蒙特卡洛方法计算圆周率的三种实现-MPI openmp pthread
蒙特卡洛方法实现计算圆周率的方法比较简单,其思想是假设我们向一个正方形的标靶上随机投掷飞镖,靶心在正中央,标靶的长和宽都是2 英尺。同时假设有一个圆与标靶内切。圆的半径是1英尺,面积是π平方英尺。如果击中点在标靶上是均匀分布的(我们总会击中正方形),那么飞镖击中圆的数量近似满足等式
飞镖落在圆内的次数/飞镖落在标靶内的总次数=π/4
因为环包含的面积与正方形面积的比值是π/4。
因为环所包含的面积与正方形面积的比值是π/4。
我们可以用这个公式和随机数产生器来估计π的值。
伪代码如下:
number_in_circle=;
for(toss=;toss<number_of_tosses;toss++){
x=random double between - and ;
y=random double between - and ;
distance_squared=x*x+y*y;
if(distance_squared<=) number_in_cycle++;
}
pi_estimate=*number_in_cycle/((double)number_in_tosses);
这种采用了随机(随机投掷)的方法称为蒙特卡洛(Monte Carlo)方法。
编写了一个采用蒙特卡洛方法的MPI,Pthread,OpenMP程序估计π的值。
使用MPI编写时,进程0读取总的投掷次数,并把它们广播给各个进程。使用MPI_Reduce求出局部变量number_in_cycle的全局总和,并让进程0打印它。
使用Pthread编写时,有主线程读入总的投掷数,然后输出估算值。
使用OpenMP编写时,在开启任何线程前读取总的投掷次数。使用reduction子句计算飞镖集中环内的次数。在合并所有的线程后,打印结果。
这三个程序中,投掷次数可能都非常大,可能总的投掷次数和击中环内的次数都得用long int型来表示。
下面是MPI程序代码
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<time.h>
#include<mpi.h>
void read_num(long long int *num_point,int my_rank,MPI_Comm comm);
void compute_pi(long long int num_point,long long int* num_in_cycle,long long int* local_num_point,int comm_sz,long long int *total_num_in_cycle,MPI_Comm comm,int my_rank);
int main(int argc,char** argv){
long long int num_in_cycle,num_point,total_num_in_cycle,local_num_point;
int my_rank,comm_sz;
MPI_Comm comm;
MPI_Init(NULL,NULL);//初始化
comm=MPI_COMM_WORLD;
MPI_Comm_size(comm,&comm_sz);//得到进程总数
MPI_Comm_rank(comm,&my_rank);//得到进程编号
read_num(&num_point,my_rank,comm);//读取输入数据
compute_pi(num_point,&num_in_cycle,&local_num_point,comm_sz,&total_num_in_cycle,comm,my_rank);
MPI_Finalize();
return ;
}
void read_num(long long int* num_point,int my_rank,MPI_Comm comm){
if(my_rank==){
printf("please input num in sqaure \n");
scanf("%lld",num_point);
}
/*
广播函数
int MPI_Bcast(
void* data_p //in/out
int count //in
MPI_Datatype datatype //in
int source_proc //in
MPI_Comm comm //in
)
*/
MPI_Bcast(num_point,,MPI_LONG_LONG,,comm); }
void compute_pi(long long int num_point,long long int* num_in_cycle,long long int* local_num_point,int comm_sz,long long int *total_num_in_cycle,MPI_Comm comm,int my_rank){
*num_in_cycle=;
*local_num_point=num_point/comm_sz;
double x,y,distance_squared;
srand(time(NULL));
for(long long int i=;i< *local_num_point;i++){
x=(double)rand()/(double)RAND_MAX;
x=x*-;
y=(double)rand()/(double)RAND_MAX;
y=y*-;
distance_squared=x*x+y*y;
if(distance_squared<=)
*num_in_cycle=*num_in_cycle+;
}
/*
全局函数
MPI_Reduce(
void* input_data_p //in
void* output_data_p //out
int count //in
MPI_Datatype datatype //in
MPI_Op oprtator //in
int dest_process //in
MPI_Comm comm //in
)
*/
MPI_Reduce(num_in_cycle,total_num_in_cycle,,MPI_LONG_LONG,MPI_SUM,,comm);
if(my_rank==){
double pi=(double)*total_num_in_cycle/(double)num_point*;
