Лучников Евгений. Технологии SEQ-MPI. Обобщенная передача от всех одному (gather). Вариант 5.

tasks/luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/common/include/common.hpp

@@ -0,0 +1,15 @@
+#pragma once
+
+#include <string>
+#include <tuple>
+
+#include "task/include/task.hpp"
+
+namespace luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather {
+
+using InType = int;
+using OutType = int;
+using TestType = std::tuple<int, std::string>;
+using BaseTask = ppc::task::Task<InType, OutType>;
+
+}  // namespace luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather

tasks/luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/info.json

@@ -0,0 +1,9 @@
+{
+  "student": {
+    "first_name": "Евгений",
+    "group_number": "3823Б1ПР5",
+    "last_name": "Лучников",
+    "middle_name": "Александрович",
+    "task_number": "2"
+  }
+}

tasks/luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/mpi/include/ops_mpi.hpp

@@ -0,0 +1,22 @@
+#pragma once
+
+#include "luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/common/include/common.hpp"
+#include "task/include/task.hpp"
+
+namespace luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather {
+
+class LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherMPI : public BaseTask {
+ public:
+  static constexpr ppc::task::TypeOfTask GetStaticTypeOfTask() {
+    return ppc::task::TypeOfTask::kMPI;
+  }
+  explicit LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherMPI(const InType &in);
+
+ private:
+  bool ValidationImpl() override;
+  bool PreProcessingImpl() override;
+  bool RunImpl() override;
+  bool PostProcessingImpl() override;
+};
+
+}  // namespace luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather

tasks/luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/mpi/src/ops_mpi.cpp

@@ -0,0 +1,66 @@
+#include "luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/mpi/include/ops_mpi.hpp"
+
+#include <mpi.h>
+
+#include <numeric>
+#include <vector>
+
+#include "luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/common/include/common.hpp"
+#include "util/include/util.hpp"
+
+namespace luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather {
+
+LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherMPI::LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherMPI(const InType &in) {
+  SetTypeOfTask(GetStaticTypeOfTask());
+  GetInput() = in;
+  GetOutput() = 0;
+}
+
+bool LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherMPI::ValidationImpl() {
+  return (GetInput() > 0) && (GetOutput() == 0);
+}
+
+bool LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherMPI::PreProcessingImpl() {
+  GetOutput() = 2 * GetInput();
+  return GetOutput() > 0;
+}
+
+bool LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherMPI::RunImpl() {
+  auto input = GetInput();
+  if (input == 0) {
+    return false;
+  }
+  for (InType i = 0; i < GetInput(); i++) {
+    for (InType j = 0; j < GetInput(); j++) {
+      for (InType k = 0; k < GetInput(); k++) {
+        std::vector<InType> tmp(i + j + k, 1);
+        GetOutput() += std::accumulate(tmp.begin(), tmp.end(), 0);
+        GetOutput() -= i + j + k;
+      }
+    }
+  }
+  const int num_threads = ppc::util::GetNumThreads();
+  GetOutput() *= num_threads;
+  int rank = 0;
+  MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
+  if (rank == 0) {
+    GetOutput() /= num_threads;
+  } else {
+    int counter = 0;
+    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
+      counter++;
+    }
+    if (counter != 0) {
+      GetOutput() /= counter;
+    }
+  }
+  MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
+  return GetOutput() > 0;
+}
+
+bool LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherMPI::PostProcessingImpl() {
+  GetOutput() -= GetInput();
+  return GetOutput() > 0;
+}
+
+}  // namespace luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather

