如何优化 MPI 通信以跨节点共享 2D 阵列数据？

跨节点共享二维数组数据的MPI通信

在并行计算中，常常需要将数据分布在多个节点上以优化性能。在本例中，目标是使用 MPI 发送和接收 2D 数组，以在四个节点之间拆分和处理计算。

建议的方法

初始方法包括发送使用 MPI_SEND 和 MPI_RECEIVE 相邻节点之间的边缘值。例如，节点 0 将边缘数据发送到节点 1，并从节点 1 接收数据，而其他节点之间也发生类似的操作。

修订方法

建议的方法可以通过优化数据结构和通信模式来改进。将数组分配为连续块可以简化整个 2D 数组的发送和接收。建议使用阻塞发送和接收，而不是使用 MPI_Barriers。以下代码举例说明了此修订后的方法：

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

要考虑的其他技术包括：

• MPI_Sendrecv : 结合了发送和接收操作的单一功能，增加了效率。
• 非阻塞发送和接收：异步通信，允许进程在传输数据时继续计算。

优化避免死锁

应仔细注意通信模式以避免死锁。在所提出的方法中，必须确保进程不会无限期地等待来自其他节点的数据。阻止发送和接收有助于防止此类情况。

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