task2

2026-03-17 11:21:20 +03:00
parent 6f718668c8
commit bbb1b91e95
10 changed files with 627 additions and 0 deletions
--- a/task2/README.md
+++ b/task2/README.md
@@ -0,0 +1,122 @@
+# Задание 2: MPI-реализация волнового алгоритма
+
+MPI-версия волнового алгоритма (алгоритм Ли) для поиска кратчайшего пути робота на полигоне. Для сравнения также подготовлена CUDA-версия того же алгоритма.
+
+## Структура
+
+- `src/wave_mpi.c` — MPI-реализация (декомпозиция по строкам, ghost rows).
+- `src/wave_cuda.cu` — CUDA-реализация (глобальная память, по мотивам программы прошлого семестра).
+- `scripts/build_mpi.sh` — сборка MPI-версии.
+- `scripts/build_cuda.sh` — сборка CUDA-версии.
+- `scripts/run_mpi.slurm` — пакетный запуск MPI на кластере.
+- `scripts/run_cuda.slurm` — пакетный запуск CUDA на кластере.
+- `scripts/plot_task2_results.py` — построение графика для отчёта.
+
+## Что сделать на СКЦ
+
+### 1. Передать папку на кластер
+
+```bash
+scp -r task2 polytech:~/supercomputers/
+```
+
+### 2. Подключиться
+
+```bash
+ssh polytech
+cd ~/supercomputers/task2
+```
+
+### 3. Проверить доступные MPI-модули
+
+```bash
+module avail mpi
+```
+
+Если модуль `mpi/openmpi` не найден, посмотри список и подставь нужное имя в `scripts/run_mpi.slurm` (строка `module load mpi/openmpi`).
+
+### 4. Запустить CUDA-версию (для сравнения)
+
+```bash
+sbatch scripts/run_cuda.slurm
+```
+
+### 5. Запустить MPI на 1, 2, 4 узлах
+
+```bash
+sbatch --nodes=1 scripts/run_mpi.slurm
+sbatch --nodes=2 scripts/run_mpi.slurm
+sbatch --nodes=4 scripts/run_mpi.slurm
+```
+
+### 6. Проверить статус
+
+```bash
+squeue -u tm3u21
+sacct -j <JOBID> --format=JobID,JobName,Partition,State,Elapsed,NNodes,AllocTRES%40,NodeList,ExitCode
+```
+
+### 7. Посмотреть результаты
+
+```bash
+less results/task2-mpi-<JOBID>.out
+cat results/task2-mpi-1n-<JOBID>.csv
+cat results/task2-mpi-2n-<JOBID>.csv
+cat results/task2-mpi-4n-<JOBID>.csv
+cat results/task2-cuda-<JOBID>.csv
+```
+
+### 8. Построить график
+
+На локальной машине (нужен `matplotlib`):
+
+```bash
+python3 scripts/plot_task2_results.py \
+    --mpi1 results/task2-mpi-1n-XXXXX.csv \
+    --mpi2 results/task2-mpi-2n-XXXXX.csv \
+    --mpi4 results/task2-mpi-4n-XXXXX.csv \
+    --cuda results/task2-cuda-XXXXX.csv \
+    -o ../report/img/task2-time-comparison.png
+```
+
+## Что нужно собрать для отчёта
+
+### Скриншот 1: `task2-mpi-run.png` — вывод MPI-программы
+
+После завершения MPI-задач открой вывод одной из них:
+
+```bash
+less results/task2-mpi-<JOBID>.out
+```
+
+Сделай скрин блока `===== benchmark =====` — там будут все размеры с временем.
+
+### Скриншот 2: `task2-cuda-run.png` — вывод CUDA-программы
+
+```bash
+less results/task2-cuda-<JOBID>.out
+```
+
+Сделай скрин блока `===== benchmark =====`.
+
+### Скриншот 3: `task2-sacct.png` — сведения Slurm
+
+Собери все JOBID (3 MPI + 1 CUDA) и выполни:
+
+```bash
+sacct -j <JOB_MPI1>,<JOB_MPI2>,<JOB_MPI4>,<JOB_CUDA> \
+    --format=JobID,JobName,Partition,State,Elapsed,NNodes,AllocTRES%40,NodeList,ExitCode
+```
+
+### Скриншот 4: `task2-time-comparison.png` — график
+
+Генерируется скриптом `plot_task2_results.py` (см. шаг 8 выше).
+
+### Куда положить скриншоты
+
+Все картинки кладутся в `report/img/`:
+
+- `report/img/task2-mpi-run.png`
+- `report/img/task2-cuda-run.png`
+- `report/img/task2-sacct.png`
+- `report/img/task2-time-comparison.png`