MPI_Sendrecv 是在分布式二维矩阵中交换数据的最佳方法吗？

通过 MPI 发送和接收 2D 数组

简介：

优化计算效率对于涉及大型二维矩阵的 C 串行代码，通常采用 MPI 进行分布式计算。这种方法涉及在多个节点之间分割矩阵、执行本地操作以及在特定边界交换数据。

方法和关注点：

建议的方法涉及划分 2D矩阵分成多个段，每个节点处理一部分。在每个时间步结束时，相邻节点之间交换边缘值，以确保跨边界的连续性。实施计划概述了两个处理器，一个处理矩阵的 0 到 x 行，另一个处理矩阵的 x 1 到 xx。

建议的实现和问题：

实现采用 MPI_SEND 和 MPI_RECEIVE 函数的组合来在处理器之间交换边沿值。然而，问题是这种方法是否是最佳的，以及是否应该考虑任何额外的 MPI 函数。

响应和建议：

为了改进实现，它建议分配连续数组，以便在 MPI 中更有效地处理。这可以使用 alloc_2d_init 等内存分配函数来实现。此外，使用 MPI_Sendrecv 或非阻塞通信将 MPI_SEND 和 MPI_RECEIVE 替换为集体通信模式可以提高性能。

示例：

以下修订后的代码片段提供了以下示例：改善沟通使用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);

优化：

使用 MPI_Sendrecv 允许同时发送和接收数据，消除了障碍的需要。这种优化的方法提高了通信效率并减少了瓶颈。

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