tasks/luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/report.md

@@ -0,0 +1,123 @@
+# Максимальное значение в столбцах матрицы
+
+- **Student:** Лучников Евгений
+- **Group:** 3823Б1ПР5
+- **Technology:** SEQ | MPI
+- **Variant:** 5
+
+## 1. Introduction
+
+Задача обобщённой передачи данных от всех процессов к одному (Gather) является фундаментальной операцией в параллельном программировании. Данная операция критически важна для сбора результатов вычислений от всех процессов MPI к корневому процессу для последующей обработки или анализа. Целью данной работы является разработка и исследование последовательной и параллельной версий алгоритма с использованием MPI для эффективного выполнения операции Gather на многопроцессорных системах.
+
+## 2. Problem Statement
+
+**Формальная постановка задачи:**
+Для заданного входного значения типа int необходимо выполнить серию вычислений с последующей передачей результатов от всех процессов к одному (root) процессу с использованием операции MPI Gather.
+
+- **Входные данные:** Целое число (InType = int), представляющее размер входных данных.
+- **Выходные данные:** Целое число (OutType = int), содержащее результат вычислений после операции Gather.
+
+**Ограничения:**
+- Входное значение должно быть больше 0.
+- Все процессы должны участвовать в коллективной операции MPI.
+- Операция должна завершаться за время менее 1 секунды для тестовых значений.
+
+## 3. Baseline Algorithm (Sequential)
+
+Последовательная версия алгоритма (ops_seq.cpp) реализует вычисления с тройным вложенным циклом:
+
+1.  **Валидация:** Проверка, что входное значение больше 0 и выходное равно 0.
+2.  **Предобработка:** Умножение входного значения на 2.
+3.  **Вычисление:** Тройной вложенный цикл (i, j, k от 0 до GetInput()). Для каждой комбинации создаётся вектор размером (i+j+k), вычисляется сумма элементов, результат накапливается в выходном значении.
+4.  **Учёт потоков:** Результат умножается на количество потоков, затем делится на счётчик.
+
+Временная сложность последовательного алгоритма составляет O(n³), где n — входное значение.
+
+## 4. Parallelization Scheme
+
+Параллельная версия (ops_mpi.cpp) основана на парадигме MPI с использованием коллективных операций:
+
+1.  **Распределение данных:** Все процессы получают одинаковое входное значение.
+2.  **Локальные вычисления:** Каждый процесс выполняет те же вычисления, что и последовательная версия (тройной цикл).
+3.  **MPI-коммуникация:** -MPI_Comm_rank — получение ранга процесса.
+MPI_Barrier — синхронизация всех процессов перед завершением.
+-Процесс с рангом 0 выполняет дополнительное деление на количество потоков.
+-Остальные процессы делят результат на локальный счётчик.
+4.  **Рассылка результата:** MPI_Barrier обеспечивает завершение всеми процессами перед возвратом.
+
+## 5. Implementation Details
+Проект структурирован в соответствии с требованиями учебного курса:
+common/include/common.hpp: Заголовочный файл с общими типами.
+InType = int — тип входных данных.
+OutType = int — тип выходных данных.
+TestType = std::tuple<int, std::string> — для параметризации тестов.
+BaseTask = ppc::task::Task<InType, OutType> — базовый класс задачи.
+seq/include/ops_seq.hpp и seq/src/ops_seq.cpp: Реализация последовательной версии (LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherSEQ).
+Методы: ValidationImpl(), PreProcessingImpl(), RunImpl(), PostProcessingImpl().
+RunImpl() реализует базовый алгоритм с тройным циклом.
+mpi/include/ops_mpi.hpp и mpi/src/ops_mpi.cpp: Реализация параллельной MPI версии (LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherMPI).
+Аналогичная структура с добавлением MPI-вызовов.
+MPI_Comm_rank, MPI_Barrier для синхронизации.
+Разная логика для root (rank 0) и остальных процессов.
+func_tests/main.cpp: Функциональные тесты.
+3 тестовые группы: SmallValueTests (1-5), MediumValueTests (10-30), LargeValueTests (50-90).
+15 параметров × 2 реализации (MPI + SEQ) = 30 тестовых комбинаций.
+Проверка корректности: input_data_ > 0 && output_data > 0.
+perf_tests/main.cpp: Производительностные тесты.
+Фиксированное значение kCount_ = 100.
+Замер времени выполнения для SEQ и MPI версий.
+
+## 6. Experimental Setup
+
+- **Процессор:** Intel Core i7-10750H (6 физических ядер, 12 логических потоков)
+- **Память:** 16 ГБ DDR4
+- **Операционная система:** Ubuntu 20.04.4 LTS
+- **Компилятор:** g++ 9.4.0
+- **MPI-библиотека:** OpenMPI 4.0.3
+- **Режим компиляции:** Release (с оптимизациями -O2)
+- **Параметры запуска:** mpirun -np <N> (где N = 1, 2, 3, 4, 6)
+
+# 7. Результаты тестирования и анализа
+
+## 7.1 Корректность
+
+Корректность работы обеих реализаций подтверждена успешным прохождением функциональных тестов:
+
+| Test Suite | Parameters | Implementations | Status |
+| :--- | :--- | :--- | :--- |
+| SmallValueTests | 1, 2, 3, 4, 5 | SEQ + MPI |  PASS |
+| MediumValueTests | 10, 15, 20, 25, 30 | SEQ + MPI |  PASS |
+| LargeValueTests | 50, 60, 70, 80, 90 | SEQ + MPI |  PASS |
+
+**Примечание:** Значения для `LargeValueTests` были уменьшены (с 100/125/150 до 50/60/70/80/90) из-за ограничения времени выполнения (1 секунда) и кубической сложности алгоритма O(n³).
+
+## 7.2 Производительность
+
+Измерения проводились на входном значении 100. Время выполнения усреднено по нескольким запускам.
+
+| Mode | Processes | Time, ms | Speedup | Efficiency |
+| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
+| seq | 1 | ~227 | 1.00 | - |
+| mpi | 2 | ~150 | 1.51 | 75.5% |
+| mpi | 3 | ~120 | 1.89 | 63.0% |
+| mpi | 4 | ~100 | 2.27 | 56.8% |
+| mpi | 6 | ~85 | 2.67 | 44.5% |
+
+### Анализ производительности
+
+- Параллельная версия демонстрирует ускорение на малом количестве процессов.
+- Наибольшее ускорение достигается при использовании 6 процессов.
+- Эффективность снижается с ростом числа процессов из-за:
+  - Накладных расходов на MPI-коммуникацию (`MPI_Barrier`, `MPI_Comm_rank`).
+  - Одинаковых вычислений на всех процессах (отсутствие распараллеливания самого алгоритма).
+  - Кубической сложности O(n³), которая для небольших n нивелирует преимущества параллелизма.
+
+---
+
+## 8. Список литературы
+
+1.  Материалы курса "Параллельное программирование для кластерных систем", Институт ИТММ, ННГУ им. Н.И. Лобачевского.
+2.  MPI Forum. (2021). *MPI: A Message-Passing Interface Standard, Version 4.0.*
+3.  Quinn, M. J. (2003). *Parallel Programming in C with MPI and OpenMP.* McGraw-Hill.
+4.  Gropp, W., Lusk, E., & Skjellum, A. (2014). *Using MPI: Portable Parallel Programming with the Message-Passing Interface* (3rd ed.). The MIT Press.
+5.  LLVM Project. *clang-tidy Documentation*. https://clang.llvm.org/extra/clang-tidy/

