Init

lab08_mpi/solution.py

@@ -0,0 +1,124 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""Лабораторная работа 8: распределённые вычисления (mpi4py).
+
+Заполните функции ниже. ИНТЕРФЕЙСЫ МЕНЯТЬ НЕЛЬЗЯ — по ним работают
+автотесты (tests/test_lab08.py; если mpi4py не установлен — тесты
+пропускаются, но работа сдаётся с запуском через mpiexec).
+
+Запуск из корня курса:
+    python lab08_mpi/solution.py                 (один ранг — отладка)
+    mpiexec -n 4 python lab08_mpi/solution.py    (4 ранга — замеры)
+"""
+import os
+import random
+import sys
+import time
+
+sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")))
+
+from common.tasks import TASKS, get_variant
+
+try:
+    from mpi4py import MPI
+    HAVE_MPI = True
+except ImportError:
+    HAVE_MPI = False
+
+# TODO: впишите свой номер в журнале (1..20)
+VARIANT_NUMBER = 0
+
+
+def _group_for_ranks(chunks, size):
+    """Распределить куски по рангам round-robin: список из size групп.
+
+    scatter ожидает список ровно из size элементов, а естественных кусков
+    может быть другое число (например, nqueens всегда даёт N кусков) —
+    поэтому группируем.
+    """
+    # TODO: groups = [[] for _ in range(size)]; groups[i % size].append(ch)
+    raise NotImplementedError
+
+
+def mpi_run(task_name: str, params: dict):
+    """CPU-задача на всех рангах: scatter групп -> kernel -> gather -> combine.
+
+    Схема:
+      ранг 0: build -> split(data, size) -> _group_for_ranks
+      scatter раздаёт ГРУППЫ кусков (по одной на ранг)
+      каждый ранг: my_partials = [task["kernel"](ch) for ch in my_group]
+      gather собирает списки частичных результатов
+      ранг 0: развернуть в плоский список -> combine ОДИН раз -> checksum
+
+    Функции пиккелить не нужно (в отличие от multiprocessing) — только данные.
+
+    Для задачи 'life': данные — (grid, steps), параллелятся ПОКОЛЕНИЯ.
+    Ранг 0 держит текущее поле; каждый шаг: scatter полос -> kernel ->
+    gather -> combine -> новое поле. Число шагов раздаётся через bcast.
+    """
+    if not HAVE_MPI:
+        raise RuntimeError("mpi4py не установлен (см. методичку, раздел Установка)")
+    task = TASKS[task_name]
+    comm = MPI.COMM_WORLD
+    rank = comm.Get_rank()
+    size = comm.Get_size()
+
+    if task_name == "life":
+        # TODO: цикл по поколениям (см. схему выше); в конце bcast поля
+        #  с ранга 0 всем, чтобы checksum был у всех рангов
+        raise NotImplementedError
+
+    # TODO: общий случай по схеме выше; вернуть checksum на ранге 0 (None на других)
+    raise NotImplementedError
+
+
+def mpi_pi(N: int) -> float:
+    """π методом Монте-Карло на всех рангах (reduce).
+
+    Каждый ранг бросает N//size точек с зерном random.Random(100 + rank).
+    reduce(MPI.SUM) сворачивает попадания на ранге 0.
+    Вернуть π (на ранге 0 — вычисленное значение, на остальных 0.0).
+    """
+    # TODO: my_n = N // size; цикл бросков; comm.reduce(inside, op=MPI.SUM, root=0)
+    raise NotImplementedError
+
+
+def main():
+    if not HAVE_MPI:
+        print("mpi4py не установлен. Инструкция — в методичке, раздел «Установка».")
+        print("Кратко (Windows): MS-MPI runtime + pip install mpi4py")
+        sys.exit(1)
+
+    v = get_variant(VARIANT_NUMBER)
+    comm = MPI.COMM_WORLD
+    rank = comm.Get_rank()
+    size = comm.Get_size()
+
+    if rank == 0:
+        print(f"Вариант {v['variant']}: {v['describe']}")
+        print(f"Запущено рангов: {size}\n")
+
+    # --- pi через reduce ------------------------------------------------------
+    pi = mpi_pi(1_000_000)
+    if rank == 0:
+        print(f"π ≈ {pi:.6f} (Монте-Карло, 1 000 000 бросков суммарно)")
+
+    # --- основная задача --------------------------------------------------------
+    comm.barrier()
+    t0 = time.perf_counter()
+    checksum = mpi_run(v["task_name"], v["cpu_params"])
+    dt = time.perf_counter() - t0
+
+    if rank == 0:
+        from common.tasks import run_sequential
+        ref, _ = run_sequential(v["task_name"], v["cpu_params"], parts=1)
+        ok = checksum == ref or (isinstance(checksum, float) and
+                                 abs(checksum - ref) < 1e-6 * max(1, abs(ref)))
+        print(f"задача: {dt:.3f} c, checksum совпадает с последовательным: {ok}")
+        print("\nЗапустите при разном числе рангов для таблицы T(p):")
+        print("  mpiexec -n 1 python lab08_mpi/solution.py")
+        print("  mpiexec -n 2 python lab08_mpi/solution.py")
+        print("  mpiexec -n 4 python lab08_mpi/solution.py")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()