如何優化 MPI 通訊以跨節點共享 2D 陣列資料？

跨節點共享二維數組資料的MPI通訊

在平行計算中，常常需要將資料分佈在多個節點上以優化性能。在本例中，目標是使用 MPI 發送和接收 2D 數組，以在四個節點之間拆分和處理計算。

建議的方法

初始方法包括發送使用 MPI_SEND 和 MPI_RECEIVE 相鄰節點之間的邊緣值。例如，節點 0 將邊緣資料傳送到節點 1，並從節點 1 接收數據，而其他節點之間也發生類似的操作。

修訂方法

建議的方法可以透過最佳化資料結構和通訊模式來改進。將陣列分配為連續區塊可以簡化整個 2D 陣列的發送和接收。建議使用阻塞發送和接收，而不是使用 MPI_Barriers。以下程式碼舉例說明了此修訂後的方法：

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);
}

替代方法

要考慮的其他技術包括：

• MPI_Sendrecv : 結合了發送和接收操作的單一功能，增加了效率。
• 非阻塞發送和接收：非同步通信，允許進程在傳輸資料時繼續計算。

最佳化避免死鎖

應仔細注意通訊模式以避免死鎖。在所提出的方法中，必須確保進程不會無限期地等待來自其他節點的資料。阻止發送和接收有助於防止此類情況。

以上是如何優化 MPI 通訊以跨節點共享 2D 陣列資料？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！