Question

我有一个MPI代码，它实现了2D域分解，以计算PDE的数值解法。目前，我为每个进程编写了某些2D分布式数组（例如array_x - ＆gt; proc000x.bin）。我想将其减少为单个二进制文件。

array_0，array_1，

array_2，array_3，

假设上面说明了具有4个进程（2x2）的笛卡尔拓扑。每个2D阵列具有尺寸（nx + 2，nz + 2）。 +2表示＆＃34;鬼＆＃34;为了沟通目的，各层都添加了各层。

我想提取主数组（省略ghost层）并将它们写入单个二进制文件，其顺序类似于

array_0，array_1，array_2，array_3 - ＆gt; output.bin

如果可能的话，最好把它写成好像我可以访问全局网格并逐行写，即

array_0的第0行，array_1的第0行，array_1的array_0 row_1的第1行....

下面的尝试尝试文件array_test.c中的两种输出格式的前者

#include <stdio.h>
#include <mpi.h>
#include <stdlib.h>

/* 2D array allocation */
float **alloc2D(int rows, int cols);

float **alloc2D(int rows, int cols) {
  int i, j; 
  float *data = malloc(rows * cols * sizeof(float));
  float **arr2D = malloc(rows * sizeof(float *));

  for (i = 0; i < rows; i++) {
    arr2D[i] = &(data[i * cols]);
  }                 
  /* Initialize to zero */
  for (i= 0; i < rows; i++) {
     for (j=0; j < cols; j++) {
        arr2D[i][j] = 0.0;      
     }                               
  }                    
  return arr2D;
}   

int main(void) {

   /* Creates 5x5 array of floats with padding layers and 
   * attempts to write distributed arrays */

   /* Run toy example with 4 processes */
   int i, j, row, col;
   int nx = 5, ny = 5, npad = 1;
   int my_rank, nproc=4;
   int dim[2] = {2, 2}; /* 2x2 cartesian grid */
   int period[2] = {0, 0};
   int coord[2];
   int reorder = 1;
   float **A = NULL;
   MPI_Comm grid_Comm;

   /* Initialize MPI */
   MPI_Init(NULL, NULL);
   MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &nproc);
   MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank);

   /* Establish cartesian topology */
   MPI_Cart_create(MPI_COMM_WORLD, 2, dim, period, reorder, &grid_Comm);

   /* Get cartesian grid indicies of processes */
   MPI_Cart_coords(grid_Comm, my_rank, 2, coord);
   row = coord[1];
   col = coord[0];

   /* Add ghost layers */
   nx += 2 * npad;
   ny += 2 * npad;
   A = alloc2D(nx, ny);

   /* Create derived datatype for interior grid (output grid) */
   MPI_Datatype grid;
   int start[2] = {npad, npad};
   int arrsize[2] = {nx, ny};
   int gridsize[2] = {nx - 2 * npad, ny - 2 * npad};

   MPI_Type_create_subarray(2, arrsize, gridsize,
                            start, MPI_ORDER_C, MPI_FLOAT, &grid);
   MPI_Type_commit(&grid);

   /* Fill interior grid */
   for (i = npad; i < nx-npad; i++) {
      for (j = npad; j < ny-npad; j++) {
         A[i][j] = my_rank + i;
      }
   }

   /* MPI IO */
   MPI_File fh;
   MPI_Status status;
   char file_name[100];
   int N, offset;

   sprintf(file_name, "output.bin");
   MPI_File_open(grid_Comm, file_name, MPI_MODE_CREATE | MPI_MODE_WRONLY,
              MPI_INFO_NULL, &fh);

   N = (nx - 2 * npad) * (ny - 2 *npad);
   offset = (row * 2 + col) * N * sizeof(float);
   MPI_File_set_view(fh, offset, MPI_FLOAT, grid, "native",
                     MPI_INFO_NULL);
   MPI_File_write_all(fh, &A[0][0], N, MPI_FLOAT, MPI_STATUS_IGNORE);
   MPI_File_close(&fh);

   /* Cleanup */
   free(A[0]);
   free(A);
   MPI_Type_free(&grid);
   MPI_Finalize();

   return 0;

}

使用

进行编译

mpicc -o array_test array_test.c

以

运行

mpiexec -n 4 array_test

当代码编译并运行时，输出不正确。我假设我在这种情况下误解了派生数据类型和文件写入的使用。我很感激帮助搞清楚我的错误。

Answer 1

您在此处犯的错误是文件视图错误。您可以使用与要写入的本地数据相对应的掩码，而不是创建表示当前处理器负责的文件共享的类型。

您实际上需要考虑两个非常不同的掩码：

本地数据的掩码，不包括光晕层;和
全局数据的掩码，因为它应该整理到文件中。

前者对应于这种布局：

在这里，您要在深蓝色的给定进程的文件上输出的数据，以及不应该在文件上写入的光晕层是浅蓝色。

后者对应于这种布局：

这里，每种颜色对应于来自不同过程的本地数据，分布在2D笛卡尔网格上。

要了解为达到最终结果需要创建的内容，您必须反思：

您对IO例程的最终调用应为MPI_File_write_all(fh, &A[0][0], 1, interior, MPI_STATUS_IGNORE);。因此，您必须定义interior类型，以排除光晕边界。幸运的是，您创建的类型grid已经完全正确。所以我们会用它。
但是现在，您必须拥有该文件的视图才能进行此MPI_Fie_write_all()调用。所以视图必须如第二张图所述。因此，我们将创建一个代表它的新MPI类型。为此，MPI_Type_create_subarray()就是我们所需要的。

