Версия MPI 3.0 вышла 21 сентября 2012 года.

Функционирование интерфейса

Базовым механизмом связи между MPI процессами является передача и приём сообщений. Сообщение несёт в себе передаваемые данные и информацию, позволяющую принимающей стороне осуществлять их выборочный приём:

отправитель — ранг (номер в группе) отправителя сообщения;
получатель — ранг получателя;
признак — может использоваться для разделения различных видов сообщений;
коммуникатор — код группы процессов.

Операции приёма и передачи могут быть блокирующимися и неблокирующимися. Для неблокирующихся операций определены функции проверки готовности и ожидания выполнения операции.

Другим способом связи является удалённый доступ к памяти (RMA), позволяющий читать и изменять область памяти удалённого процесса. Локальный процесс может переносить область памяти удалённого процесса (внутри указанного процессами окна) в свою память и обратно, а также комбинировать данные, передаваемые в удалённый процесс с имеющимися в его памяти данными (например, путём суммирования). Все операции удалённого доступа к памяти не блокирующиеся, однако, до и после их выполнения необходимо вызывать блокирующиеся функции синхронизации.

Пример программы

Ниже приведён пример программы вычисления числа $\pi$ на языке C с использованием MPI:

// Подключение необходимых заголовков
#include <stdio.h>
#include <math.h>
// Подключение заголовочного файла MPI
#include "mpi.h"
 
// Функция для промежуточных вычислений
double f(double a)
{
    return (4.0 / (1.0+ a*a));
}
 
// Главная функция программы
int main(int argc, char **argv)
{
    // Объявление переменных
    int done = 0, n, myid, numprocs, i;
    double PI25DT = 3.141592653589793238462643;
    double mypi, pi, h, sum, x;
    double startwtime = 0.0, endwtime;
    int namelen;
    char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];
 
    // Инициализация подсистемы MPI
    MPI_Init(&argc, &argv);
    // Получить размер коммуникатора MPI_COMM_WORLD
    // (общее число процессов в рамках задачи)
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);
    // Получить номер текущего процесса в рамках 
    // коммуникатора MPI_COMM_WORLD
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);
    MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen);
 
    // Вывод номера потока в общем пуле
    fprintf(stdout, "Process %d of %d is on %s\n", myid,numprocs,processor_name);
    fflush(stdout);
 
    while(!done)
    {
        // количество интервалов
        if(myid==0)
        {
            fprintf(stdout, "Enter the number of intervals: (0 quits) ");
            fflush(stdout);
            if(scanf("%d",&n) != 1)
            {
                fprintf(stdout, "No number entered; quitting\n");
                n = 0;
            }
            startwtime = MPI_Wtime();
        }
        // Рассылка количества интервалов всем процессам (в том числе и себе)
        MPI_Bcast(&n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
        if(n==0)
            done = 1;
        else
        {
            h = 1.0 / (double) n;
            sum = 0.0;
            // Обсчитывание точки, закрепленной за процессом
            for(i = myid + 1 ; (i <= n) ; i += numprocs)
            {
                x = h * ((double)i - 0.5);
                sum += f(x);
            }
            mypi = h * sum;
 
            // Сброс результатов со всех процессов и сложение
            MPI_Reduce(&mypi, &pi, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
 
            // Если это главный процесс, вывод полученного результата
            if(myid==0)
            {
                printf("PI is approximately %.16lf, Error is %.16lf\n", pi, fabs(pi - PI25DT));
                endwtime = MPI_Wtime();
                printf("wall clock time =%lf\n", endwtime-startwtime);
                fflush(stdout);
            }
        }
    }
 
    // Освобождение подсистемы MPI
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

Реализации MPI

MPICH — одна из самых первых свободная реализация MPI, работает на UNIX-системах и Windows NT
Open MPI — ещё одна свободная реализация MPI. Основана на более ранних проектах FT-MPI, LA-MPI, LAM/MPI и PACX-MPI. Поддерживаются различные коммуникационные системы (в том числе Myrinet).
MPI/PRO for Windows NT — коммерческая реализация для Windows NT
Intel MPI — коммерческая реализация для Windows / Linux
Microsoft MPI входит в состав Compute Cluster Pack SDK. Основан на MPICH2, но включает дополнительные средства управления заданиями. Поддерживается спецификация MPI-2.
HP-MPI — коммерческая реализация от HP
SGI MPT — платная библиотека MPI от SGI
Mvapich — свободная реализация MPI для Infiniband
Oracle HPC ClusterTools — бесплатная реализация для Solaris SPARC/x86 и Linux на основе Open MPI
MPJ — MPI for Java
MPJ Express — MPI на Java

См. также

Ссылки

MPI Forum (англ.)
MPICH (англ.)
MPI на parallel.ru (рус.)
MPI в Вычислительном центре им. А. А. Дородницына РАН (рус.)
MPJ Express (Java) (англ.)
MPJ: MPI for Java (англ.)
Курс лабораторных работ по MPI (рус. koi8-R)
Оленёв Н.Н. Основы параллельного программирования в системе MPI. М.: ВЦ РАН, 2005. 80 с. Web: (рус.)
Долматова А.И., Оленёв Н.Н. Параллельные вычисления в моделировании региональной экономики: учебное пособие / А.И. Долматова, Н.Н. Оленёв. – Киров: ПРИП ФГБОУ ВПО «ВятГУ», 2012. – 125 с. Web: (рус.)

См. также

PETSc — библиотека параллельных программ для решения систем линейных алгебраических уравнений
OpenMP (англ. Open Multi-Processing) — технология мультипроцессорного (мультипотокового) программирования.
Модель акторов
mpC — The mpC Parallel Programming Environment (англ.)