MPI之虚拟进程拓扑
什么是虚拟进程拓扑
在很多并行应用进程中,进程的线性排列不能充分的反映进程间在逻辑上的通信模型,通常由问题几何和所用的算法决定,进程经常被排列成二维或者三维网络形式的拓扑模型而通常用一个图来描述逻辑进程排列,此种逻辑进程排列为虚拟拓扑。
拓扑是组内通信域上的额外,可选属性,它不能附加在组间通信域(inter-communcator)上,拓扑能提供一种方便的命名机制,对于由特定拓扑要求的算法使用起来直接自然方便。
拓扑还可以辅助运行时系统,将进程映射到实际的硬件结构上。
笛卡尔拓扑
MPI 笛卡尔拓扑是一种二维矩形的结构,在这个结构中,每个进程都有一个唯一的坐标。这种拓扑结构通常用于实现多维分布式数组的通讯。
使用 MPI_Cart_create 函数可以创建 Cartesian 拓扑,并使用 MPI_Cart_shift 函数获取进程在对应维度上的相邻进程的 ran
函数原型
int MPI_Cart_create(MPI_Comm old_comm, int ndims,
const int dims[], const int periods[], int reorder,
MPI_Comm *comm_cart);int MPI_Cart_shift(MPI_Comm comm, int direction, int displ,
int *rank_source, int *rank_dest);
MPI_Cart_create参数详解
- MPI_Comm old_comm:原通讯域。
- int ndims:拓扑结构的维度。
- const int dims[]:每个维度上的进程数量。
- const int periods[]:每个维度上的边界条件,非零表示周期性边界,零表示非周期性边界。
- int reorder:是否重新排列原通讯域的进程排列方式。
- MPI_Comm *comm_cart:新的通讯子,包含 Cartesian 拓扑。
MPI_Cart_shift参数详解
- MPI_Comm comm:拓扑结构通讯子。
- int direction:相邻进程的维度。
- int displ:进程生下的偏移量,一般为 -1 或 1。
- int *rank_source:源进程的 rank。
- int *rank_dest:目标进程的 rank。
代码实例
#include <stdio.h>
#include <mpi.h>int main(int argc, char* argv[]) {int rank, size;MPI_Comm comm_cart;int dims[2], periods[2], coords[2], reorder;MPI_Init(&argc, &argv);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);// 确定每个维度的大小dims[0] = dims[1] = 0;MPI_Dims_create(size, 2, dims);// 设置周期性边界条件periods[0] = periods[1] = 1;reorder = 1;MPI_Cart_create(MPI_COMM_WORLD, 2, dims, periods, reorder, &comm_cart);// 获取当前进程在 Cartesian 拓扑中的坐标MPI_Comm_rank(comm_cart, &rank);MPI_Cart_coords(comm_cart, rank, 2, coords);printf("Rank %d:\tCoords = (%d, %d)\n", rank, coords[0], coords[1]);// 获取当前进程在 x 方向上相邻进程的 rankint left, right;MPI_Cart_shift(comm_cart, 0, 1, &left, &right);printf("Rank %d:\tLeft = %d, Right = %d\n", rank, left, right);// 获取当前进程在 y 方向上相邻进程的 rankint up, down;MPI_Cart_shift(comm_cart, 1, 1, &up, &down);printf("Rank %d:\tUp = %d, Down = %d\n", rank, up, down);MPI_Finalize();return 0;
使用 MPI_Cart_create 函数创建了 Cartesian 拓扑,然后使用 MPI_Cart_coords 函数获取一个进程在 Cartesian 拓扑中的坐标。最后,使用 MPI_Cart_shift 函数获取相邻进程在 Cartesian 拓扑中的 rank。
在本示例中,我们假设拓扑是一个二维矩形,因此我们使用 MPI_Dims_create 函数以及维度数量和进程总数来计算每个维度的大小。我们还将 periods 数组设置为 {1,1},表示在每个维度的两端都设置周期性边界条件。我们还把 reorder 参数设置为 1,以便 MPI 能够以最优方式映射进程到拓扑结构中。
使用 MPI_Cart_create 函数,我们创建了一个通讯子,该子进程具有 Cartesian 拓扑。接着使用 MPI_Cart_shift 函数,以获取当前进程在 x 和 y 方向上相邻进程的 rank。
扩展:
-
一维拓扑结构(一维链状结构)
- 每个进程只有一个相邻进程。
- 使用 MPI_Comm_split 函数创建。
-
多维拓扑结构
- 每个进程有多个相邻进程。
- 使用 MPI_Cart_create 函数创建。
-
自定义拓扑结构
- 可以通过 MPI_Comm_create 函数创建自定义拓扑结构,满足特定应用场景的需求。
注
代码用例来自网络,仅供参考扫盲学习。
相关文章:

MPI之虚拟进程拓扑
什么是虚拟进程拓扑 在很多并行应用进程中,进程的线性排列不能充分的反映进程间在逻辑上的通信模型,通常由问题几何和所用的算法决定,进程经常被排列成二维或者三维网络形式的拓扑模型而通常用一个图来描述逻辑进程排列,此种逻辑…...

