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Wie können Kantenwerte eines 2D-Arrays mithilfe von MPI für die Berechnung einer verteilten Matrix effizient ausgetauscht werden?

Patricia Arquette
Patricia ArquetteOriginal
2024-11-09 04:07:01465Durchsuche

How to Efficiently Exchange Edge Values of a 2D Array Using MPI for Distributed Matrix Computation?

2D-Array über MPI senden und empfangen

Frage:

Um die Leistung zu verbessern, a Große 2D-Matrixberechnungen müssen mithilfe von MPI aufgeteilt und auf mehreren Knoten ausgeführt werden. Die einzige erforderliche Kommunikation zwischen Knoten ist der Austausch von Kantenwerten. Beschreiben Sie einen geeigneten Ansatz und schlagen Sie alle zusätzlich zu berücksichtigenden MPI-Funktionen vor.

Antwort:

Ihr vorgeschlagener Ansatz, MPI_SEND und MPI_RECEIVE zum Austausch von Kantenwerten zu verwenden, ist im Allgemeinen richtig. Für eine effiziente Implementierung sind jedoch einige Aspekte zu berücksichtigen:

Kontinuierliche Speicherzuweisung:

Für eine optimale Kommunikationsleistung weisen Sie das 2D-Array zusammenhängend im Speicher zu. Dies kann mithilfe von Zeigern auf ein Array von Arrays erreicht werden.

Barrieren vermeiden:

MPI_Send und MPI_Recv sind Blockierungsfunktionen, sodass keine expliziten Barrieren erforderlich sind. Es ist jedoch wichtig, Deadlocks zu vermeiden, indem die Sende- und Empfangsvorgänge sorgfältig angeordnet werden.

Alternative MPI-Funktionen:

  • MPI_Sendrecv: Ermöglicht gleichzeitige Sende- und Empfangsvorgänge .
  • MPI_Nonblocking_Send und MPI_Nonblocking_Recv: Nicht blockierende Kommunikationsfunktionen, die eine asynchrone Datenübertragung ermöglichen.

Beispielcode:

Der folgende Codeausschnitt stellt ein Beispiel für den Kantenwertaustausch mit MPI_Sendrecv dar:

int myrank, num_procs;
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myrank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &num_procs);

int neigh = (myrank + 1) % num_procs;

MPI_Sendrecv(&A[x][0], N*M, MPI_INT, neigh, tagA, &B[0][0], N*M, MPI_INT, neigh, tagB, MPI_COMM_WORLD, &status);

Durch Befolgen dieser Richtlinien können Sie die Kommunikation für Ihre 2D-Matrixberechnung effektiv implementieren MPI.

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