MPI

```wiki

واجهة تمرير الرسائل (MPI) : دليل شامل للمبتدئين

واجهة تمرير الرسائل (Message Passing Interface - MPI) هي معيار برمجي مُصمم لتسهيل البرمجة المتوازية، خاصةً على أنظمة الحوسبة عالية الأداء (HPC). تُستخدم MPI بشكل واسع في مجالات علمية وهندسية متعددة، مثل محاكاة الطقس، والنمذجة الجزيئية، وتحليل البيانات الضخمة. هذا المقال يقدم شرحاً تفصيلياً لـ MPI للمبتدئين، مع التركيز على المفاهيم الأساسية، وبنية البرنامج، والوظائف الرئيسية، وكيفية استخدامها في تطوير تطبيقات متوازية.

ما هي الحوسبة المتوازية ولماذا نحتاج MPI؟

الحوسبة المتوازية هي طريقة لحل المشكلات عن طريق تقسيمها إلى أجزاء أصغر يمكن معالجتها بشكل متزامن بواسطة معالجات متعددة. هذا يختلف عن الحوسبة التسلسلية حيث يتم تنفيذ التعليمات واحدة تلو الأخرى. الحوسبة المتوازية يمكن أن تقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لحل المشكلات المعقدة.

ولكن، كتابة برامج متوازية ليست بالأمر السهل. تتطلب إدارة الاتصال والتنسيق بين المعالجات المختلفة. هنا يأتي دور MPI. MPI توفر مجموعة موحدة من الوظائف والبروتوكولات التي تسمح للمعالجات بتبادل الرسائل والتزامن، مما يبسط عملية تطوير التطبيقات المتوازية. بدون MPI، يجب على المبرمج التعامل مع التفاصيل الدقيقة للأجهزة والشبكات، وهو أمر معقد ويختلف من نظام لآخر.

المفاهيم الأساسية في MPI

قبل الغوص في التفاصيل، من المهم فهم بعض المفاهيم الأساسية:

**العملية (Process):** نسخة مستقلة من البرنامج تعمل على معالج معين. في MPI، كل معالج يشارك في التنفيذ المتوازي يمثل عملية.
**الرتبة (Rank):** معرف فريد لكل عملية داخل برنامج MPI. تتراوح الرتبة عادةً من 0 إلى (عدد العمليات - 1). تستخدم الرتبة لتحديد العملية التي ترسل أو تستقبل الرسائل.
**المُجمّع (Communicator):** مجموعة من العمليات التي يمكنها التواصل مع بعضها البعض. يُستخدم المُجمّع لتحديد نطاق الاتصال. أكثر المُجمّعات شيوعًا هو `MPI_COMM_WORLD`، الذي يضم جميع العمليات المشاركة في البرنامج.
**الرسالة (Message):** وحدة البيانات التي يتم تبادلها بين العمليات. تتكون الرسالة من البيانات نفسها، ونوع البيانات، والطول، والمصدر، والوجهة.

بنية برنامج MPI

عادةً ما يتكون برنامج MPI من ثلاثة أجزاء رئيسية:

1. **التهيئة (Initialization):** تبدأ بـ `MPI_Init()` وتقوم بإعداد بيئة MPI. يجب استدعاء هذه الوظيفة قبل أي وظيفة MPI أخرى. 2. **الحساب والتواصل (Computation and Communication):** هذا هو الجزء الرئيسي من البرنامج حيث تقوم العمليات بإجراء العمليات الحسابية وتبادل الرسائل باستخدام وظائف MPI. 3. **الإنهاء (Finalization):** تنتهي بـ `MPI_Finalize()` وتقوم بإنهاء بيئة MPI. يجب استدعاء هذه الوظيفة قبل إنهاء البرنامج.

مثال بسيط:

```c

include <mpi.h>
include <stdio.h>

int main(int argc, char** argv) {

 int rank, size;

 MPI_Init(&argc, &argv);
 MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
 MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

 printf("Hello from process %d of %d\n", rank, size);

 MPI_Finalize();
 return 0;

} ```

في هذا المثال:

`MPI_Init()` تهيئ بيئة MPI.
`MPI_Comm_rank()` تحدد رتبة العملية الحالية.
`MPI_Comm_size()` تحدد العدد الإجمالي للعمليات.
`printf()` تطبع رسالة من كل عملية.
`MPI_Finalize()` تنهي بيئة MPI.

الوظائف الرئيسية في MPI

MPI توفر مجموعة واسعة من الوظائف. فيما يلي بعض الوظائف الأكثر استخدامًا:

**`MPI_Send()`:** ترسل رسالة من عملية إلى أخرى.
**`MPI_Recv()`:** تستقبل رسالة من عملية أخرى.
**`MPI_Bcast()`:** ترسل رسالة من عملية واحدة إلى جميع العمليات الأخرى في المُجمّع.
**`MPI_Reduce()`:** تطبق عملية (مثل الجمع أو الضرب) على البيانات الموجودة في جميع العمليات، ثم تجمع النتائج في عملية واحدة.
**`MPI_Gather()`:** تجمع البيانات من جميع العمليات في عملية واحدة.
**`MPI_Scatter()`:** تقسم البيانات الموجودة في عملية واحدة إلى أجزاء أصغر وترسلها إلى جميع العمليات الأخرى.
**`MPI_Barrier()`:** تنتظر حتى تصل جميع العمليات إلى نقطة معينة في البرنامج قبل المتابعة.

