并行计算效率 - 核心数或MPI流程数？

Question

我在2 + 2（超线程）核心机器上测试并行程序。并行化是通过MPI例程实现的。

在评估并行代码的效率时，我是否必须将速度除以内核数量或加快MPI进程数量？

有人可以帮我吗？

Answer 1

在某些情况下都有意义，所以这取决于你想要衡量的内容。

例如，可以尝试使用1,2,3和4个MPI进程运行程序，并测量每次运行的加速比。然后，可以将测量结果绘制为图表，其中y轴上的加速和x轴上的MPI过程的数量，因此说明算法的可伸缩性（或不可伸缩性...）（假设仅使用例如两个MPI进程与在只有两个核心的充分利用的计算机上运行算法相同。

效率也是如此。

但是，只有当MPI进程的数量小于或等于您拥有的物理核心数时，这种推理才有效。例如，如果您尝试在4核计算机上使用5个MPI进程，则可能无法获得与5核计算机相同的加速，因此可能无法衡量您的需求 - 至少不是计算限制问题。

效率也是如此。

因此，如果你有比物理内核更多的MPI进程，那么只讨论物理内核数量的加速和效率是有意义的（至少就我所见）。例如，继续上面4核心机器示例中的5个MPI进程：假设与4个MPI进程相比，通过使用5个MPI进程（例如，因为MPI进程有时会阻止IO），您（仅）稍微提高了加速速度，那么MPI流程数量的效率会下降，但物理核心数量的效率会上升。因此，在这种情况下，使用5个MPI流程将优于4个，即使MPI流程数量的效率会更低（与使用4个MPI流程相比）。

当然，通常情况下，如果有更多关于你要做什么的信息，会更容易回答。

Answer 2

据我所知，你的问题在公式中： 效率（p）= time_parallel（p）/ p。 ＆＃34; P＆＃34;这是您执行它的MPI进程数。正如cic所提到的，程序员的责任是他有足够的内核来匹配MPI进程的数量。重复一遍，如果您只有2个内核并使用5个MPI进程运行，则效率结果是错误的。同样，如果您有一台8核机器，并使用2个MPI流程运行您的代码，您的＆＃34; p＆＃34; = 2

Answer 3

我认为正确的answare是p始终是处理器/核心的数量，因为效率决定了代码的性能如何趋向理想值。所以效率的genaral公式是

E = your_performance / best_performance

最佳速度（理想情况）是处理器/核心数p。