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Communication MPI pour le partage de données de tableau 2D entre nœuds
Dans le calcul parallèle, il est souvent nécessaire de distribuer les données sur plusieurs nœuds pour optimiser les performances . Dans ce cas, l'objectif est d'envoyer et de recevoir un tableau 2D à l'aide de MPI pour diviser et traiter les calculs sur quatre nœuds.
Approche proposée
L'approche initiale consiste à envoyer valeurs de bord entre les nœuds voisins en utilisant MPI_SEND et MPI_RECEIVE. Par exemple, le nœud 0 envoie des données de périphérie au nœud 1 et reçoit des données du nœud 1, tandis que des opérations similaires se produisent entre d'autres nœuds.
Approche révisée
L'approche proposée peut être amélioré en optimisant les structures de données et les modèles de communication. L'allocation de tableaux sous forme de blocs contigus simplifie l'envoi et la réception de tableaux 2D entiers. Au lieu d'utiliser MPI_Barriers, il est recommandé d'utiliser le blocage des envois et des réceptions. Le code suivant illustre cette approche révisée :
if (myrank == 0) { MPI_Send(&(A[0][0]), N*M, MPI_INT, 1, tagA, MPI_COMM_WORLD); MPI_Recv(&(B[0][0]), N*M, MPI_INT, 1, tagB, MPI_COMM_WORLD, &status); } else if (myrank == 1) { MPI_Recv(&(A[0][0]), N*M, MPI_INT, 0, tagA, MPI_COMM_WORLD, &status); MPI_Send(&(B[0][0]), N*M, MPI_INT, 0, tagB, MPI_COMM_WORLD); }
Approches alternatives
D'autres techniques à considérer incluent :
Optimisation pour éviter les blocages
Une attention particulière doit être portée aux modèles de communication pour éviter les impasses. Dans l’approche proposée, il est essentiel de s’assurer que les processus n’attendent pas indéfiniment les données des autres nœuds. Le blocage des envois et des réceptions aide à prévenir de telles situations.
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