Question

我在使用基本通信和组MPI2方法方面有相当多的经验，并且使用MPI进行了相当多的令人尴尬的并行仿真工作。到目前为止，我已经构建了我的代码，以便有一个调度节点和一堆工作节点。调度节点具有将与模拟器一起运行的参数文件列表。它使用参数文件为每个工作节点播种。工作节点运行其模拟，然后请求调度节点提供的另一个参数文件。一旦运行了所有参数文件，调度节点就会关闭每个工作节点，然后再关闭它。

参数文件通常命名为“Par_N.txt”，其中N是识别整数（例如，-N = 1-1000）。所以我在想，如果我可以创建一个计数器，并且可以在所有节点上同步这个计数器，我就可以省去调度节点，并使系统更简单一些。理论上这听起来很简单，在实践中我怀疑它有点困难，因为我需要确保计数器在被改变时被锁定等等。并且认为可能存在MPI的内置方式处理这个（事情。有什么想法吗？我在想这个吗？

Answer 1

实现共享计数器并非易事，但是一旦你这样做并将它放在某个库的某个地方你可以用它做很多。

在Using MPI-2书中，如果您要实现这些内容，则必须提供这些内容，其中一个示例（代码为available online）是一个共享计数器。 “不可扩展”的应该可以运行到几十个进程 - 计数器是一个0..size-1整数的数组，每个等级一个，然后`get next work item＃'操作包括锁定窗口，阅读每个人对计数器的贡献（在这种情况下，他们已经采取了多少项），更新自己的（++），关闭窗口，并计算总数。这一切都是通过被动单侧操作完成的。（更好的缩放只使用树而不是1-d数组）。

所以使用你会说排名0主持柜台，每个人都在做工作单位并更新计数器以获得下一个计数器，直到没有更多的工作;然后你在障碍物或其他什么地方等待并最终确定。

一旦你有这样的东西 - 使用共享值来获得下一个工作单位 - 工作，那么你可以推广到更复杂的方法。因此，正如suzterpatt建议的那样，每个人在开始时“分享”工作单位的工作都很好，但是如果一些人比其他人完成得更快，该怎么办？现在通常的答案是偷工作;每个人都将他们的工作单位列在一个队列中，然后当一个人没有工作时，它会从另一个人的另一端偷走工作单位，直到没有剩下的工作为止。这实际上是master-worker的完全分布式版本，其中不再有单个主分区工作。一旦你有一个共享计数器工作，你可以从那些互斥量，并从中可以实现出列。但如果简单的共享计数器工作得很好，你可能不需要去那里。

更新：好的，所以这是一个hacky尝试共享计数器 - 我在MPI-2书中的简单版本：似乎有效，但我不会说什么比那更强大（长时间没有玩这种东西）。有一个简单的计数器实现（对应于MPI-2书中的非缩放版本），有两个简单的测试，一个大致对应于你的工作案例;每个项目更新计数器以获得工作项目，然后执行“工作”（睡眠随机时间量）。在每次测试结束时，打印出计数器数据结构，这是每个等级所做的增量＃。

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

struct mpi_counter_t {
    MPI_Win win;
    int  hostrank ;
    int  myval;
    int *data;
    int rank, size;
};

struct mpi_counter_t *create_counter(int hostrank) {
    struct mpi_counter_t *count;

    count = (struct mpi_counter_t *)malloc(sizeof(struct mpi_counter_t));
    count->hostrank = hostrank;
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &(count->rank));
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &(count->size));

    if (count->rank == hostrank) {
        MPI_Alloc_mem(count->size * sizeof(int), MPI_INFO_NULL, &(count->data));
        for (int i=0; i<count->size; i++) count->data[i] = 0;
        MPI_Win_create(count->data, count->size * sizeof(int), sizeof(int),
                       MPI_INFO_NULL, MPI_COMM_WORLD, &(count->win));
    } else {
        count->data = NULL;
        MPI_Win_create(count->data, 0, 1,
                       MPI_INFO_NULL, MPI_COMM_WORLD, &(count->win));
    }
    count -> myval = 0;

    return count;
}

int increment_counter(struct mpi_counter_t *count, int increment) {
    int *vals = (int *)malloc( count->size * sizeof(int) );
    int val;

    MPI_Win_lock(MPI_LOCK_EXCLUSIVE, count->hostrank, 0, count->win);

    for (int i=0; i<count->size; i++) {

        if (i == count->rank) {
            MPI_Accumulate(&increment, 1, MPI_INT, 0, i, 1, MPI_INT, MPI_SUM,
                           count->win);
        } else {
            MPI_Get(&vals[i], 1, MPI_INT, 0, i, 1, MPI_INT, count->win);
        }
    }

    MPI_Win_unlock(0, count->win);
    count->myval += increment;

    vals[count->rank] = count->myval;
    val = 0;
    for (int i=0; i<count->size; i++)
        val += vals[i];

    free(vals);
    return val;
}

void delete_counter(struct mpi_counter_t **count) {
    if ((*count)->rank == (*count)->hostrank) {
        MPI_Free_mem((*count)->data);
    }
    MPI_Win_free(&((*count)->win));
    free((*count));
    *count = NULL;

    return;
}

void print_counter(struct mpi_counter_t *count) {
    if (count->rank == count->hostrank) {
        for (int i=0; i<count->size; i++) {
            printf("%2d ", count->data[i]);
        }
        puts("");
    }
}

int test1() {
    struct mpi_counter_t *c;
    int rank;
    int result;

    c = create_counter(0);

    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    result = increment_counter(c, 1);
    printf("%d got counter %d\n", rank, result);

    MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
    print_counter(c);
    delete_counter(&c);
}


int test2() {
    const int WORKITEMS=50;

    struct mpi_counter_t *c;
    int rank;
    int result = 0;

    c = create_counter(0);

    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    srandom(rank);

    while (result < WORKITEMS) {
        result = increment_counter(c, 1);
        if (result <= WORKITEMS) {
             printf("%d working on item %d...\n", rank, result);
             sleep(random() % 10);
         } else {
             printf("%d done\n", rank);
         }
    }

    MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
    print_counter(c);
    delete_counter(&c);
}

int main(int argc, char **argv) {

    MPI_Init(&argc, &argv);

    test1();
    test2();

    MPI_Finalize();
}

Answer 2

我无法想到任何内置机制来解决这个问题，你必须手动实现它。根据您的评论判断，您希望将程序分散，在这种情况下，每个进程（或至少一组进程）必须保留自己的计数器值并使其保持同步。这可以通过巧妙地使用非阻塞发送/接收来完成，但这些语义并不是微不足道的。

相反，我只需一次向工作进程发出几个文件即可解决饱和问题。这将减少网络流量，并允许您保持简单的单一调度程序设置。

Answer 3

您似乎正在使用调度节点进行动态负载平衡（在处理器可用时将工作分配给处理器）。不需要所有处理器停止的共享计数器将不会这样做。我建议保留你现在拥有的东西，或者做什么suszterpatt建议，一次发送批量文件。

Answer 4

目前尚不清楚是否需要严格按顺序浏览文件。如果没有，为什么不让每个节点i处理N % total_workers == i的所有文件 - 即循环分配工作？

创建一个在MPI进程中保持同步的计数器

4 个答案: