Статья: Распределенные вычисления на FreePascal под Windows

🛑 👉🏻👉🏻👉🏻 ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻

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.
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.
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.
Компьютеры, участвующие в вычислениях, назовем кластером. MPICH должен быть установлен на каждом компьютере в кластере.
1. Скачать mpich.nt.1.2.5.src.exe (5278 Кб) или mpich.nt.1.2.5.src.zip (5248 Кб)
http://www.mcs.anl.gov/mpi/mpich/download.html
Либо с ftp сервера ftp.mcs.anl.gov/pub/mpi/nt.
2. Если запустить exe файл, то после распаковки запустится интерактивная программа установки MPICH. Чтобы не утомлять себя выбором устанавливаемых компонент, удобнее установить MPICH в неинтерактивном режиме.
а. Разархивируйте содержимое в общую папку (например, \\ILYA\common)
определяет каталог, куда установится MPICH. Это расположение можно изменить.
определяют число устанавливаемых компонент. Для главного компьютера (откуда запускается главный процесс) подходящие опции таковы
Для простого компьютера (которому отводится только роль вычислителя) число компонент может быть сокращено до двух.
На каждом компьютере кластера выполнить команду установки в неинтерактивном режиме. В моем случае запуск программы установки таков:
>\\ILYA\common\setup -s -f1\\ILYA\common\setup.iss
После установки на каждом компьютере должна запуститься служба mpich_mpd (MPICH Daemon (C) 2001 Argonne National Lab). (смотрите рисунок)
Если был установлен компонент SDK (что необходимо сделать на том компьютере, откуда будет производиться запуск программ), то в каталоге MPICH (прописанном в пункте szDir) присутствуют подкаталоги SDK и SDK.gcc. Содержимое этих каталогов — библиотечные и заголовочные файлы для языков C, С++ и Fortran.
Каталог SDK предназначен для компиляторов MS VC++ 6.x и Compaq Visual Fortran 6.x, а каталог SDK.gcc — для компиляторов gcc и g77.
Настройку можно осуществить с помощью простых утилит, имеющихся в дистрибутиве.
Остановимся подробнее на каталоге mpd\bin в директории MPICH. Содержимое каталога:
Использование команд mpirun и mpiregister ждет нас впереди. Чтобы удостовериться, что службы MPICH, работающие на разных компьютерах, взаимодействуют должным образом, можно воспользоваться утилитой MPIconfig. Для этого следует
1. Запустить MPIConfig.exe (можно воспользоваться ссылкой в главном меню, она там должна быть)
3. В появившемся окне выбрать пункт меню "Action"—"Scan hosts"
4. Напротив имени каждой машины должна загореться пиктограмма "MPI" ( примерно вот так)
Все вышеописанное относилось к установке собственно MPICH. Для того, чтобы прикрутить библиотеки MPICH к FreePascal, следует еще немножко поработать.
Cледует воспользоваться динамической библиотекой mpich.dll, которая располагается в системном каталоге (копируется туда при установке MPICH).
1. Скачать модуль FreePascal, реализующий функции этой динамической библиотеки. Файл mpi.pp скачать zip-архив (10 КБ)
2. Для использования модуля mpi следует просто скопировать файл mpi.pp в каталог, где FreePascal ищет модули (unit searchpath).
Модуль написан с использованием утилиты h4pas.exe и заголовочных файлов *.h из SDK\Include.
Во именах всех функциях библиотеки MPICH используется префикс MPI_. Возвращаемое значение большинства функций — 0, если вызов был успешным, а иначе — код ошибки.
Основные функции MPI, с помощью которых можно организовать параллельное вычисление
Утверждается, что этого хватит. Причем первые четыре функции должны вызываться только один раз, а собственно взаимодействие процессов — это последние два пункта.
Описание функций, осуществляющих передачу, оставим на потом, а сейчас рассмотрим описание функций инициализации/завершения
function MPI_Init( var argc : longint;
Инициализация MPI. Аргументы argc и argv — переменные модуля system, определяющие число параметров командной строки и сами эти параметры, соответственно.
При успешном вызове функции MPI_Init создается коммуникатор ( область взаимодействия процессов), под именем MPI_COMM_WORLD.
function MPI_Comm_size( comm : MPI_Comm;
Определяет число процессов, входящих в коммуникатор comm.
function MPI_Comm_rank( comm : MPI_Comm;
Определяется ранг процесса внутри коммуникатора. После вызова этой функции все процессы, запущенные загрузчиком MPI-приложения, получают свой уникальный номер (значение возвращаемой переменной proc_id у всех разное). После вызова функции MPI_Comm_rank можно, таким образом, назначать различным процессам различные вычисления.