printf("the estimate value of pi is %lf\n",pi);
}
}
进行编译 mpicc -std=c99 -o mpi_mete mpi_mete.c
执行 mpiexec -n mpi_mete
输入数据
下面是Pthread程序代码
#include<stdlib.h>
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<pthread.h>
int thread_count;
long long int num_in_circle,n;
pthread_mutex_t mutex;
void* compute_pi(void* rank);
int main(int argc,char* argv[]){
long thread;
pthread_t* thread_handles;
thread_count=strtol(argv[],NULL,);
printf("please input the number of point\n");
scanf("%lld",&n);
thread_handles=(pthread_t*)malloc(thread_count*sizeof(pthread_t));
pthread_mutex_init(&mutex,NULL);
for(thread=;thread<thread_count;thread++){
//创建线程
/*
int pthread_create(
pthread_t* thread_p //out
const pthread_attr_t* attr_p
void* (*start_routine)(void*) //in
void* arg_p //in
)
第一个参数是一个指针,指向对应的pthread_t对象。注意,pthread_t对象不是pthread_create函数分配的,必须在调用pthread_create函数前就为pthread_t
对象分配内存空间。第二个参数不用,所以只是函数调用时把NULL传递参数。第三个参数表示该线程将要运行的函数;最后一个参数也是一个指针,指向传给函数start_routine的参数
*/
pthread_create(&thread_handles[thread],NULL,compute_pi,(void*)thread);
}
//停止线程
/*
int pthread_join(
pthread_t thread /in
void** ret_val_p /out
)
第二个参数可以接收任意由pthread_t对象所关联的那个线程产生的返回值。
*/
for(thread=;thread<thread_count;thread++){
pthread_join(thread_handles[thread],NULL);
}
pthread_mutex_destroy(&mutex);
double pi=*(double)num_in_circle/(double)n;
printf("the esitimate value of pi is %lf\n",pi);
}
void* compute_pi(void* rank){
long long int local_n;
local_n=n/thread_count;
double x,y,distance_squared;
for(long long int i=;i<local_n;i++){
x=(double)rand()/(double)RAND_MAX;
y=(double)rand()/(double)RAND_MAX;
distance_squared=x*x+y*y;
if(distance_squared<=){
pthread_mutex_lock(&mutex);
num_in_circle++;
pthread_mutex_unlock(&mutex);
}
}
return NULL;
}
进行编译 gcc -std=c99 -o pth_mete pth_mete.c
运行 ./pth_mete
输入数据结果如下
下面是OpenMP代码
#include<stdlib.h>
#include<stdio.h>
#include<time.h>
#include<omp.h>
int main(int argc,char** argv){
long long int num_in_cycle=;
long long int num_point;
int thread_count;
thread_count=strtol(argv[],NULL,);
printf("please input the number of point\n");
scanf("%lld",&num_point);
srand(time(NULL));
double x,y,distance_point;
long long int i;
#pragma omp parallel for num_threads(thread_count) default(none) \
reduction(+:num_in_cycle) shared(num_point) private(i,x,y,distance_point)
for( i=;i<num_point;i++){
x=(double)rand()/(double)RAND_MAX;
y=(double)rand()/(double)RAND_MAX;
distance_point=x*x+y*y;
if(distance_point<=){
num_in_cycle++;
}
}
double estimate_pi=(double)num_in_cycle/num_point*;
printf("the estimate value of pi is %lf\n",estimate_pi);
return ;
}
编译代码 gcc -std=c99 -fopenmp -o omp_mete omp_mete.c
执行 ./omp_mete
结果如下
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