ノード間で 2D 配列データを共有するために MPI 通信を最適化するにはどうすればよいですか?

ノード間で 2D 配列データを共有するための MPI 通信

並列コンピューティングでは、パフォーマンスを最適化するために複数のノード間でデータを分散することが必要になることがよくあります。 。この場合の目標は、MPI を使用して 2D 配列を送受信し、計算を 4 つのノードに分割して処理することです。

提案されたアプローチ

最初のアプローチには、送信が含まれます。 MPI_SEND と MPI_RECEIVE を使用して隣接ノード間のエッジ値を取得します。たとえば、ノード 0 はエッジ データをノード 1 に送信し、ノード 1 からデータを受信しますが、他のノード間でも同様の操作が発生します。

改訂されたアプローチ

提案されたアプローチは次のことができます。データ構造と通信パターンを最適化することで改善できます。配列を連続ブロックとして割り当てると、2D 配列全体の送受信が簡素化されます。 MPI_Barriers を使用する代わりに、ブロッキング送受信を使用することをお勧めします。次のコードは、この改訂されたアプローチの例です。

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);
}

代替アプローチ

考慮すべきその他の手法は次のとおりです。

• MPI_Sendrecv : 送信操作と受信操作を組み合わせた単一の関数であり、増加効率性。
• ノンブロッキングの送受信: データの転送中にプロセスが計算を継続できるようにする非同期通信。

デッドロック回避の最適化

回避すべきコミュニケーション パターンには細心の注意を払う必要があります行き詰まり。提案されたアプローチでは、プロセスが他のノードからのデータを無期限に待機しないようにすることが重要です。送受信をブロックすると、そのような状況を防ぐことができます。

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