以下是此功能的概要：

int MPI_Type_create_subarray(int ndims,
                             const int array_of_sizes[],
                             const int array_of_subsizes[],
                             const int array_of_starts[],
                             int order,
                             MPI_Datatype oldtype,
                             MPI_Datatype *newtype)

   Create a datatype for a subarray of a regular, multidimensional array

INPUT PARAMETERS
  ndims   - number of array dimensions (positive integer)
  array_of_sizes
          - number of elements of type oldtype in each
            dimension of the full array (array of positive integers)
  array_of_subsizes
          - number of elements of type oldtype in each dimension of
            the subarray (array of positive integers)
  array_of_starts
          - starting coordinates of the subarray in each dimension
            (array of nonnegative integers)
  order   - array storage order flag (state)
  oldtype - array element datatype (handle)

OUTPUT PARAMETERS
  newtype - new datatype (handle)

对于我们的2D笛卡尔文件视图，以下是我们对这些输入参数的需求：

ndims：2，网格为2D
array_of_sizes：这些是要输出的全局数组的维度，即{ nnx*dim[0], nny*dim[1] }
array_of_subsizes：这些是要输出的数据的本地份额的维度，即{ nnx, nny }
array_of_start：这些是本地共享到全局网格的x，y起始坐标，即{ nnx*coord[0], nny*coord[1] }
order：排序为C，因此必须为MPI_ORDER_C
oldtype：数据为float，因此必须为MPI_FLOAT

现在我们有了文件视图的类型，我们只需将其应用于MPI_File_set_view(fh, 0, MPI_FLOAT, view, "native", MPI_INFO_NULL);并完成魔术。

您的完整代码变为：

#include <stdio.h>
#include <mpi.h>
#include <stdlib.h>

/* 2D array allocation */
float **alloc2D(int rows, int cols);

float **alloc2D(int rows, int cols) {
  int i, j; 
  float *data = malloc(rows * cols * sizeof(float));
  float **arr2D = malloc(rows * sizeof(float *));

  for (i = 0; i < rows; i++) {
    arr2D[i] = &(data[i * cols]);
  }                 
  /* Initialize to zero */
  for (i= 0; i < rows; i++) {
     for (j=0; j < cols; j++) {
        arr2D[i][j] = 0.0;      
     }                               
  }                    
  return arr2D;
}   

int main(void) {

   /* Creates 5x5 array of floats with padding layers and 
   * attempts to write distributed arrays */

   /* Run toy example with 4 processes */
   int i, j, row, col;
   int nx = 5, ny = 5, npad = 1;
   int my_rank, nproc=4;
   int dim[2] = {2, 2}; /* 2x2 cartesian grid */
   int period[2] = {0, 0};
   int coord[2];
   int reorder = 1;
   float **A = NULL;
   MPI_Comm grid_Comm;

   /* Initialize MPI */
   MPI_Init(NULL, NULL);
   MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &nproc);
   MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank);

   /* Establish cartesian topology */
   MPI_Cart_create(MPI_COMM_WORLD, 2, dim, period, reorder, &grid_Comm);

   /* Get cartesian grid indicies of processes */
   MPI_Cart_coords(grid_Comm, my_rank, 2, coord);
   row = coord[1];
   col = coord[0];

   /* Add ghost layers */
   nx += 2 * npad;
   ny += 2 * npad;
   A = alloc2D(nx, ny);

   /* Create derived datatype for interior grid (output grid) */
   MPI_Datatype grid;
   int start[2] = {npad, npad};
   int arrsize[2] = {nx, ny};
   int gridsize[2] = {nx - 2 * npad, ny - 2 * npad};

   MPI_Type_create_subarray(2, arrsize, gridsize,
                            start, MPI_ORDER_C, MPI_FLOAT, &grid);
   MPI_Type_commit(&grid);

   /* Fill interior grid */
   for (i = npad; i < nx-npad; i++) {
      for (j = npad; j < ny-npad; j++) {
         A[i][j] = my_rank + i;
      }
   }

   /* Create derived type for file view */
   MPI_Datatype view;
   int nnx = nx-2*npad, nny = ny-2*npad; 
   int startV[2] = { coord[0]*nnx, coord[1]*nny };
   int arrsizeV[2] = { dim[0]*nnx, dim[1]*nny };
   int gridsizeV[2] = { nnx, nny };

   MPI_Type_create_subarray(2, arrsizeV, gridsizeV,
                            startV, MPI_ORDER_C, MPI_FLOAT, &view);
   MPI_Type_commit(&view);

   /* MPI IO */
   MPI_File fh;

   MPI_File_open(grid_Comm, "output.bin", MPI_MODE_CREATE | MPI_MODE_WRONLY,
                 MPI_INFO_NULL, &fh);

   MPI_File_set_view(fh, 0, MPI_FLOAT, view, "native", MPI_INFO_NULL);
   MPI_File_write_all(fh, &A[0][0], 1, grid, MPI_STATUS_IGNORE);
   MPI_File_close(&fh);

   /* Cleanup */
   free(A[0]);
   free(A);
   MPI_Type_free(&view);
   MPI_Type_free(&grid);
   MPI_Finalize();

   return 0;

}

使用MPI-IO和笛卡尔拓扑编写分布式数组

1 个答案: