开源的PMPI库实现及示例代码

PMPI (Profiling MPI) 是MPI标准中定义的接口，允许开发者通过拦截MPI调用进行性能测量和调试。以下是几个常用的开源PMPI库实现：

1. MPICH的PMPI接口

MPICH本身提供了PMPI接口，可以直接使用。

2. OpenMPI的PMPI接口

OpenMPI也支持PMPI接口。

3. 第三方PMPI工具

(1) TAU (Tuning and Analysis Utilities)

TAU是一个性能分析工具集，支持PMPI接口。

(2) Score-P

Score-P是一个性能测量基础设施，支持MPI分析。

(3) Extrae

Extrae是一个动态跟踪工具，支持MPI分析。

(4) mpiP

mpiP是一个轻量级的MPI性能分析工具。

示例代码

下面是一个简单的PMPI包装器示例，用于测量MPI_Send和MPI_Recv的调用次数和时间：

#include <mpi.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>// 声明PMPI函数原型
extern int PMPI_Send(const void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm);
extern int PMPI_Recv(void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status);// 全局计数器
static int send_count = 0;
static int recv_count = 0;
static double send_time = 0.0;
static double recv_time = 0.0;// 包装MPI_Send
int MPI_Send(const void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm) {double start_time = MPI_Wtime();int ret = PMPI_Send(buf, count, datatype, dest, tag, comm);double end_time = MPI_Wtime();send_count++;send_time += (end_time - start_time);return ret;
}// 包装MPI_Recv
int MPI_Recv(void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status) {double start_time = MPI_Wtime();int ret = PMPI_Recv(buf, count, datatype, source, tag, comm, status);double end_time = MPI_Wtime();recv_count++;recv_time += (end_time - start_time);return ret;
}// 打印统计信息的函数
void print_mpi_stats() {int rank;MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);printf("[Rank %d] MPI_Send called %d times, total time: %f seconds\n", rank, send_count, send_time);printf("[Rank %d] MPI_Recv called %d times, total time: %f seconds\n", rank, recv_count, recv_time);
}// 示例MPI程序
int main(int argc, char** argv) {MPI_Init(&argc, &argv);int rank, size;MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);int data = rank;int recv_data;if (rank == 0) {for (int i = 1; i < size; i++) {MPI_Send(&data, 1, MPI_INT, i, 0, MPI_COMM_WORLD);MPI_Recv(&recv_data, 1, MPI_INT, i, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);}} else {MPI_Recv(&recv_data, 1, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);MPI_Send(&data, 1, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD);}print_mpi_stats();MPI_Finalize();return 0;
}

编译和使用

1. 将上述代码保存为 mpi_profile.c
2. 编译：mpicc mpi_profile.c -o mpi_profile
3. 运行：mpirun -np 4 ./mpi_profile

更完整的PMPI工具使用示例

以mpiP为例：

1. 首先安装mpiP：git clone https://github.com/LLNL/mpiP && cd mpiP && ./configure && make
2. 编译你的MPI程序时链接mpiP库：

   mpicc -g -O0 your_program.c -o your_program -L/path/to/mpiP/lib -lmpiP -lbfd -liberty -lm -lunwind
   

3. 运行程序：

   LD_PRELOAD=/path/to/mpiP/lib/libmpiP.so mpirun -np 4 ./your_program
   

4. 程序运行后会生成 mpiP_*.txt 文件，包含MPI调用统计信息。

这些工具可以帮助你分析MPI程序的性能瓶颈、通信模式等问题。