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.

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 июня1995 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 июля1997 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.

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.

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

// Подключение необходимых заголовков#include #include // Подключение заголовочного файла MPI#include "mpi.h" // Функция для промежуточных вычисленийdouble f(double a){    return (4.0 / (1.0+ a*a));} // Главная функция программыint 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;}

• 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
• SGIMPT — платная библиотека MPI от SGI
• Mvapich — свободная реализация MPI для Infiniband
• Oracle HPC ClusterTools — бесплатная реализация для SolarisSPARC/x86 и Linux на основе Open MPI
• MPJ — MPI for Java
• MPJ Express — MPI на Java

• Исчисление взаимодействующих систем
• Charm++
• Global Arrays
• X10 (язык программирования)

• 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.)

• 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.)