Message_Passing_Interfaceとは？わかりやすく解説

Message Passing Interface（メッセージパッシングインターフェース、MPI）とは、並列コンピューティングを利用するための標準化された規格である。実装自体を指すこともある。

複数のCPUが情報をバイト列からなるメッセージとして送受信することで協調動作を行えるようにする。自由に使用できる実装としてはMPICHが有名である。他にも商用ベンダなどによる独自の実装が存在する。

ライブラリレベルでの並列化であるため、言語を問わず利用でき、プログラマが細密なチューニングを行えるというメリットがある一方、利用にあたっては明示的に手続きを記述する必要があり、ロックの対処などもプログラマ側が大きな責任をもたなければならない。

業界団体や研究者らのメンバからなる MPI Forum によって規格が明確に定義されているため、ある環境で作成したプログラムが他の環境でも動作することが期待できる。

歴史

MPIへの取り組みは1991年夏にオーストリアの山荘での、小規模な研究者のグループのディスカッションから始まった。その議論は、翌1992年4月29-30日のバージニア州ウィリアムズバーグで、分散メモリ環境のためのメッセージパッシング規格の標準化についてのワークショップに引き継がれた。このワークショップでは標準的なメッセージパッシングインタフェースに必須となるであろう基本的な機能について議論され、標準化に向けてワーキンググループが設立された。ジャック・ドンガラ、Rolf Hempel、Tony Hey、David W. Walkerは1992年11月にドラフトを提案し、これがMPI1となった。1992年11月にはMPIワーキンググループの会議がミネアポリスで行われ、そこで標準化プロセスをより公式な仕組みに乗せることが決められた。MPIワーキンググループは1993年の最初の9ヶ月間は6週ごとにミーティングを行った。MPIのドラフトの標準規格は1993年11月のスーパーコンピューティング・カンファレンスで発表された。パブリックコメントの期間を経て、その内容がMPIに反映され、1994年6月にMPI version 1.0がリリースされた。これらのミーティングとE-mailでの議論がMPIフォーラムそのものであり、このフォーラムへの参加の権利はハイパフォーマンスコンピューティング関係者の人たち全員に開かれている。

この頃MPIに対しては欧米の組織を中心に40の組織から約80人の人々が関与していた。大手の並列計算のメーカーの多くが参加していたほか、大学や政府の研究機関や、その他の企業からも研究者が参加していた。

MPIの標準ではコアライブラリの構文と意味論を定義することによって、FortranやCで移植可能なメッセージパッシングを行うプログラムを幅広い分野で作れるようになっている。

MPIは基本的なルーチン群の仕様を明確に定義して並列計算機のメーカーに対して公開しているので、彼らはそれに基づいて効率的に実装を進めることができる。その結果、各メーカーは自社製品のマシンに低レベルのMPI標準に準拠したルーチン群の実装を搭載し、さらにその上に高次の分散メモリ通信環境のルーチンを乗せることができる。MPIは単純かつ基本的で移植可能なプログラムを書くことも可能である一方で、ハイパフォーマンスなメッセージパッシングを先進的な計算機の上で行うようなプログラミングも可能である。

メッセージパッシングの本当の意味での標準を目指そうという考え方に従って、MPIではどれかの製品の機能を標準に採用するというやり方ではなく、いくつかのシステムから最も有用な機能をMPI取り込むというやり方が取られている。各機能はIBM由来、インテル由来、nCUBE由来、PVM由来、Express由来、P4由来、PARMACS由来のものがある。メッセージパッシングという手法が人気があるのは広い移植性と、分散メモリや共有メモリでのマルチプロセッサによる処理、ワークステーションをネットワークで接続したものやそれらすべてのような複合的な環境に対して適用可能なためである。この手法は、様々の構成や、ネットワークの速度、メモリアーキテクチャーに依存せず適用できる。

MPIは、ARPAとアメリカ国立科学財団のグラントASC-9310330、NSF Science and Technology Center Cooperative agreement number CCR-8809615、ヨーロッパではEsprit Project P6643から活動資金を供給されているほか、テネシー大学はMPIフォーラムを資金的に支えている。

概要

MPIはプログラミング言語とは独立の通信プロトコルで、並列計算機上で動くプログラムに使用される。通信はPoint-to-Pointとグループ通信（Collective communication）の両方がサポートされている。MPIは「メッセージパッシングアプリケーションのためのプログラミングインタフェースで、プロトコルとセマンティクスを定義することで、全ての実装においてその機能がどう振る舞うべきかを仕様として定めている」MPIのゴールはハイパフォーマンス、スケーラビリティ、移植性である。MPIは現在でもハイパフォーマンスコンピューティングにおいてはよく用いられる手法である。