2. MPI_Comm_size — определение размера области взаимодействия
3. MPI_Comm_rank — определение номера процесса
4. Далее идет любая совокупность команд обмена (передача, прием, и тп.)
5. MPI_Finalize — завершение работы с MPI
var namelen, numprocs, myid : longint;
MPI_Comm_size( MPI_COMM_WORLD, numprocs);
MPI_Comm_rank( MPI_COMM_WORLD, myid);
GetMem( processor_name, MPI_MAX_PROCESSOR_NAME+1); // константа MPI_MAX_PROCESSOR_NAME равна 256
MPI_Get_processor_name( processor_name, namelen);
Writeln('Hello from ',myid,' on ', processor_name);
Здесь, как видно, никакого обмена нет, каждый процесс только "докладывает" свой ранг.
Для наглядности выводится также имя компьютера, где запущен каждый процесс. Для его определения используется функция MPI_Get_processor_name.
function MPI_Get_processor_name( proc_name : Pchar;
При успешном вызове этой функции переменная proc_name содержит строку с именем компьютера, а name_len — длину этой строки.
После компиляции (с соответствующими опциями)
>fpc -dRELEASE [-Fu<каталог, где размещен файл mpi.pp>] test.pas
должен появиться исполняемый файл test.exe, однако рано радоваться. Запуск этого exe-файла не есть запуск параллельной программы.
Запуск MPI-программы осуществляется с помощью загрузчика приложения mpirun. Формат вызова таков:
>mpirun [ключи mpirun] программа [ключи программы]
Вот некоторые из опций команды mpirun:
использовать указанный файл для считывания имени пользователя и пароля.
Первая строка в файле должна содержать имя пользователя, а вторая — его пароль)
установить класс приоритета процессов и, опционально, уровень приоритета.
class = 0,1,2,3,4 = idle, below, normal, above, high
level = 0,1,2,3,4,5 = idle, lowest, below, normal, above, highest
Для организации параллельного вычисления на нескольких машинах следует
1. На каждом компьютере, входящем в кластер, завести пользователя с одним и тем же именем (например, MPIUSER) и паролем (я дал ему пароль "1"), с ограниченными привилегиями.
2. На главном компьютере (в моем случае это, разумеется, ILYA) создать сетевую папку (например, COMMON). Следует озаботиться, чтобы пользователь MPIUSER имел к ней полный доступ.
3. В той же папке создать файл, содержащий имя пользователя, от чьего имени будут запускаться процессы, а также его пароль. В моем случае содержимое этого файла должно быть таким:
После всех этих действий запуск MPI программы test осуществить можно как
>mpirun -pwdfile \\ILYA\COMMON\lgn -hosts 2 ILYA 1 EKATERINA 1 \\ILYA\COMMON\test.exe
Изменив соответствующие опции, можно запускать различное число процессов. Например
>mpirun -pwdfile \\ILYA\COMMON\lgn -hosts 2 ILYA 3 EKATERINA 3 \\ILYA\COMMON\test.exe
На рисунке виден результат такого вызова. Вывод от различных процессов выделяется различным цветом, поскольку опция -nocolor отключена. Обратите внимание на то, что последовательность номер выводимой строки вовсе не совпадает с номером процесса. Этот порядок будет меняться от случая к случаю.
На этом рисунке запечатлен Диспетчер задач при запуске на компьютере EKATERINA четырех процессов. Установлен приоритет по умолчанию.
Поскольку компьютеры ILYA и EKATERINA объединены в локальную сеть, у меня нет никаких проблем с безопасностью. Пароль для пользователя mpiuser хранится в открытом виде в файле lgn. Увы, так можно делать далеко не всегда. Если компьютеры, входящие в кластер, являются частью более разветвленной сети, или, более того, используют подключение к Internet, так поступать не просто не желательно, а недопустимо.
В таких случаях следует хранить пароль пользователя, от имени которого будут запускаться процессы, в системном реестре Windows в зашифрованном виде. Для этого предназначена программа MPIRegister.exe.
Запускать mpiregister следует только на главном компьютере. Загрузчик приложения mpirun без опции -pwdfile будет запрашивать данные, сохраненные программой mpiregister. Если таковых не обнаружит, то запросит имя пользователя и пароль сам.
Сейчас, когда заработала простейшая программа, можно начать осваивать функции обмена данными — именно то, что позволяет осуществить взаимодействие между процессами.
Блокирующая передача (прием) — означает, что программа приостанавливает свое выполнение, до тех пор, пока передача (прием) не завершится. Это гарантирует именно тот порядок выполнения операций передачи (приема), который задан в программе.
