MPI_Sendrecv は分散 2D マトリックスでデータを交換するための最適なアプローチですか?

MPI を介した 2D 配列の送受信

概要:

計算効率を最適化するには大規模な 2D 行列を含む C シリアル コード、MPI による分散コンピューティング採用されることが多いです。このアプローチには、複数のノード間での行列の分割、ローカル操作の実行、および特定の境界でのデータ交換が含まれます。

アプローチと懸念事項:

提案されたアプローチには、2D の分割が含まれます。マトリックスをセグメントに分割し、各ノードが部分を処理します。各タイムステップの終了時に、境界を越えた連続性を確保するために、隣接するノード間でエッジ値が交換されます。実装計画では 2 つのプロセッサの概要が説明されており、1 つは行列の行 0 から x を処理し、もう 1 つは行列の x 1 から xx を処理します。

提案された実装と質問:

実装では、MPI_SEND 関数と MPI_RECEIVE 関数の組み合わせを使用して、プロセッサ間でエッジ値を交換します。ただし、このアプローチが最適であるかどうか、また追加の MPI 機能を考慮する必要があるかどうかという疑問が生じます。

対応と推奨事項:

実装を改善するには、 MPI での処理をより効率的に行うために、連続した配列を割り当てることをお勧めします。これは、alloc_2d_init などのメモリ割り当て関数を使用して実現できます。さらに、MPI_SEND と MPI_RECEIVE を MPI_Sendrecv または非ブロッキング通信を使用した集合的な通信パターンに置き換えると、パフォーマンスが向上します。

例:

次の改訂されたコード スニペットは、を使用してコミュニケーションを改善MPI_Sendrecv:

int sendptr, recvptr;
int neigh = MPI_PROC_NULL;

if (myrank == 0) {
    sendptr = addr(A[0][0]);
    recvptr = addr(B[0][0]);
    neigh = 1;
} else {
    sendptr = addr(B[0][0]);
    recvptr = addr(A[0][0]);
    neigh = 0;
}
MPI_Sendrecv(sendptr, N*M, MPI_INT, neigh, tagA, recvptr, N*M, MPI_INT, neigh, tagB, MPI_COMM_WORLD, &status);

最適化:

MPI_Sendrecv を使用すると、データの同時送受信が可能になり、バリアが不要になります。この最適化されたアプローチにより、通信効率が向上し、ボトルネックが軽減されます。

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