MPIは有名な標準の承認を得た規格ではない。しかしMPIは分散メモリ上で動作する並列計算プログラムのプロセス間通信のモデルとしてはデファクトスタンダードとなっている。実際に、コンピュータークラスターのような構成の分散メモリ型スーパーコンピューター用のプログラムではMPIはよく採用される。MPI-1のモデルは共有メモリを一切必要とせず、MPI-2は限定的に分散共有メモリの概念を導入している。にもかかわらず、MPIのプログラムは共有メモリ型の計算機で使用されることもよくある。これは共有メモリ型のプログラミングのモデルに対して、MPI型のモデルの設計の方がNUMAアーキテクチャーのシステムではメモリアクセスの局所性（参照の局所性）などの点で適しているためである。

MPIはOSI参照モデルの役割にあてはめると、役割としては5層（セッション層）以上に対応すると考えられるが、実際の実装ではソケットとTCP（トランスポート層）を使用しているため、より広い範囲（4 - 7層）をカバーしている。

多くのMPIの実装では、C、C++、Fortranから直接呼ぶことのできるいくつかのルーチンを中心として構成されている。そしてC#やJava、Pythonなどの他の言語はCなどで作ったライブラリを介せばMPIを利用できる。MPIがMPI制定以前のメッセージパッシングライブラリよりも優れているのは、移植性とスピードである。MPIはほぼ全ての分散メモリ環境で実装されているので、それらの環境間ではどこへでも移植可能で、各ハードウェアに対して実装されるときに最適化されているので高速に動作する。

MPIは言語独立の仕様（Language Independent Specifications; LIS）を採用しているため、どのような言語からでも呼び出せる。最初のMPIの標準はANSI CとFortran-77とのバインディングの仕様とLISであった。ドラフトの仕様は1994年のスーパーコンピューティングのカンファレンスで公開され、その後すぐに承認された。2008年のMPI-1.3は128関数から構成され、それがMPI-１のシリーズでは最後とされている。

MPIは現在ではいくつかのバージョンがあり、1.3（通称MPI-1）は静的な環境下におけるメッセージパッシングのために使用され、MPI-2.2（通称MPI-2）は並列I/Oや動的プロセス管理、遠隔メモリ操作等の新機能を含んでおり、MPI-3.0（通称MPI-3）はグループ通信のノンブロッキング拡張やリモートメモリアクセスの片方向通信の拡張などを含む。

実装

初期のMPI 1.xの実装としてはMPICHがあった。MPICHはアルゴンヌ国立研究所（ANL）とミシシッピ州立大学（英語版）を中心とするプロジェクトであった。IBMも初期から実装を提供しており、1990年代初期のスーパーコンピューターのメーカーも商用にMPICHの実装や、自社の実装したものを提供していた。オハイオスーパーコンピューターセンターのLAM/MPIも初期に公開されていた実装の一つである。ANLは10年以上にわたってMPICHの開発を継続しており、その後MPICH 2に発展し、実装としてはMPI-2.1が提供されるに至っている。LAM/MPIといくつかのプロジェクトはOpen MPIに統合された。

Open MPI
- いくつかのMPI実装の技術を統合したもので、主には以下のようなよく知られた3プロジェクトの技術が中心となっている。

Intel MPI Library
- MPICH2をベースとした実装。
LAM/MPI
MPICH
MVAPICH
MS MPI

通常、MPI 実装は以下のようなラッパーコンパイラを提供する：

C: mpicc
C++: mpic++, mpicxx
Fortran: mpif77, mpif90, mpifort

mpicc -show (MPICH や Intel MPI) または mpicc -showme (Open MPI) を実行すると、実際に実行するコマンドを確認することができる。

プログラムの実行には mpiexec または mpirun を用いる。ノード間通信は rsh や ssh、あるいはジョブ管理システムとの連携により行う。

プログラムの例

以下は "Hello World" プログラムをC言語でMPI対応版として書いたものである。この例では "hello" メッセージを各プロセッサに送信し、受信したデータを少し改変して結果をメインプロセスに返し、それを画面に表示する。

/* "Hello World" MPI テストプログラム */
#include <mpi.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>

#define BUFSIZE 128

int main(int argc, char *argv[]) {
  /* MPI 環境を初期化する。これ以降、全プロセスが使える */
  MPI_Init(&argc, &argv);
  /* 全プロセス数を取得する */
  int numprocs;
  MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs);
  /* プロセスのランク（番号）を取得する */
  int myid;
  MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myid);

  MPI_Status stat;
  const int TAG = 0;
  char idstr[32];
  char buff[BUFSIZE];
  /* この時点で全プログラムは同等に走っており、SPMDモデルの中でこれらを区別する場合には
     ランクで見分ける。ただしランク0のプログラムは特別な処理をしていることもある。...
   */
  if (myid == 0) {
    printf("%d: We have %d processes\n", myid, numprocs);
    for (int i = 1; i < numprocs; i++) {
      sprintf(buff, "Hello %d! ", i);
      MPI_Send(buff, BUFSIZE, MPI_CHAR, i, TAG, MPI_COMM_WORLD);
    }
    for (int i = 1; i < numprocs; i++) {
      MPI_Recv(buff, BUFSIZE, MPI_CHAR, i, TAG, MPI_COMM_WORLD, &stat);
      printf("%d: %s\n", myid, buff);
    }
  } else {
    /* rank 0から受信: */
    MPI_Recv(buff, BUFSIZE, MPI_CHAR, 0, TAG, MPI_COMM_WORLD, &stat);
    sprintf(idstr, "Process %d ", myid);
    strncat(buff, idstr, BUFSIZE - 1);
    strncat(buff, "reporting for duty", BUFSIZE - 1);
    /* rank 0に送信: */
    MPI_Send(buff, BUFSIZE, MPI_CHAR, 0, TAG, MPI_COMM_WORLD);
  }

