使用.net Remtoing并行计算

摘要，本文分析了一个使用.net romoting进行并行计算PI值的程序，

并给出结果及性能分析。

在MSDN上发现一篇文章是介绍如何使用.net Remoting进行并行计算的，刚好本人对并行计算很有兴趣，于是仔细地分析了一下此程序的代码。原文及程序可以在此处获得。由于觉得原文只是作了一个大致的讲解，有很多细节只是掩藏在源代码中，所以在花了很多时间分析完源程序后，才对原文有了很深的理解，疏理出一些内容出来和大家分享。

一．             概述

.NET Remtoing用于在远程服务器和客户机之间互相调用对象，这些对象是存在于同一AppDomain中的。它使用Soap或二进制的方式传递消息（即要调用的对象），传送协议为HTTP或TCP。

二．             Remoting如何实现并行计算？

.NET Remoting与并行计算好像是两个不同的概念，前者更类似于分布式计算和Web Service，而后者实际上是计算粒度更小的任务，但它将一个计算任务分配给多个节点计算，然后汇总成一个结果返回。

根据以上思想，实现上将分布的对象的粒度设计小一点即可实现并行计算。并行计算的一个关键因素是进程（或子任务）间通讯，而我们把.net remoting中的对象间通讯作为进程间通讯即可。

本例并行计算Pi的小数点，精确到N位。使用.net remoting可以如下实现。在每个节点上运行相同的程序，但每个节点计算不同位置的小数位，如NodeA计算小数点后1-9位，NodeB计算10-18位，NodeC计算19-27位，这样最终汇总的结果就可以有1-27位。由于是并行计算，比起单机计算，时间要快上很多倍，其加速比与每台节点的速度及整个通信网络的速度有关。计算模型如下图所示：

三．             并行算法

要进行并行计算，首先要设计好并行算法和通讯模式。由于我们只是在PC机群进行并行计算，所以采用了最简单的主从式并行模型，即由一个主进程负责任务的分发，结果的归约，将子任务平均分配到每个节点上计算。

但实际上本文中使用的并不是平均分配任务，而是更好的任务池工作方式。即每个节点计算完一个子任务后，会向主进程申请新的任务，一直到任务全部计算完为止，这样的好处是计算能力越强的节点计算的任务也越多。比起平均分配来说可以提高总体的计算和减少同步时间。

四．             程序结构

此程序主要由以下几个包组成，

l         4．1）　ServerLoader

用于加载提供可远程调用的服务器对象，指定调用使用的网络协议和端口，以便于在局域网中被调用，然后侦听来自客户端的请求，在服务器上处理此请求并返回结果。

简单来说即每个节点都必须运行ServerLoader程序，以向外界声明可被调用的对象（即Plouffe_bellard.dll中的对象）。

以下代码为调用配置文件：

配置文件为：ServerLoader.exe.config

l         4．2）　Plouffe_bellard

这就是.NET Remoting中的实际被调用的远程对象，它被置于每个节点上。它是继承自System.MarshalByRefObject，这样的派生对象从来都不会离开它的应用域，客户就可以通过代理对象调用远程对象的方法。

它是用来计算圆周率PI的小数点位数的程序，Plouffe_Bellard算法具有很好的并行性，它可以指定要计算的小数点的位置，如第二节所述。

其函数形式为：

l         4．3）DigitsOfPi

此子基础上为整个项目核心部分，可作为客户端程序运行。它主要实现主界面UI处理、节点配置，多线程创建与同步，计算任务分配与汇总的功能，只需要在任何一台节点上运行即可。包括以下几个对象：

MainForm，SolutionArray，SolutionItem，RemotingObject，CalculationThread。

以下为这几个对象的序列图：

当远程对象的CalculatePiDigits被客户端程序调用时，此要求即被发送到远程机器的ServerLoader对象。然后服务器上的对象就会计算结果。最后将计算的结果返回给客户端程序，显示在文本框中。

五．             结果分析

机器配置说明

MOORE        700MHz       AMD Duron  192M SDR

LOZIT          1.8GHz       Batumn       256M DDR

时间比较

由于算法的特性，计算到高位时可以看到计算速度逐渐变慢。在我们的机器上，算到第3000位附近速度已经是非常之慢，忍受不住终于中断，一共计算了3330位，共耗时719545 ms，即12分钟。在实验中还发现，节点只能与同一子网中其它节点相连才有效，要与子网外的节点相连，可能要涉及.net 中的更高级话题，就不太清楚了。

六．             后记：

本文中的并行算法相对简单，没有涉及并行计算的高级算法及其它内容，如子任务间并没有传递数据。使用.net remoting是否适合作并行计算呢？当在科学计算领域中已经有现成的MPI，MVP等并行通讯库可用时？如果可以出现MPI for C#，那真是一大福音。（好像俄罗斯的专家们已经实现了这个项目，叫做T-System[2]）。如果有时间，希望会在以后我文章中继承研究用.net remoting进行并行计算。国外的一些研究组好像已经有不少开始这方面的研究，希望有兴趣的朋友和本人联系，一同探讨。

2004年4月20日星期二

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参考文献：

1． Parallel Computing with .NET Remoting，Eric Bergman-Terrell

http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/dnhcvs03/html/vs03d1.asp

2． Alexander Chudinov，Vladimir Roganov，Parallel Computing Runtime for Microsoft .NET Framework

wscg.zcu.cz/Rotor/NET_2003/Papers/Chudinov.pdf