Блокирующая передача осуществляется с помощью функции MPI_Send.
Осуществляет передачу count элементов указанного типа процессу под номером destination.
В качестве MPI-типа следует указать один из нижеперечисленных типов. Большинству базовых типов паскаля соответствует свой MPI-тип. Все они перечислены в следующей таблице. Последний столбец указывает на число байт, требуемых для хранения одной переменной соответствующего типа.
Переменная tag — вспомогательная целочисленная переменная.
MPI-тип MPI_PACKED используется при передаче данных производных типов (сконструированных из базовых типов). Их рассмотрение выходит за рамки данной статьи.
Функция MPI_Recv реализует блокирующий прием данных.
var status : MPI_Status) : longint;
Эта функция осуществляет запрос на получение данных. При ее вызове процесс будет ожидать поступления данных от процесса под номером source. Если таковой не последует, то это приведет к повисанию программы (тупик). Так что при использовании этих функций следует проявлять бдительность.
Число принятых элементов может быть меньше значения переменной count. Если же посылаемые данные имеют больший размер, то будет выведено предупреждение об обрывании передачи.
Возвращаемая переменная status содержит информацию о передаче. Например, ее можно использовать, чтобы определить фактическое количество принятых элементов. Для этого используется функция MPI_Get_count
function MPI_Get_count(var status : MPI_Status;
Число фактически принятых элементов — в возвращаемой переменной count.
Использование функций двухточечного обмена.
В следующем примере вычисление значений элементов массива "разводится" по двум процессам
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, numprocs);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, myid);
if i mod 2 = 0 then arr[i] := f(1.0*i)
MPI_Recv(@x,1,MPI_DOUBLE,1,teg,MPI_COMM_WORLD,status);
MPI_Send(@z,1,MPI_DOUBLE,0,teg,MPI_COMM_WORLD);
if myid = 0 then for i := 0 to num do writeln(i,' ',arr[i]);
Формируется массив заданного числа элементов так, что элементы с четными номерами рассчитывает процесс с myid=0, а нечетными — с myid=1. Конечно, вместо функции sqr может стоять любая другая. Программа написана, конечно же, в расчете на то, что процессов будет всего два. Поскольку значения myid, отличные от 0 и 1, не используются, процессы с такими номерами будут простаивать.
Улучшить программу, то есть написать такой ее вариант, чтобы использовались все процессы, предоставляю читателю :)
Коллективный обмен данными затрагивает не два процесса, а все процессы внутри коммуникатора.
Простейшими (и наиболее часто используемыми) разновидностями такого вида взаимодействия процессов являются рассылка MPI_Bcast и коллективный сбор данных MPI_Reduce.
function MPI_Bcast( buff : pointer;
Функция MPI_Bcast реализует "широковещательную передачу". Один процесс ( главный или root процесс) рассылает всем (и себе, в том числе) сообщение длины count, а остальные получают это сообщение.
function MPI_Reduce( buf : pointer;
Функция MPI_Reduce выполняет операцию приведения над массивов данных buf, полученным от всех процессов, и пересылает результат в result одному процессу (ранг которого определен параметром root).
Как и функция MPI_Bcast, эта функция должна вызываться всеми процессами в заданном коммуникаторе, и аргументы count, datatype и operation должны совпадать.
Имеется 12 предопределенных операций приведения
Использование коллективных функций ( вычисление числа π).
Следующая программа демонстрирует вычисление определенного интеграла.
// паскаль версия файла cpi.c из дистрибутива MPICH
var i, n, numprocs, myid : longint;
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, numprocs);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, myid);
MPI_Bcast( @n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
MPI_Reduce( @mypi, @pimy, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
writeln('; error is', abs(pimy-pi));
writeln('wall clock ', endwtime-startwtime)
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.
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.
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.
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.
1. http://www.mpi-forum.org/ — сайт, посвященный стандарту MPI.
2. http://www-unix.mcs.anl.gov/ — официальный сайт MPICH.
3. http://www.parallel.ru/ — ведущий русскоязычный сайт по параллельным вычислениям. На форуме будьте осторожны — там люди программируют на Си !
4. http://www.parallel.uran.ru/doc/mpi_tutor.html — хороший учебник по MPI для начинающих.
Не могу не порекомендовать также и печатную литературу по этой тематике:
1. С. Немнюгин, О. Стесик. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем. "БХВ-Петербург" СПб, 2002.
Основы параллельного программирования изложены в доступной форме, большую часть книги занимает именно описание функций библиотеки MPI.
