Общий курс Теория и практика параллельных вычислений Лекция

реклама
Нижегородский Государственный Университет им. Н.И. Лобачевского
Общий курс
Теория и практика параллельных
вычислений
Лекция 9
Методы разработки параллельных
программ при использования интерфейса
передачи сообщений MPI – 3
Гергель В.П.
Содержание
•
•
•
•
•
•
•
Использование виртуальных топологий
Применение топологии в виде решетки
Пример: Решение задачи Пуассона
Вопросы для обсуждения
Задания для самостоятельной работы
Заключение
Следующая тема
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.2
Использование виртуальных топологий
Использование топологий позволяет снизить сложность
разработки параллельных программ (применение
"естественных" для параллельного алгоритма
структуры коммуникационных связей)
• В MPI имеется широко используемая в практике
вычислений предопределенная топология в виде
прямоугольной решетки (cartesian or grid topology)
• В состав MPI входит набор функций для создания
новой (пользовательской) топологии в виде
определенной графовой структуры
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.3
Применение топологии в виде
решетки…
• Создание топологии
int MPI_Cart_create(MPI_Comm oldgcomm, int ndim,
int sizes[], int wrap[], int reorder, MPI_Comm
*newcomm);
где
- ndim
- размерность решетки,
- sizes[] – количество процессов по каждому измерению,
- wrap[] - наличие связи (при wrap[i]>0) между первым и
последним процессами по каждому измерению
- reorder – необходимость оптимизации топологии под структуру
физической сети
• Перевод ранга в координаты решетки
int MPI Cart_coords(MPI_Com com, int rank, int ndim,
int coords[]);
• Перевод координат решетки в ранг процесса
int MPI Cart_rank(MPI_Com com, int coords[], int *rank);
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
ННГУ, Н.Новгород, 2001
9.4
Применение топологии в виде
решетки…
• Определение параметров решетки
int MPI_Dims_create(int nnodes, int ndim,
int sizes[]);
где
- nnodes - количество процессов,
- ndim
- размерность решетки,
- sizes[] – количество процессов по каждому измерению
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.5
Применение топологии в виде
решетки…
• Создание решетки меньшей размерности
int MPI_Cart_sub(MPI_Comm comm, int freedims[],
MPI_Comm *newcomm);
где
- freedims[] – признак фиксируемости измерений
(0 –фиксировано, 1 – не фиксировано)
! Операция является коллективной
Пример: Создание коммуникаторов для строк
решетки
freedims[0]=0;
freedims[1]=1;
MPI_Cart_sub(cart_comm, freedims[], &row_comm);
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.6
Применение топологии в виде решетки
• Определение рангов соседних процессов
int MPI_Cart_shift(MPI_Comm comm, int dim,
int dir, int *rank1, int *rank2);
где
- dim
– номер размерности, по которой определяются соседи,
- dir
– направление ( >0 слева направо и снизу вверх,
<0 справа налево и сверху вниз),
- rank1 – ранг предшествующего процесса,
- rank2 – ранг следующего процесса.
! Если граничные процессы не соединены при создании
решетки, то ранги соседних процессов могут оказаться
нулевыми (MPI_PROC_NULL)
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.7
Пример: Решение задачи Пуассона…
Задача Пуассона определяется уравнениями
2 u = f(x,y)
внутри области
u(x,y) = g(x,y)
на границе области
Для простоты обсуждения в качестве области задания
функции используется единичный квадрат.
Для численного решения применим широко используемый
для таких задач метод конечных разностей. Для этого
определим равномерную квадратную сетку (n+2)*(n+2),
состоящую из точек (xi,yj)
xi = ih , i=0,...,n+1,
yj = jh , j=0,...,n+1,
h = 1/(n+1).
Обозначим оцениваемую при подобном дискретном
представлении аппроксимацию функции u(x,y) в точках (xi,yj)
через ui,j.