Three.js相机参数及Z-Fighting问题的解决方案
本主题讨论透视相机以及如何为远距离环境设置合适的视锥体。 推荐:用 NSDT编辑器 快速搭建可编程3D场景 透视相机是一种投影模式,旨在模仿人类在现实世界中看待事物的方式。 这是渲染 3D 场景最常用的投影模式。 - three.js 如果你看一下 Three.js 文档…...

微信小程序食疗微信小程序的设计与实现
摘要 现在人们的生活水平高了,大家都想在多活个几十年,要想实现这个想法,有很多事情都必须考虑到,第一个就是适当运动,第二个就是心情好,第三个就是要注意饮食。民以食为天,科学合理的饮食结构是…...

mac环境使用pkgbuild命令打pkg包的几个小细节
mac环境使用pkgbuild命令打pkg包的几个小细节 最近,研发提出要使用jenkins来自动生成mac环境下的pkg包,研究了一下,可以使用pkgbuild来打包。但是有几个小细节需要注意一下: 1 如果有pre-install和post-install脚本,…...

在 Spring Boot 中集成 MinIO 对象存储
MinIO 是一个开源的对象存储服务器,专注于高性能、分布式和兼容S3 API的存储解决方案。本文将介绍如何在 Spring Boot 应用程序中集成 MinIO,以便您可以轻松地将对象存储集成到您的应用中。 安装minio 拉取 minio Docker镜像 docker pull minio/minio创…...

seq2seq与引入注意力机制的seq2seq
1、什么是 seq2seq? 就是字面意思,“句子 到 句子”。比如翻译。 2、seq2seq 有一些特点 seq2seq 的整体架构是 “编码器-解码器”。 其中,编码器是 RNN,并将 最后一个hidden state(隐藏状态)【即&…...

【zookeeper】zookeeper介绍
分布式协调技术 在学习ZooKeeper之前需要先了解一种技术——分布式协调技术。那么什么是分布式协调技术?其实分布式协调技术主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制,让他们有序的去访问某种临界资源,防止造成"脏数据"的…...

2023高教社杯数学建模思路 - 案例:ID3-决策树分类算法
文章目录 0 赛题思路1 算法介绍2 FP树表示法3 构建FP树4 实现代码 建模资料 0 赛题思路 (赛题出来以后第一时间在CSDN分享) https://blog.csdn.net/dc_sinor?typeblog 1 算法介绍 FP-Tree算法全称是FrequentPattern Tree算法,就是频繁模…...

springboot docker
在Spring Boot中使用Docker可以帮助你将应用程序与其依赖的容器化,并简化部署和管理过程。 当你在Spring Boot中使用Docker时,你的代码不需要特殊的更改。你可以按照通常的方式编写Spring Boot应用程序。 java示例代码,展示了如何编写一个基…...

docker-compose 部署nacos 整合 postgresql 为DB
标题docker-compose 部署nacos 整合 postgresql 为DB 前提: 已经安装好postgresql数据库 先创建好一个数据库 nacos,执行以下sql: /** Copyright 1999-2018 Alibaba Group Holding Ltd.** Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "…...

详解 ElasticSearch Kibana 配置部署
默认安装部署所在机器允许外网 SSH工具 Putty 链接:https://pan.baidu.com/s/1b6gumtsjL_L64rEsOdhd4A 提取码:lxs9 Winscp 链接:https://pan.baidu.com/s/1tD8_2knvv0EJ5OYvXP6VTg 提取码:lxs9 WinSCP安装直接下一步到完成…...

SourceTree 使用技巧
参考资料 SourceTree使用教程(一)—克隆、提交、推送SourceTree的软合并、混合合并、强合并区别SourceTree 合并分支上的多个提交,一次性合并分支的多次提交至另一分支,主分支前进时的合并冲突解决 目录 一. 基础设置1.1 用户信息…...

VIRTIO-BLK代码分析(0)概述
也无风雨也无晴。- 苏轼(宋) 接下来介绍VIRTIO相关内容。首先从VIRTIO-BLK开始分析,VIRTIO-BLK各部分交互图如下所示: 这里包含以下几个部分: Guest UserSpace:虚拟机用户空间,如虚拟机中运行f…...

【2023年11月第四版教材】第10章《进度管理》(第一部分)
第10章《进度管理》(第一部分) 1 章节说明2 管理基础3 管理过程3.1 管理的过程★★★3.2 管理ITTO汇总★★★ 1 章节说明 【本章分值预测】大部分内容不变,细节有一些变化,预计选择题考3-4分,案例和论文 都有可能考&a…...

【多线程案例】生产者消费者模型(堵塞队列)
文章目录 1. 什么是堵塞队列?2. 堵塞队列的方法3. 生产者消费者模型4. 自己实现堵塞队列 1. 什么是堵塞队列? 堵塞队列也是队列,故遵循先进先出的原则。但堵塞队列是一种线程安全的数据结构,可以避免线程安全问题,当队…...