2. В.Д. Корнеев. Параллельное программирование в MPI. "Институт компьютерных исследований" М, Ижевск, 2003.
Здесь изложение гораздо более "приземленное", что тоже хорошо, так как описываются (и снабжаются кодом на Си) конкретные алгоритмы, использующие параллельные вычисления.

Название: Распределенные вычисления на FreePascal под Windows
Раздел: Рефераты по информатике, программированию
Тип: статья
Добавлен 20:51:06 24 марта 2007 Похожие работы
Просмотров: 249
Комментариев: 16
Оценило: 4 человек
Средний балл: 5
Оценка: неизвестно   Скачать

файл, осуществляющий запуск каждой MPI-программы.
программа для шифрования паролей при обмене данными по LAN.
программа для обновления библиотек MPI
программа настройки хостов в кластере
программа для управления MPI-процессами
определение размера области взаимодействия
запуск x процессов. Значение x может не совпадать с числом компьютеров в кластере. В этом случае на некоторых машинах запустится несколько процессов. То, как они будут распределены, mpirun решит сам (зависит от установок, сделанных программой MPIConfig.exe)
запуск x процессов только на локальной машине
-hosts n host1 m1 host2 m2 ... hostn mn
запустить на n явно указанных машинах. Если при этом явно указать число процессов на каждой из машин, то опция -np становится необязательной
запускать процессы в указанной директории
-env "var1=val1|var2=val2|var3=val3..."
присвоить значения переменным окружения
запросить имя пользователя и пароль
подавить вывод от процессов различным цветом
по умолчанию используется -priority 1:3, то есть очень низкий приоритет.
Запрашивает имя пользователя и пароль (дважды). После ввода спрашивает, сделать ли установки постоянными. При ответе 'yes' данные будут сохранены на диске, а иначе — останутся в оперативной памяти и при перезагрузке будут утеряны.
Удаляет данные о пользователе и пароле.
Проверяет правильность сохраненных данных.
— адрес первого элемента в буфере передачи
— количество передаваемых элементов в буфере
— ранг процесса-получателя (принимает значения от нуля до n-1, где n — полное число процессов)
— максимальное количество принимаемых элементов в буфере
— адрес первого элемента буфера передачи
— максимальное количество принимаемых элементов в буфере
— адрес первого элемента буфера передачи
— количество элементов в буфере передачи
значение произведения всех элементов
Срочная помощь учащимся в написании различных работ. Бесплатные корректировки! Круглосуточная поддержка! Узнай стоимость твоей работы на сайте 64362.ru
Если Вам нужна помощь с учебными работами, ну или будет нужна в будущем (курсовая, дипломная, отчет по практике, контрольная, РГР, решение задач, онлайн-помощь на экзамене или "любая другая" учебная работа...) - обращайтесь: https://clck.ru/P8YFs - (просто скопируйте этот адрес и вставьте в браузер) Сделаем все качественно и в самые короткие сроки + бесплатные доработки до самой сдачи/защиты! Предоставим все необходимые гарантии.
Привет студентам) если возникают трудности с любой работой (от реферата и контрольных до диплома), можете обратиться на FAST-REFERAT.RU , я там обычно заказываю, все качественно и в срок) в любом случае попробуйте, за спрос денег не берут)
Да, но только в случае крайней необходимости.

Статья: Распределенные вычисления на FreePascal под Windows
Курсовая работа по теме Анализ эффективности проводимых ветеринарных мероприятий по профилактике болезни новорожденных
Конструктивное Мышление У Младших Школьников Диссертация
Реферат: Фрегат Надежда
Город Астана Эссе
Реферат по теме Конфликт Чацкого и Софьи
Курсовая На Тему Фольклор
Реферат: Искусственное осеменение коров
Реферат: Технология производства сметаны
Реферат: Ишемическая болезнь сердца 5
Курсовая работа по теме Проектирование локальной сети для компании 'АйТи Сервисез'
Контрольная работа: Анализ финансового состояния предприятия ООО "СЕВ-МЕТ"
Сочинение На Тему Легко Ли Быть Добрым
Реферат по теме Вклад российских ученых в совершенствование мировой экономической мысли
Структура Педагогической Системы Реферат
Курсовая работа по теме База данных "Такси"
Реферат Прохождение Военной Службы
Расчет режима ручной дуговой сварки
Характеристика Практика Медицина
Сочинение Летние Радости 5 Класс По Русскому
Реферат: Первобытная культура 4
Реферат: Значение и роль фотосинтеза
Реферат: Структурные преобразования в экономике России
Реферат: Питание при сахарном диабете