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.8
Пример: Решение задачи Пуассона…
Используя пятиточечный шаблон для
аппроксимации значений вторых производных,
можно получить разностную форму задачи
Пуассона ui 1, j  ui 1, j  ui , j 1  ui , j 1  4ui , j
 f i, j
h2
Полученные
уравнения можно переписать в виде
1
системы
u  (u
u
u
u
 h2 f )
i, j
i 1, j
4
i , j 1
i , j 1
i 1, j
i, j
для решения которой может быть применен метод
Якоби сk итеративной
формулой
1 k
1
k
k
k
2
ui , j 
4
(ui 1, j  ui , j 1  ui , j 1  ui 1, j  h f i , j )
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.9
Пример: Решение задачи Пуассона…
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.10
Пример: Решение задачи Пуассона…
/* Serial Finite Difference Algorithm */
#const N 100
void main() {
int i, j, k;
double u[N+2][N+2], unew[N+2][N+2];
for ( k=0; k<ITERS; k++ ) {
for ( j=1; j<N+1; j++ ) {
for ( i=1; i<N+1; i++ )
unew[i][j] = 0.25 * (u[i-1][j] + u[i+1][j]
+ u[i][j-1] + u[i][j+1] - h*h* f[i][j]);
}
diffmax = 0.0;
for ( i=1; i<N+1; i++ )
for ( j=1; j<N+1; j++ ) {
diff = fabs(unew[i][j]-u[i][j]);
if (diff > diffmax) diffmax = diff;
u[i][j] = unew[i][j];
}
if (diffmax < SMALL) break;
}
}
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.11
Пример: Решение задачи Пуассона…
/* основная итерация для пересчета значений в узлах сетки */
#define N 100
void sweep() {
int i, j;
double u[N+2][N+2], unew[N+2][N+2]];
for ( j=1; j<N+1; j++ ) {
for ( i=1; i<N+1; i++ )
unew[i][j] = 0.25 * (u[i-1][j] + u[i+1][j]
+ u[i][j-1] + u[i][j+1] - h*h* f[i][j]);
}
}
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.12
Пример: Решение задачи Пуассона…
Разделение области для параллельных расчетов – горизонтальные полосы
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.13
Пример: Решение задачи Пуассона…
/* итерация метода Якоби для одной горизонтальной полосы */
#define M N/NPROC /* NPROC – общее к-во процессов */
int i, j;
double u[M][N+2], unew[M][N+2]];
for ( j=1; j<N+1; j++ ) {
for ( i=0; i<M; i++ )
unew[i][j] = 0.25 * (u[i-1][j] + u[i+1][j]
+ u[i][j-1] + u[i][j+1] - h*h* f[i][j]);
}
Проблема:
Для вычислений необходимы граничные строки значений соседних
процессов
1. Для реализации алгоритма выполним разделение области с пересечением
2. При завершении каждой итерации необходимо обновление граничных
значений
3. Для определения размера полосы области для процесса целесообразно
введение функции
int GetStripSize(int n, int nproc, int rank);
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
ННГУ, Н.Новгород, 2001
9.14
Пример: Решение задачи Пуассона…
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.15
Пример: Решение задачи Пуассона…
Схема обмена граничными значениями
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.16
Пример: Решение задачи Пуассона…
void exchange1d( double a[][N+2], int nx, int m,
MPI_Comm comm1d,int rank1, int rank2 ) {
MPI_Status status;
MPI_Sendrecv(&a[m][1], nx, MPI_DOUBLE, rank2, 0,
&a[0][1], nx, MPI_DOUBLE, rank1, 0,comm1d, &status);
MPI_Sendrecv(&a[1][1], nx, MPI_DOUBLE, rank1, 1,
&a[m+1][1], nx, MPI_DOUBLE, rank2, 1, comm1d, &status);
}
где
- nx – количество точек по одной размерности;
- m – размер полосы области для процесса;
- rank1 – номер ранга предшествующего процесса;
- rank2 - номер ранга следующего процесса.