数据结构与算法基础-学习-30-插入排序之直接插入排序、二分插入排序、希尔排序
一、排序概念 将一组杂乱无章的数据按一定规律顺次排列起来。 将无序序列排成一个有序序列(由小到大或由大到小)的运算。 二、排序方法分类 1、按数据存储介质 名称描述内部排序数据量不大、数据在内存,无需内外交换存交换存储。外部排序…...

Qt+C++桌面计算器源码
程序示例精选 QtC桌面计算器源码 如需安装运行环境或远程调试,见文章底部个人QQ名片,由专业技术人员远程协助! 前言 这篇博客针对<<QtC桌面计算器源码>>编写代码,代码整洁,规则,易读。 学习与…...

kubesphere安装Maven+JDK17 流水线打包
kubesphere 3.4.0版本,默认支持的jav版本是8和11,不支持17 。需要我们自己定义JenKins Agent 。方法如下: 一、构建镜像 1、我们需要从Jenkins Agent的github仓库拉取master最新源码,最新源码里已经支持jdk17了。 git clone ht…...

百度搜索清理大量低质量网站
我是卢松松,点点上面的头像,欢迎关注我哦! 据部分站长爆料:百度大规模删低质量网站的百度资源站长平台权限,很多网站都被删除了百度站长资源平台后台权限,以前在百度后台添加的网站大量被删除!…...

WPF数据模板
样式提供了基本的格式化能力,但它们不能消除到目前为止看到的列表的最重要的局限性:不管如何修改ListBoxItem,它都只是ListBoxItem,而不是功能更强大的元素组合。并且因为每个ListBoxItem只支持单个绑定字段,所以不可能…...

浙江绿农环境:将废弃矿山变耕地,为生态文明贡献力量
近年来,随着可持续发展理念在中国乃至全球的日益普及,浙江绿农生态环境有限公司以其独特的创新和实践,成为了绿色发展的典范,在奋进新时代、建设新天堂的背景下,绿农环境在杭州市固废治理行业迈出坚实的步伐࿰…...

HTML/CSS盒子模型
盒子:页面中的所有的元素(标签),都可以看做一个盒子,由盒子将页面中的元素包含在一个矩形区域内,通过盒子的视角更加方便的进行页面布局 盒子模型的组成: 内容区域(contentÿ…...

《Java面向对象程序设计》学习笔记——CSV文件的读写与处理
笔记汇总:《Java面向对象程序设计》学习笔记 笔记记录的不是非常详实,如果有补充的建议或纠错,请踊跃评论留言!!! 什么是CSV文件 CSV文件的定义 CSV 是英文 comma-separated values 的缩写࿰…...

opencv 案例05-基于二值图像分析(简单缺陷检测)
缺陷检测,分为两个部分,一个部分是提取指定的轮廓,第二个部分通过对比实现划痕检测与缺角检测。本次主要搞定第一部分,学会观察图像与提取图像ROI对象轮廓外接矩形与轮廓。 下面是基于二值图像分析的大致流程 读取图像将图像转换…...

Elasticsearch入门介绍
应用场景 1 它提供了强大的搜索功能,可以实现类似百度、谷歌等搜索。 2 可以搜索日志或者交易数据,用来分析商业趋势、搜集日志、分析系统瓶颈或者运行发展等等 3 可以提供预警功能(持续的查询分析某个数据,如果超过一定的值&a…...

QML Book 学习基础3(动画)
目录 主要动画元素 例子: 非线性动画 分组动画 Qt 动画是一种在 Qt 框架下创建交互式和引人入胜的图形用户界面的方法,我们可以认为是对某个基础元素的多个设置 主要动画元素 PropertyAnimation-属性值变化时的动画 NumberA…...

Lesson4-3:OpenCV图像特征提取与描述---SIFT/SURF算法
学习目标 理解 S I F T / S U R F SIFT/SURF SIFT/SURF算法的原理,能够使用 S I F T / S U R F SIFT/SURF SIFT/SURF进行关键点的检测 SIFT/SURF算法 1.1 SIFT原理 前面两节我们介绍了 H a r r i s Harris Harris和 S h i − T o m a s i Shi-Tomasi Shi−Tomasi…...

语言基础篇9——Python流程控制
流程控制 顺序结构、条件结构、循环结构,顺序结构由自上而下的语句构成,条件结构由if、match-case构成,循环结构由for、while构成。 if语句 flag 1 if flag 1:print("A") elif flag 2:print("B") else:print("…...

MATLAB算法实战应用案例精讲-【概念篇】构建数据指标方法(补充篇)
目录 前言 几个高频面试题目 指标与标签的区别 几个相关概念 数据域 业务过程...

【pyqt5界面化工具开发-12】QtDesigner图形化界面设计
目录 0x00 前言 一、启动程序 二、基础的使用 三、保存布局文件 四、加载UI文件 0x00 前言 关于QtDesigner工具的配置等步骤(网上链接也比较多) 下列链接非本人的(如果使用pip 在命令行安装过pyqt5以及tools,那么就可以跳过…...