MPI Scatter — один из наиболее распространенных и полезных коллективных операций в MPI. Он позволяет распределить данные из буфера отправителя на равные части по всем процессам группы.
Этот коллективный оператор обеспечивает эффективную реализацию задач, требующих разделения массива данных на подмассивы, которые передаются процессам для последующей обработки. Работая параллельно, процессы могут обрабатывать свои собственные подмассивы данных независимо друг от друга, что существенно повышает производительность распределенных вычислений.
Принцип работы MPI Scatter достаточно прост. Один процесс, называемый отправителем, разделяет свой буфер данных на равные части и отправляет каждый подмассив определенному процессу в группе. Каждый процесс получает свою часть данных и сохраняет ее в своем буфере.
Пример использования MPI Scatter может быть следующим: представьте, что имеется массив данных, который необходимо отсортировать. Вместо того, чтобы каждому процессу передавать весь массив, мы можем использовать MPI Scatter, чтобы разделить массив на части и передать каждую часть соответствующему процессу. Затем каждый процесс может отсортировать свой подмассив независимо. После завершения сортировки каждый процесс отправляет свой отсортированный подмассив обратно отправителю с помощью другой коллективной операции, например, MPI Gather.
Принципы работы MPI Scatter
Принцип работы MPI Scatter предполагает, что один процесс является «главным» и выполняет функцию распределения данных. Остальные процессы ожидают получения своих частей данных от «главного».
Главный процесс делит исходный массив данных на подмассивы и отправляет каждому процессу его часть. Для этого главный процесс задает тип данных, определяющий расположение элементов в каждом подмассиве, и вызывает функцию MPI_Scatter.
Когда процессы получают свои части данных, они могут независимо выполнять какие-либо операции над своими данными. После обработки данных каждый процесс может возвращать результат главному процессу с помощью функции MPI_Gather.
Отправка данных на процессоры
Функция Scatter имеет следующую сигнатуру:
| Тип функции | MPI_Scatter( void *sendbuf, int sendcount, MPI_Datatype sendtype, void *recvbuf, int recvcount, MPI_Datatype recvtype, int root, MPI_Comm comm ) |
|---|---|
| Описание аргумента | sendbuf — указатель на буфер, содержащий отправляемые данные sendcount — количество отправляемых элементов в буфере sendbuf sendtype — тип данных отправляемых элементов recvbuf — указатель на буфер, в который будут записаны полученные данные recvcount — количество элементов, которые будут записаны в recvbuf на каждый процессор (указан выше) recvtype — тип данных получаемых элементов root — номер процессора-отправителя comm — коммуникатор MPI |
Для отправки данных с использованием функции Scatter необходимо:
- Инициализировать MPI
- Создать массив данных, который будет отправлен на каждый процессор
- Вызвать функцию MPI_Scatter для отправки данных
Пример:
#include <mpi.h>
#include <stdio.h>
int main(int argc, char** argv) {
MPI_Init(&argc, &argv);
int size, rank;
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
int count = 1;
int sendbuf[size];
if (rank == 0) {
for (int i = 0; i < size; i++) {
sendbuf[i] = i;
}
}
int recvbuf;
MPI_Scatter(sendbuf, count, MPI_INT, &recvbuf, count, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
printf("Process %d received %d
", rank, recvbuf);
MPI_Finalize();
return 0;
}
Использование Scatter позволяет распределить данные между различными процессорами, что увеличивает эффективность выполнения параллельных вычислений.
Разделение данных на процессоры
Функция MPI Scatter позволяет отправить одинаковый набор данных, хранящихся в одном процессоре, всем остальным процессорам. Таким образом, каждый процесс получает свою часть данных для дальнейшей обработки. Этот процесс называется рассылкой данных.
Рассмотрим пример использования функции MPI Scatter для разделения массива чисел:
int size, rank;
int *data;
int local_data; // Локальный массив чисел для каждого процессора
int global_sum = 0; // Общая сумма чисел
MPI_Init(NULL, NULL);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
if (rank == 0) {
// Инициализация данных в процессоре 0
data = new int[size];
for (int i = 0; i < size; i++) {
data[i] = i + 1;
}
}
// Рассылка данных на все процессоры
MPI_Scatter(data, 1, MPI_INT, &local_data, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
// Вычисление локальной суммы чисел
local_sum = local_data + rank;
// Сбор локальных сумм на процессоре 0
MPI_Reduce(&local_sum, &global_sum, 1, MPI_INT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
if (rank == 0) {
std::cout << "Global sum: " << global_sum << std::endl;
}
MPI_Finalize();
В этом примере процессор 0 инициализирует массив чисел, затем с помощью функции MPI Scatter разделяет его между всеми процессорами. Каждый процесс получает одно число для вычисления своей локальной суммы. После этого с помощью функции MPI Reduce все локальные суммы собираются на процессоре 0, где вычисляется общая сумма чисел.
Таким образом, функция MPI Scatter позволяет эффективно разделять данные между процессорами для их параллельной обработки.
