В заключение раздела рассмотрим классический пример программы вычисления числа на многопроцессорной системе nCUBE2 с использованием стандартных средств разработки параллельных программ PSE. Для расчета используем формулу:

(2)

Интегрирование будем выполнять методом трапеций. Для получения точности 10^-8 необходимо интервал разбить на 10⁶ точек. Для начала приведем текст обычной последовательной программы и посмотрим, каким образом ее нужно модифицировать, чтобы получить параллельную версию.

с numerical integration to calculate pi (sequential program)
    program calc_pi
    integer i, n
    double precision w, sum
    double precision v
    integer np
    real*8 time, mflops, time1, dsecnd
c ввод числа точек разбиения интервала
    print *, 'Input number of stripes : '
    read *, n
    np = 1
с включаем таймер
    time1 = dsecnd()

    w = 1.0 / n
    sum = 0.0d0
с основной цикл интегрирования
    do i = 1, n
     v = (i - 0.5d0 ) * w
     v = 4.0d0 / (1.0d0 + v * v)
     sum = sum + v
    end do

с фиксируем время, затраченное на вычисления
    time = dsecnd() - time1
с подсчитываем производительность компьютера в Mflops
    mflops = 9 * n / (1000000.0 * time)
    print *, 'pi is approximated with ', sum * w
    print *, 'time = ', time, ' seconds'
    print *, 'mflops = ', mflops, ' on ', np, ' processors'
    print *, 'mflops = ', mflops/np, ' for one processor'
    end

Это классическая легко распараллеливающаяся задача. Операторы внутри цикла образуют независимые подзадачи, поэтому мы можем выполнять эти подзадачи на различных процессорах. Параллельная версия этой программы с использованием средств PSE выглядит следующим образом:

с жирным шрифтом выделены изменения в программе
c numerical integration to calculate pi (parallel program)


program calc_pi
include 'ncube/npara_prt.hf'
integer i, n
double precision w, gsum, sum
double precision v
integer np, myid, ierr, proc, j, dim, msgtype, mask
real*8 time, mflops, time1, dsecnd


с вызов функции идентификации процессора myid и опроса
c размерности заказанного подкуба dim

call whoami(myid, proc , j, dim)

c операцию чтения с клавиатуры выполняет только 0-й процессор

if ( myid .eq. 0 ) then
print *, 'Input number of stripes : '
read *, n
time1 = dsecnd()
endif

c установка переменных для функции nbroadcast

msgtype = 1
mask = -1

c рассылка параметра n по всем процессорам

ierr = nbroadcast(n, 4, 0, msgtype, mask)

c подсчет заказанного числа процессоров

np = 2**dim

w = 1.0 / n
sum = 0.0d0

с вычисление частичной суммы на каждом процессоре

do i = myid + 1, n, np
v = (i - 0.5d0 ) * w
v = 4.0d0 / (1.0d0 + v * v)
sum = sum + v
end do

c установка переменных для функции dsum

msgtype = 2
mask = -1
node = 0

с суммирование частичных сумм с сохранением результата на 0-м
c процессоре

gsum = dsum(sum, node, msgtype, mask)

с вывод информации производит только 0-ой процессор

if (myid .eq. 0) then
time = dsecnd() - time1
mflops = 9 * n / (1000000.0 * time)
print *, 'pi is approximated with ', gsum * w
print *, 'time = ', time, ' seconds'
print *, 'mflops = ', mflops, ' on ', np, ' processors'
print *, 'mflops = ', mflops/np, ' for one processor'
endif
end

Средства разработки параллельных программ, входящие в состав PSE, являются типичными для многопроцессорных систем. Те или иные аналоги рассмотренных выше функций можно найти в составе программного обеспечения любой многопроцессорной системы. Как правило, производители многопроцессорных систем включают в программное обеспечение различные варианты коммуникационных библиотек.

Общепризнанным стандартом такой коммуникационной библиотеки сегодня по праву считается MPI, поскольку о его поддержке объявили практически все фирмы-производители многопроцессорных систем и разработчики программного обеспечения для них. Существует несколько бесплатно распространяемых реализаций этой коммуникационной библиотеки:

MPICH	- разработка Argonne National Laboratory;
LAM	- разработка Ohio Supercomputer Center (входит в дистрибутив Linux);
CHIMP/MPI	- разработка Edinburgh Parallel Computing Centre.

На многопроцессорной системе nCUBE2 установлена свободно распространяемая реализация этой библиотеки MPICH, которую мы настоятельно рекомендуем в качестве основного средства разработки параллельных программ. Использование этой коммуникационной библиотеки позволяет:

• разрабатывать платформенно-независимые программы;
• использовать существующие стандартные библиотеки подпрограмм.

Опыт работы с этой библиотекой на nCUBE2 показал, что, во-первых, практически не происходит потери производительности, и, во-вторых, не требуется никакой модификации программы при переносе на другую многопроцессорную систему (Linux кластер, 2-х процессорную Alpha DS20E). Технология работы с параллельной программой на nCUBE2 остается той же самой - единственное отличие состоит в том, что при компиляции программы необходимо подключить MPI библиотеку:

ncc -O -o myprog myprog.c -lmpi