Ist MPI_Sendrecv der optimale Ansatz für den Datenaustausch in einer verteilten 2D-Matrix?

Senden und Empfangen von 2D-Arrays über MPI

Einführung:

Zur Optimierung der Recheneffizienz Bei der Erstellung eines seriellen C-Codes mit einer großen 2D-Matrix wird häufig verteiltes Rechnen mit MPI eingesetzt. Dieser Ansatz beinhaltet die Aufteilung der Matrix auf mehrere Knoten, die Durchführung lokaler Operationen und den Austausch von Daten an bestimmten Grenzen.

Ansatz und Bedenken:

Der vorgeschlagene Ansatz beinhaltet die Aufteilung der 2D Die Matrix wird in Segmente unterteilt, wobei jeder Knoten einen Teil verarbeitet. Am Ende jedes Zeitschritts werden Kantenwerte zwischen benachbarten Knoten ausgetauscht, um die Kontinuität über Grenzen hinweg sicherzustellen. Der Implementierungsplan beschreibt zwei Prozessoren, wobei einer die Zeilen 0 bis x und der andere x 1 bis xx der Matrix verarbeitet.

Vorgeschlagene Implementierung und Fragen:

Die Die Implementierung verwendet eine Kombination aus den Funktionen MPI_SEND und MPI_RECEIVE, um Kantenwerte zwischen den Prozessoren auszutauschen. Es stellt sich jedoch die Frage, ob dieser Ansatz optimal ist und ob zusätzliche MPI-Funktionen berücksichtigt werden sollten.

Antwort und Empfehlungen:

Um die Implementierung zu verbessern, ist es Es wird empfohlen, zusammenhängende Arrays für eine effizientere Handhabung in MPI zuzuweisen. Dies kann mithilfe von Speicherzuweisungsfunktionen wie alloc_2d_init erreicht werden. Darüber hinaus kann das Ersetzen von MPI_SEND und MPI_RECEIVE durch kollektive Kommunikationsmuster mithilfe von MPI_Sendrecv oder nicht blockierender Kommunikation die Leistung verbessern.

Beispiel:

Der folgende überarbeitete Codeausschnitt bietet ein Beispiel dafür verbesserte Kommunikation mit 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);

Optimierungen:

Die Verwendung von MPI_Sendrecv ermöglicht das gleichzeitige Senden und Empfangen von Daten, sodass keine Barrieren erforderlich sind. Dieser optimierte Ansatz verbessert die Kommunikationseffizienz und reduziert Engpässe.

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