Передача данных от корневого процессора
Передача данных происходит по следующему алгоритму:
- Каждый процессор имеет свои данные, которые он хочет отправить.
- Корневой процессор собирает данные от всех процессоров и разделяет их на равные части.
- Корневой процессор отправляет каждому процессору его часть данных.
- Каждый процессор получает свои данные и может начать их обработку.
Пример:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
int main(int argc, char** argv) {
int rank, size;
int root = 0;
int send_data[4] = {1, 2, 3, 4};
int recv_data;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Scatter(send_data, 1, MPI_INT, &recv_data, 1, MPI_INT, root, MPI_COMM_WORLD);
printf("Process %d received data: %d
", rank, recv_data);
MPI_Finalize();
return 0;
}
Прием данных на каждом процессоре
Процессоры в коммуникаторе нумеруются от 0 до (количество процессоров — 1). Каждый процессор получает только свою часть данных, которая имеет тот же тип данных, что и исходный массив. Кроме того, каждому процессору присваивается ранг – уникальный идентификатор процессора.
Входные параметры для функции MPI_Scatter включают указатель на исходный массив данных, количество элементов в исходном массиве и их тип данных, указатель на массив, в котором будет сохраняться часть данных для каждого процессора, количество элементов в массиве для каждого процессора и их тип данных, а также ранг процесса коммуникатора.
После выполнения MPI Scatter каждый процессор будет иметь доступ только к своим данным, которые принадлежат ему по его рангу. Это эффективный способ распределения задач между процессорами, что позволяет повысить параллельную производительность и ускорить выполнение программы.
Примеры использования MPI Scatter
При использовании MPI Scatter, каждый процесс в коммуникаторе получает часть данных из корневого процесса. Этот принцип может быть использован во множестве ситуаций, где необходимо разделить данные между процессами для параллельной обработки.
Рассмотрим пример, где массив чисел разделен на равные части и каждый процесс выполняет вычисления над своей частью данных. Предположим, что имеется массив чисел размером 8 и 4 процесса:
| Ранг процесса | Входные данные | Часть данных, полученная с помощью Scatter |
|---|---|---|
| 0 | [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] | [1, 2] |
| 1 | [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] | [3, 4] |
| 2 | [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] | [5, 6] |
| 3 | [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] | [7, 8] |
В этом примере, процесс с рангом 0 отправляет первую половину массива каждому процессу, процесс с рангом 1 отправляет вторую половину и так далее. Каждый процесс получает свой собственный фрагмент массива и может выполнять вычисления над ним независимо.
Распределенный расчет матрицы
Принцип работы MPI Scatter часто находит применение при распределенном расчете матрицы. Этот процесс позволяет эффективно использовать ресурсы распределенной системы и сократить время выполнения задачи.
Для начала работы с MPI Scatter необходимо импортировать необходимые библиотеки и инициализировать MPI коммуникатор. Далее необходимо определить размерность матрицы и количество процессов, которые будут участвовать в расчете.
MPI Scatter используется для распределения данных между процессами. В случае расчета матрицы, каждый процесс получает одну или несколько строк матрицы. Для этого необходимо определить буферы для отправки и приема данных.
Основной шаг расчета матрицы заключается в том, что каждый процесс обрабатывает свой набор данных, выполняет необходимые вычисления и получает результат. После этого процессы обмениваются данными с помощью функции MPI Scatterv, чтобы собрать итоговую матрицу.
Распределенный расчет матрицы с использованием MPI Scatter обеспечивает параллельную обработку данных и ускоряет выполнение задачи. Этот подход может быть применен в различных областях, где необходимо провести операции над большими массивами данных, таких как вычислительная математика, машинное обучение и научные исследования.
| Процесс | Входные данные | Результат |
|---|---|---|
| Процесс 0 | [1, 2, 3] | [2, 4, 6] |
| Процесс 1 | [4, 5, 6] | [8, 10, 12] |
| Процесс 2 | [7, 8, 9] | [14, 16, 18] |
В приведенном примере каждый процесс получает одну строку исходной матрицы и умножает ее на 2. Результаты обменяются между процессами и собираются в итоговую матрицу.
Распределенная обработка изображений
Для реализации распределенной обработки изображений при помощи MPI Scatter, изображение разделяется на части, которые затем распределяются между процессорами или узлами. Каждый процессор или узел выполняет обработку своей части изображения и передает результат обратно.
Преимущества распределенной обработки изображений при помощи MPI Scatter включают:
- Ускорение обработки изображений за счет распараллеливания задач;
- Экономию времени на обработку больших объемов данных;
- Возможность использования большого количества процессоров или узлов;
- Гибкость в настройке распределения задач.
Примером применения MPI Scatter для распределенной обработки изображений может быть обработка большой коллекции фотографий с целью применения различных фильтров или эффектов. Каждая фотография разделяется на несколько частей, которые затем обрабатываются параллельно на нескольких процессорах или узлах системы. После обработки частей изображений, результаты объединяются и сохраняются.