Init

lab08_mpi/examples/04_pi_reduce_mpi.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""Демо: π методом Монте-Карло в MPI (reduce).
+
+Запуск из корня курса:
+    mpiexec -n 4 python lab08_mpi/examples/04_pi_reduce_mpi.py
+
+Каждый ранг бросает свою порцию «точек» со СВОИМ зерном (rank-зависимым),
+reduce(SUM) сворачивает попадания. Число рангов не меняет формулу —
+меняется только распределение бросков.
+"""
+import random
+import time
+
+from mpi4py import MPI
+
+comm = MPI.COMM_WORLD
+rank = comm.Get_rank()
+size = comm.Get_size()
+
+N_PER_RANK = 500_000
+
+
+def count_inside(n: int, seed: int) -> int:
+    rng = random.Random(seed)          # зерно зависит от ранга
+    inside = 0
+    for _ in range(n):
+        x = rng.random()
+        y = rng.random()
+        if x * x + y * y <= 1.0:
+            inside += 1
+    return inside
+
+
+t0 = time.perf_counter()
+my_inside = count_inside(N_PER_RANK, seed=1000 + rank)
+total_inside = comm.reduce(my_inside, op=MPI.SUM, root=0)
+dt = time.perf_counter() - t0
+
+if rank == 0:
+    total = N_PER_RANK * size
+    pi = 4.0 * total_inside / total
+    print(f"рангов: {size}, бросков на ранг: {N_PER_RANK:,} (всего {total:,})")
+    print(f"π ≈ {pi:.6f} (погрешность {abs(pi - 3.141592653589793):.6f})")
+    print(f"время: {dt:.2f} c")
+    if size == 1:
+        print("\nПопробуйте: mpiexec -n 4 python lab08_mpi/examples/04_pi_reduce_mpi.py")
+        print("Каждый ранг добавляет 500k бросков: точность растёт, время — нет.")