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。