أمثلة على استخدام MPI

**جمع البيانات (Gather):** لنفترض أن لديك مجموعة من العمليات، كل منها يحتوي على جزء من مصفوفة كبيرة. يمكنك استخدام `MPI_Gather()` لجمع جميع الأجزاء في عملية واحدة لإنشاء المصفوفة الكاملة.
**حساب متوسط (Average):** يمكنك استخدام `MPI_Reduce()` لحساب متوسط مجموعة من القيم الموزعة على عدة عمليات. كل عملية ترسل قيمتها، ثم يتم جمعها وتقسيمها على العدد الإجمالي للعمليات.
**حل نظام معادلات خطية (Linear Equations):** يمكن تقسيم نظام المعادلات الخطية إلى أجزاء أصغر وحلها بشكل متزامن على معالجات متعددة، ثم تجميع النتائج.
**محاكاة مونت كارلو (Monte Carlo Simulation):** يمكن توزيع عمليات المحاكاة على عدة عمليات لتسريع عملية الحصول على النتائج.

اعتبارات الأداء في MPI

**تقليل الاتصال (Minimize Communication):** الاتصال هو أحد العوامل الرئيسية التي تؤثر على أداء التطبيقات المتوازية. حاول تقليل كمية البيانات التي يتم تبادلها بين العمليات.
**التوازن (Load Balance):** تأكد من أن العمل يتم توزيعه بالتساوي بين جميع العمليات. إذا كانت بعض العمليات تقوم بالكثير من العمل بينما تكون العمليات الأخرى خاملة، فلن يتم تحقيق أقصى قدر من الأداء.
**اختيار الخوارزمية (Algorithm Selection):** اختر الخوارزمية التي تكون مناسبة للحوسبة المتوازية. بعض الخوارزميات أكثر ملاءمة للتوازي من غيرها.
**استخدام المكتبات المحسنة (Optimized Libraries):** استخدم المكتبات المحسنة، مثل BLAS و LAPACK، لعمليات الحساب الرقمية.

MPI والخيارات الثنائية (Binary Options)

على الرغم من أن MPI تستخدم بشكل أساسي في التطبيقات العلمية والهندسية، إلا أنه يمكن تطبيق مبادئ الحوسبة المتوازية في مجالات أخرى، بما في ذلك التداول المالي. في سياق الخيارات الثنائية، يمكن استخدام الحوسبة المتوازية لتحسين سرعة وكفاءة:

**اختبار الاستراتيجيات (Strategy Backtesting):** يمكن تقسيم عملية اختبار الاستراتيجيات إلى أجزاء أصغر وتشغيلها بالتوازي على معالجات متعددة لتسريع عملية التحقق من صحة الاستراتيجيات. هذا مهم بشكل خاص لاستراتيجيات التحليل الفني المعقدة التي تتطلب كميات كبيرة من البيانات التاريخية.
**تحليل البيانات (Data Analysis):** يمكن استخدام الحوسبة المتوازية لتحليل كميات كبيرة من بيانات السوق، مثل حجم التداول و أسعار الأسهم، لتحديد الأنماط والاتجاهات.
**النمذجة (Modeling):** يمكن استخدام MPI لإنشاء نماذج معقدة لسلوك السوق والتنبؤ بحركات الأسعار.
**إدارة المخاطر (Risk Management):** يمكن استخدام الحوسبة المتوازية لتقييم المخاطر المرتبطة بصفقات الخيارات الثنائية.

على سبيل المثال، يمكن استخدام MPI لتسريع عملية اختبار استراتيجية تداول تعتمد على مؤشرات فنية متعددة مثل مؤشر القوة النسبية (RSI)، و المتوسط المتحرك (MA)، و مؤشر الماكد (MACD). يمكن تقسيم البيانات التاريخية إلى أجزاء أصغر، وكل جزء يتم تحليله بواسطة عملية منفصلة. ثم يتم تجميع النتائج لتحديد أداء الاستراتيجية.

استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية التي قد تستفيد من الحوسبة المتوازية:

**استراتيجية الاختراق (Breakout Strategy):** تحليل أنماط الاختراق في الأسعار.
**استراتيجية الانعكاس (Reversal Strategy):** تحديد نقاط انعكاس الاتجاه.
**استراتيجية الاتجاه (Trend Following Strategy):** تتبع الاتجاهات الصاعدة أو الهابطة.
**استراتيجية تداول الأخبار (News Trading Strategy):** الاستجابة للأخبار الاقتصادية والسياسية.
**استراتيجية مارتينجال (Martingale Strategy):** مضاعفة حجم الصفقة بعد كل خسارة (يجب استخدامها بحذر).
**استراتيجية فيبوناتشي (Fibonacci Strategy):** استخدام مستويات فيبوناتشي لتحديد نقاط الدخول والخروج.
**استراتيجية بولينجر باند (Bollinger Bands Strategy):** استخدام نطاقات بولينجر لتحديد التقلبات.
**استراتيجية ستوكاستيك (Stochastic Strategy):** استخدام مؤشر ستوكاستيك لتحديد ظروف ذروة الشراء والبيع.
**استراتيجية Ichimoku Cloud:** استخدام سحابة Ichimoku لتحديد الاتجاهات.
**استراتيجية Elliot Wave:** تحليل أنماط موجات إليوت.

التحليل الفني المتقدم، مثل استخدام الأنماط الشموع اليابانية و تحليل الحجم، يمكن أن يستفيد أيضًا من قوة الحوسبة المتوازية.

موارد إضافية

الخلاصة

MPI هي أداة قوية لتطوير تطبيقات الحوسبة المتوازية. من خلال فهم المفاهيم الأساسية والوظائف الرئيسية، يمكنك بناء تطبيقات متوازية فعالة يمكنها حل المشكلات المعقدة بسرعة وكفاءة. على الرغم من أن MPI تستخدم بشكل أساسي في المجالات العلمية والهندسية، إلا أن مبادئها يمكن تطبيقها على مجالات أخرى، مثل التداول المالي، لتحسين الأداء والكفاءة. ``` ```

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

MPI

Contents