我很难从所有处理器收集一些数据到根目录,这是我想要做的一个例子:
我在每个处理器中有几对(实际上它们是边缘),理想情况下要将它们发送到根目录,或者如果我无法发送它们相应的索引(一个数字而不是成对。
例如:
sorted
我想知道存储配对或数字并发送和接收它们的最佳方法是什么。理想情况下,我更喜欢将它们存储在2d矢量中,因为从一开始我就不知道我需要多少空间,并在2D矢量中再次接收它们。我知道它可能不可能或可能非常复杂。
这是我正在寻找的程序的伪代码,但不知道如何在MPI中实现。
Processor 0: sends {(0,5), (1,6)} to root, or it sould send {5,17}
Processor 1: sends {(2,3)} to root, or it sould send {14}
Processor 2: sends {} to root, or it sould send {}
Processor 3: sends {(4,0)} to root, or it sould send {20}
我也考虑过MPI_Gatherv,但似乎没有帮助。从here
得到了这个想法vector<vector<int > >allSelectedEdges;
vector<vector<int > >selectedEdgesLocal;
int edgeCount=0;
if(my_rank!=0){
for(int i = 0; i < rows; ++i)
for(int j = 0; j < nVertex; ++j)
if (some conditions)
{
vector<int> tempEdge;
tempEdge.push_back(displs[my_rank]+i);
tempEdge.push_back(j);
selectedEdgesLocal.push_back(tempEdge);
edgeCount++;
}
}
"send selectedEdgesLocal to root"
}else
{
"root recieve sselectedEdgesLocal and store in allSelectedEdges"
}
答案 0 :(得分:2)
你应该使用Gather来做这件事。问题是每个进程都有不同数量的值要发送到根。因此,您可以确定要发送的最大值数,并让每个进程发送那么多值(例如,未使用的值为NAN),或者执行Gilles Gouaillardet在评论中建议的内容,并使用两个步骤:
rcounts
。rcounts
,它可以轻松地将rdisp
计算为rcounts
的累积总和。“使用固定的最大数值并用NAN填充未使用的插槽”更简单,如果数据总量很小,则可以正常工作。如果数据总量很大并且每个进程发送的值的数量差异很大,那么两步解决方案可能更有效。
答案 1 :(得分:0)
我按如下方式更新我的代码,现在正在运行。
vector <int> selectedEdgesIndicesLocal;
int edgeCount=0;
for(int i = 0; i < rows; ++i)
for(int j = 0; j < nVertex; ++j)
if (some condistions)
{
int index=...;
selectedEdgesIndicesLocal.push_back(index);
edgeCount++;
}
int NumEdgesToAdd;
MPI_Reduce(&edgeCount, &NumEdgesToAdd, 1, MPI_INT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
int *edgeCountsInRoot;
if (my_rank == 0)edgeCountsInRoot = (int *)malloc(comm_size * sizeof(int));
MPI_Gather(&edgeCount, 1, MPI_INT, edgeCountsInRoot, 1, MPI_INT, 0,MPI_COMM_WORLD);
int *allSelectedIndicesEdges;
if (my_rank == 0)allSelectedIndicesEdges = (int *)malloc(NumEdgesToAdd * sizeof(int));
int * edgeCounts, *edgeDisp;
cout<<edgeCount<<endl;
if (my_rank==0) {
edgeCounts= (int *)malloc(comm_size * sizeof(int));
edgeDisp= (int *)malloc(comm_size * sizeof(int));
int edgeSum=0;
for(int i=0; i<comm_size; ++i) {
edgeCounts[i] = edgeCountsInRoot[i];
edgeDisp[i]=edgeSum;
edgeSum+=edgeCountsInRoot[i];
}
}
MPI_Gatherv(&selectedEdgesIndicesLocal.front(), edgeCount, MPI_INT, &allSelectedIndicesEdges[0], edgeCounts,edgeDisp, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);