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MPI

MPI person encoding in laptop
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MPI es particularmente útil en el ámbito de la programación concurrente cuando se trata de desarrollar aplicaciones que requieren un alto rendimiento y escalabilidad en sistemas distribuidos.

aquí tienes un ejemplo simple de cómo usar MPI en C para realizar una suma colectiva en un clúster de procesadores:

Código

#include <stdio.h>
#include <mpi.h>

int main(int argc, char** argv) {
    // Inicializar el entorno MPI
    MPI_Init(&argc, &argv);

    // Obtener el rango y el tamaño del comunicador
    int rank, size;
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    // Definir un array de números en cada proceso
    int local_numbers[3] = {rank + 1, rank + 2, rank + 3};
    int global_sum[3];

    // Realizar una suma colectiva de los números
    MPI_Allreduce(local_numbers, global_sum, 3, MPI_INT, MPI_SUM, MPI_COMM_WORLD);

    // Imprimir los resultados
    printf("Proceso %d: Números locales [%d, %d, %d], Suma global [%d, %d, %d]\n",
           rank, local_numbers[0], local_numbers[1], local_numbers[2],
           global_sum[0], global_sum[1], global_sum[2]);

    // Finalizar el entorno MPI
    MPI_Finalize();

    return 0;
}

Este programa MPI realiza la inicialización del entorno MPI, obtiene el rango y el tamaño del comunicador, y luego define un conjunto de números locales en cada proceso. Luego, utiliza la función MPI_Allreduce para realizar una suma colectiva de estos números y obtener la suma global, que se imprime en cada proceso.

Para compilar y ejecutar el programa en un clúster de procesadores usando, por ejemplo, el compilador mpicc:

mpicc ejemplo_mpi.c -o ejemplo_mpi
mpiexec -n 4 ./ejemplo_mpi

Este ejemplo utiliza Message Passing Interfacpara distribuir la carga de trabajo y realizar una operación colectiva, la suma, entre todos los procesos en el clúster. Cada proceso tiene un conjunto de números locales, y el resultado final es la suma global de todos estos conjuntos.

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