  /*  MPI FinalizeでMPIのプログラムは終了する。ここは弱い同期ポイント */
  MPI_Finalize();
  return 0;
}

4 MPI プロセスでプログラムを実行する（mpiexec -n 4 ./a.out）と以下のような結果が得られる：

0: We have 4 processes
0: Hello 1! Process 1 reporting for duty
0: Hello 2! Process 2 reporting for duty
0: Hello 3! Process 3 reporting for duty

脚注

[脚注の使い方]

学習用図書

洋書

Peter S. Pacheco: Parallel Programming with MPI, Morgan Kaufmann, ISBN 978-1-55860-339-4 (1997).
Marc Snir, Steve W. Otto, Steven Huss-Lederman, David Walker and Jack J. Dongarra: MPI - The Complete Reference: Volume 1, The MPI Core, 2nd Ed., The MIT Press, ISBN 978-0-262-69215-1 (1998年9月).
William Gropp, Steven Huss-Lederman, Andrew Lumsdaine, Ewing Lusk, Bill Nitzberg, William Saphir, and Marc Snir: MPI - The Complete Reference, Volume 2, The MPI-2 Extensions, The MIT Press, ISBN 978-0-262-57123-4 (1998年9月).
William Gropp, Ewing Lusk, and Rajeev Thakur: Using MPI-2: Advanced Features of the Message-Passing Interface, MIT Press, ISBN 978-0-262-57133-3 (1999年11月9日)。
M. J. Quinn: Parallel Programming in C with MPI and OpenMP, McGraw-Hill (2003).
William Gropp, Ewing Lusk, and Anthony Skjellum: Using MPI, Portable Parallel Programming with the Message-Passing Interface, 3rd Ed., The MIT Press, ISBN 978-0-262-52739-2 (2014年11月7日)．

和書

Peter S. Pacheco：「MPI並列プログラミング」、培風館、ISBN 978-4-563-01544-2 (2001年7月17日).
片桐孝洋：「スパコンプログラミング入門並列処理とMPIの学習」、東京大学出版会、ISBN 978-4-13-062453-4 (2013年3月12日）。
William Gropp, Ewing Lusk, and Rajeev Thakur:「実践MPI-2：メッセージパッシング・インタフェースの上級者向け機能」、ピアソン・エデュケーション、ISBN 4-89471-444-2 (2002年10月3日)。

外部リンク

この項目は、ソフトウェアに関連した書きかけの項目です。この項目を加筆・訂正などしてくださる協力者を求めています（PJ:コンピュータ/P:コンピュータ）。

この項目は、コンピュータに関連した書きかけの項目です。この項目を加筆・訂正などしてくださる協力者を求めています（PJ:コンピュータ/P:コンピュータ）。

表話編歴並列計算
総論	クラウドコンピューティンググリッド・コンピューティング高性能計算コンピュータ・クラスター分散コンピューティング
並列レベル	タスクデータビット命令
スレッド	スーパースレッディング（英語版）ハードウェアマルチスレッディング同時マルチスレッディングハイパースレッディング SIMT
理論	アムダールの法則グスタフソンの法則コスト効率性（英語版） Karp-Flatt metric（英語版） Parallel slowdown（英語版） Speedup（英語版）
要素	スレッドファイバープロセス PRAM Instruction window（英語版）
調整	キャッシュコヒーレンシ同期バリアマルチプロセッシングメモリコヒーレンスキャッシュ無効化 Application checkpointing（英語版）
プログラミング	スレッド (コンピュータ) 並列プログラミングモデル Implicit（英語版） Explicit（英語版）並行性フリンの分類 SISD SIMD MISD MIMD SPMD（英語版） Lock-freeとWait-freeアルゴリズム
ハードウェア	スーパーコンピュータスーパースカラーベクトル計算機マルチプロセッシング対称型非対称型（英語版）マルチコアメモリ NUMA COMA（英語版）分散型（英語版）共有型分散共有型 MPP Beowulf
API	Ateji PX（英語版） Boostスレッド C++ AMP Charm++（英語版） Cilk（英語版） Coarray Fortran（英語版） CUDA Dryad（英語版） Global Arrays（英語版） Intel Cilk Plus（英語版） Intel Threading Building Blocks MPI OpenACC OpenCL OpenHMPP（英語版） OpenMP PVM POSIXスレッド UPC
問題	Embarrassingly parallel（英語版） Grand Challenge（英語版） Software lockout（英語版）
並行計算カテゴリ:並行計算カテゴリ:並列コンピューティング

Message_Passing_Interfaceとは？ わかりやすく解説