MPI を使用してノード間で 2D 配列を効率的に送受信するにはどうすればよいですか?

MPI を介した 2D 配列の送受信

並列処理に MPI を利用すると、特に大規模な行列を含む計算の場合、パフォーマンスに大きな利点が得られます。このようなシナリオでは、行列を複数のノードに分割すると、プロセスを大幅に最適化できます。

エッジ値共有の実装

提供されたシナリオでは、各ノードはエッジ値を共有する必要があります。その隣人たち。 MPI を使用してこれを実現するための推奨スキームは次のとおりです。

if (myrank == 0) {
  for (i = 0 to x) {
    for (y = 0 to y) {
      C++ CODE IMPLEMENTATION
      MPI_SEND(A[x][0], A[x][1], A[x][2], Destination= 1...)
      MPI_RECEIVE(B[0][0], B[0][1]......Sender = 1...)
    }
  }

if (myrank == 1) {
  for (i = x+1 to xx) {
    for (y = 0 to y) {
      C++ CODE IMPLEMENTATION
      MPI_SEND(B[x][0], B[x][1], B[x][2], Destination= 0...)
      MPI_RECEIVE(A[0][0], A[0][1]......Sender = 1...)
    }
  }
}

配列割り当ての最適化

メモリ管理と MPI 通信を簡素化するには、連続した要素を持つ配列を割り当てることを検討してください。 C の「多次元配列」の代わりに。これは、次のような関数を使用して実現できます。

int **alloc_2d_int(int rows, int cols) {
    int *data = (int *)malloc(rows*cols*sizeof(int));
    int **array= (int **)malloc(rows*sizeof(int*));
    for (int i=0; i<rows; i++)
        array[i] = &amp;(data[cols*i]);

    return array;
}

int **A;
A = alloc_2d_init(N,M);

MPI Send/Receive

配列が連続して割り当てられると、N x M 配列全体の送受信が簡単になります。 :

MPI_Send(&(A[0][0]), N*M, MPI_INT, destination, tag, MPI_COMM_WORLD);

バリアと送受信のブロッキング

MPI は、ブロッキング (MPI_Send など) や非ブロッキング (MPI_Send など) を含む通信用の複数の機能を提供します。 MPI_Isend)。通信が本質的に同期しているため、ブロック操作の場合、バリアは不要です。

その他の MPI 関数

MPI_Send と MPI_Receive に加えて、より柔軟な通信を行うには MPI_Sendrecv の使用を検討してください。通信と計算をオーバーラップする MPI_Isend や MPI_Irecv などのノンブロッキング操作。

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