我想将矩阵分成 block (不是条纹),然后使用 MPI_Scatter 分布这些 block 。
我提出了可行的解决方案,但我认为它远非“最佳实践”。我有一个 8x8 矩阵,填充了从 0 到 63 的数字。然后我将它分成 4 个 4x4 block ,使用 MPI_Type_vector 并通过 MPI_Send 分发它,但这需要一些额外的计算,因为我必须计算大矩阵中每个 block 的偏移量。
如果我使用散点图,第一个(左上角) block 传输正常,但其他 block 则没有( block 开始的偏移量错误)。
那么是否可以使用 MPI_Scatter 传输矩阵 block ,或者进行所需分解的最佳方法是什么?
这是我的代码:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
#define SIZE 8
int main(void) {
MPI_Init(NULL, NULL);
int p, rank;
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &p);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
char i;
char a[SIZE*SIZE];
char b[(SIZE/2)*(SIZE/2)];
MPI_Datatype columntype;
MPI_Datatype columntype2;
MPI_Type_vector(4, 4, SIZE, MPI_CHAR, &columntype2);
MPI_Type_create_resized( columntype2, 0, sizeof(MPI_CHAR), &columntype );
MPI_Type_commit(&columntype);
if(rank == 0) {
for( i = 0; i < SIZE*SIZE; i++) {
a[i] = i;
}
for(int rec=0; rec < p; rec++) {
int offset = (rec%2)*4 + (rec/2)*32;
MPI_Send (a+offset, 1, columntype, rec, 0, MPI_COMM_WORLD);
}
}
MPI_Recv (b, 16, MPI_CHAR, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
//MPI_Scatter(&a, 1, boki, &b, 16, MPI_CHAR , 0, MPI_COMM_WORLD);
printf("rank= %d b= \n%d %d %d %d\n%d %d %d %d\n%d %d %d %d\n%d %d %d %d\n", rank, b[0], b[1], b[2], b[3], b[4], b[5], b[6], b[7], b[8], b[9], b[10], b[11], b[12], b[13], b[14], b[15]);
MPI_Finalize();
return 0;
}
最佳答案
您得到的几乎是“最佳实践”;在您习惯之前,它只是有点令人困惑。
不过有两件事:
首先,请注意这一点:sizeof(MPI_CHAR)
是,我假设,4 个字节,而不是 1 个。MPI_CHAR
是一个(整数)常量,它描述(到MPI 库)一个字符。您可能需要 sizeof(char)
或 SIZE/2*sizeof(char)
或任何其他方便的方式。但是调整大小的基本思路是正确的。
其次,我认为您无法使用 MPI_Scatterv
,因为没有简单的方法可以使每个 block 之间的偏移量相同。也就是说,第一个 block 中的第一个元素位于 a[0]
,第二个元素位于 a[SIZE/2]
(跳转 size/2),接下来是 a[SIZE*(SIZE/2)]
((SIZE-1)*(SIZE/2)
的跳跃)。因此,您需要能够手动生成偏移量。
以下似乎对我有用(当“大小”表示“行数”与“列数”等时,我对其进行了一些概括以使其更清楚):
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
#define COLS 12
#define ROWS 8
int main(int argc, char **argv) {
MPI_Init(&argc, &argv);
int p, rank;
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &p);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
char i;
char a[ROWS*COLS];
const int NPROWS=2; /* number of rows in _decomposition_ */
const int NPCOLS=3; /* number of cols in _decomposition_ */
const int BLOCKROWS = ROWS/NPROWS; /* number of rows in _block_ */
const int BLOCKCOLS = COLS/NPCOLS; /* number of cols in _block_ */
if (rank == 0) {
for (int ii=0; ii<ROWS*COLS; ii++) {
a[ii] = (char)ii;
}
}
if (p != NPROWS*NPCOLS) {
fprintf(stderr,"Error: number of PEs %d != %d x %d\n", p, NPROWS, NPCOLS);
MPI_Finalize();
exit(-1);
}
char b[BLOCKROWS*BLOCKCOLS];
for (int ii=0; ii<BLOCKROWS*BLOCKCOLS; ii++) b[ii] = 0;
MPI_Datatype blocktype;
MPI_Datatype blocktype2;
MPI_Type_vector(BLOCKROWS, BLOCKCOLS, COLS, MPI_CHAR, &blocktype2);
MPI_Type_create_resized( blocktype2, 0, sizeof(char), &blocktype);
MPI_Type_commit(&blocktype);
int disps[NPROWS*NPCOLS];
int counts[NPROWS*NPCOLS];
for (int ii=0; ii<NPROWS; ii++) {
for (int jj=0; jj<NPCOLS; jj++) {
disps[ii*NPCOLS+jj] = ii*COLS*BLOCKROWS+jj*BLOCKCOLS;
counts [ii*NPCOLS+jj] = 1;
}
}
MPI_Scatterv(a, counts, disps, blocktype, b, BLOCKROWS*BLOCKCOLS, MPI_CHAR, 0, MPI_COMM_WORLD);
/* each proc prints it's "b" out, in order */
for (int proc=0; proc<p; proc++) {
if (proc == rank) {
printf("Rank = %d\n", rank);
if (rank == 0) {
printf("Global matrix: \n");
for (int ii=0; ii<ROWS; ii++) {
for (int jj=0; jj<COLS; jj++) {
printf("%3d ",(int)a[ii*COLS+jj]);
}
printf("\n");
}
}
printf("Local Matrix:\n");
for (int ii=0; ii<BLOCKROWS; ii++) {
for (int jj=0; jj<BLOCKCOLS; jj++) {
printf("%3d ",(int)b[ii*BLOCKCOLS+jj]);
}
printf("\n");
}
printf("\n");
}
MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
}
MPI_Finalize();
return 0;
}
运行:
$ mpirun -np 6 ./matrix
Rank = 0
Global matrix:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59
60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83
84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95
Local Matrix:
0 1 2 3
12 13 14 15
24 25 26 27
36 37 38 39
Rank = 1
Local Matrix:
4 5 6 7
16 17 18 19
28 29 30 31
40 41 42 43
Rank = 2
Local Matrix:
8 9 10 11
20 21 22 23
32 33 34 35
44 45 46 47
Rank = 3
Local Matrix:
48 49 50 51
60 61 62 63
72 73 74 75
84 85 86 87
Rank = 4
Local Matrix:
52 53 54 55
64 65 66 67
76 77 78 79
88 89 90 91
Rank = 5
Local Matrix:
56 57 58 59
68 69 70 71
80 81 82 83
92 93 94 95
关于c - MPI 将矩阵划分为 block ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7549316/