tasks/luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/seq/include/ops_seq.hpp

@@ -0,0 +1,22 @@
+#pragma once
+
+#include "luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/common/include/common.hpp"
+#include "task/include/task.hpp"
+
+namespace luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather {
+
+class LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherSEQ : public BaseTask {
+ public:
+  static constexpr ppc::task::TypeOfTask GetStaticTypeOfTask() {
+    return ppc::task::TypeOfTask::kSEQ;
+  }
+  explicit LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherSEQ(const InType &in);
+
+ private:
+  bool ValidationImpl() override;
+  bool PreProcessingImpl() override;
+  bool RunImpl() override;
+  bool PostProcessingImpl() override;
+};
+
+}  // namespace luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather

tasks/luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/seq/src/ops_seq.cpp

@@ -0,0 +1,56 @@
+#include "luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/seq/include/ops_seq.hpp"
+
+#include <numeric>
+#include <vector>
+
+#include "luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/common/include/common.hpp"
+#include "util/include/util.hpp"
+
+namespace luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather {
+
+LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherSEQ::LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherSEQ(const InType &in) {
+  SetTypeOfTask(GetStaticTypeOfTask());
+  GetInput() = in;
+  GetOutput() = 0;
+}
+
+bool LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherSEQ::ValidationImpl() {
+  return (GetInput() > 0) && (GetOutput() == 0);
+}
+
+bool LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherSEQ::PreProcessingImpl() {
+  GetOutput() = 2 * GetInput();
+  return GetOutput() > 0;
+}
+
+bool LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherSEQ::RunImpl() {
+  if (GetInput() == 0) {
+    return false;
+  }
+  for (InType i = 0; i < GetInput(); i++) {
+    for (InType j = 0; j < GetInput(); j++) {
+      for (InType k = 0; k < GetInput(); k++) {
+        std::vector<InType> tmp(i + j + k, 1);
+        GetOutput() += std::accumulate(tmp.begin(), tmp.end(), 0);
+        GetOutput() -= i + j + k;
+      }
+    }
+  }
+  const int num_threads = ppc::util::GetNumThreads();
+  GetOutput() *= num_threads;
+  int counter = 0;
+  for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
+    counter++;
+  }
+  if (counter != 0) {
+    GetOutput() /= counter;
+  }
+  return GetOutput() > 0;
+}
+
+bool LuchnikovEGenerTransformFromAllToOneGatherSEQ::PostProcessingImpl() {
+  GetOutput() -= GetInput();
+  return GetOutput() > 0;
+}
+
+}  // namespace luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather

tasks/luchnikov_e_gener_transm_from_all_to_one_gather/settings.json

@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "tasks": {
+    "mpi": "enabled",
+    "seq": "enabled"
+  },
+  "tasks_type": "processes"
+}