MPI_Sendrecv est-il l'approche optimale pour échanger des données dans une matrice 2D distribuée ?

Envoi et réception d'un tableau 2D via MPI

Introduction :

Pour optimiser l'efficacité de calcul d'un code série C impliquant une grande matrice 2D, le calcul distribué avec MPI est souvent utilisé. Cette approche implique de diviser la matrice entre plusieurs nœuds, d'effectuer des opérations locales et d'échanger des données à des limites spécifiques.

Approche et préoccupations :

L'approche proposée implique de diviser la 2D matrice en segments, chaque nœud gérant une partie. À la fin de chaque pas de temps, les valeurs de bord sont échangées entre les nœuds voisins pour assurer la continuité au-delà des frontières. Le plan de mise en œuvre décrit deux processeurs, l'un gérant les lignes 0 à x et l'autre gérant x 1 à xx de la matrice.

Mise en œuvre proposée et questions :

Le l'implémentation utilise une combinaison de fonctions MPI_SEND et MPI_RECEIVE pour échanger des valeurs de bord entre les processeurs. Cependant, la question se pose de savoir si cette approche est optimale et si des fonctions MPI supplémentaires doivent être envisagées.

Réponse et recommandations :

Pour améliorer la mise en œuvre, il Il est recommandé d'allouer des tableaux contigus pour une gestion plus efficace dans MPI. Ceci peut être réalisé en utilisant des fonctions d'allocation de mémoire comme alloc_2d_init. De plus, le remplacement de MPI_SEND et MPI_RECEIVE par des modèles de communication collective utilisant MPI_Sendrecv ou une communication non bloquante peut améliorer les performances.

Exemple :

L'extrait de code révisé suivant fournit un exemple de communication améliorée grâce à 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);

Optimisations :

L'utilisation de MPI_Sendrecv permet l'envoi et la réception simultanés de données, éliminant ainsi le besoin de barrières. Cette approche optimisée améliore l'efficacité de la communication et réduit les goulots d'étranglement.

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