MPI_Sendrecv는 분산 2D 매트릭스에서 데이터를 교환하기 위한 최적의 접근 방식입니까?

MPI를 통한 2D 배열 전송 및 수신

소개:

계산 효율성을 최적화하려면 대규모 2D 매트릭스를 포함하는 C 직렬 코드의 경우 MPI를 사용한 분산 컴퓨팅이 종종 사용됩니다. 이 접근 방식에는 여러 노드 간에 매트릭스를 분할하고, 로컬 작업을 수행하고, 특정 경계에서 데이터를 교환하는 작업이 포함됩니다.

접근 방식 및 우려 사항:

제안된 접근 방식에는 2D 분할이 포함됩니다. 행렬을 세그먼트로 나누고, 각 노드가 부분을 처리합니다. 각 시간 단계가 끝나면 가장자리 값이 인접 노드 간에 교환되어 경계 간 연속성을 보장합니다. 구현 계획에는 행렬의 0~x행을 처리하는 프로세서와 x1~xx행을 처리하는 프로세서가 포함된 두 개의 프로세서가 간략하게 설명되어 있습니다.

제안된 구현 및 질문:

구현에서는 MPI_SEND 및 MPI_RECEIVE 기능의 조합을 사용하여 프로세서 간에 에지 값을 교환합니다. 그러나 이 접근 방식이 최적인지, 추가 MPI 기능을 고려해야 하는지에 대한 의문이 제기됩니다.

응답 및 권장 사항:

구현을 개선하려면 MPI에서 보다 효율적인 처리를 위해 연속 배열을 할당하는 것이 좋습니다. 이는 alloc_2d_init와 같은 메모리 할당 함수를 사용하여 달성할 수 있습니다. 또한 MPI_SEND 및 MPI_RECEIVE를 MPI_Sendrecv 또는 비차단 통신을 사용하는 집단 통신 패턴으로 바꾸면 성능이 향상될 수 있습니다.

예:

다음 수정된 코드 조각은 다음의 예를 제공합니다. MPI_Sendrecv를 사용하여 향상된 통신:

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);

최적화:

MPI_Sendrecv를 사용하면 데이터를 동시에 보내고 받을 수 있으므로 장벽이 필요하지 않습니다. 이러한 최적화된 접근 방식은 통신 효율성을 향상하고 병목 현상을 줄입니다.

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