! Для организации обменом используется дополнительная функция MPI
int MPI_Sendrecv(void *sendbuf, int sendcount, MPI_Datatype sendtype, int dest,
int sendtag, void *recvbuf, int recvcount, MPI_Datatype recvtype,
int source, int recvtag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status);
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.17
Пример: Решение задачи Пуассона…
/* Основная итерация параллельного метода Якоби */
void sweep1d( double a[][N+2], double f[][N+2], int nx,
int m, double b[][N+2] ) {
int i, j;
double h = 1.0/(nx+1);
for ( j=1; j<nx+1; j++ ) {
for ( i=1; j<m+1; i++ )
b[i][j] = 0.25 * (a[i-1][j]+a[i][j+1]+a[i][j-1]
+ a[i+1][j] - h * h * f[i][j]);
}
}
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.18
Пример: Решение задачи Пуассона…
/* полная реализация параллельного метода Якоби */
#define N 100
void main(int argc, char *argv[]) {
double a[N+2][N+2], b[N+2][N+2], f[N+2][N+2];
int nx, ny, m, myid, numprocs;
integer rank1, rank2, it;
double t1, t2, dwork, diffnorm;
MPI_Comm comm1d;
MPI_Init(argc,argv);
MPI_Comm_rank( MPI_COMM_WORLD, &myid);
MPI_Comm_Size( MPI_COMM_WORLD, &mumprocs);
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.19
Пример: Решение задачи Пуассона…
if (myid==0) {
/* ввод размера сетки */
printf("Введите размер сетки - ");
scanf("%d",&nx);
}
MPI_Bcast(nx,1,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);
ny = nx;
/*
Создание новой топологии
*/
int sizes[1], wrap[1];
sizes[0] = numprocs;
wrap[0] = 0;
MPI_Cart_create(MPI_COMM_WORLD, 1, sizes, wrap, 0, &comm1d);
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.20
Пример: Решение задачи Пуассона…
/*
Получение рангов текущего процесса и рангов соседей
*/
MPI_Comm_rank( comm1d, &myid );
MPI_Cart_shift(comm1d, 0, 1, &rank1, &rank2);
/*
Определение размера полосы области
*/
m = GetStripSize(ny, numprocs, myid);
/*
Подготовка данных
*/
InitData( a, b, f, nx, m );
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.21
Пример: Решение задачи Пуассона…
/*
Выполнение вычислений
*/
MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
t1 = MPI_Wtime();
for ( it=0; it<ITERS; it++ ) {
exchange1d(a, nx, m, comm1d, rank1, rank2);
sweep1d(a, f, nx, m, b);
exchange1d(b, nx, m, comm1d, rank1, rank2);
sweep1d(b, f, nx, m, a);
dwork = GetMaxDiff(a, b, nx, m);
MPI_Allreduce( dwork, diffnorm, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM,
comm1d);
if (diffnorm < 1.0e5) break;
if (myid == 0) printf("Iter - %d, Difference is &lf\n",
2*it, diffnorm);
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.22
Пример: Решение задачи Пуассона…
}
if (myid==0) printf("Точность не достигнута\n");
}
t2 = MPI_Wtime();
if (myid==0) {
printf("Выполнено %d итераций, Время выполнения %lf сек.\n",
2*it,t2-t1);
}
MPI_Finalize();
}
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.23
Пример: Решение задачи Пуассона…
Коммуникационные операции, используемые в методе Якоби
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.24
Пример: Решение задачи Пуассона…
Общая схема блочного разбиения области
dims[0] = 4;
dims[1] = 3;
swap[0] = 0;
swap[1] = 0;
reorder = 1;
MPI_Cart_create(MPI_COMM_WORLD, 2, dims, swap,
reorder, &comm2d);
/* получение рангов соседей */
MPI_Cart_shift(comm2d, 0, 1, &hrank1, &hrank2);
MPI_Cart_shift(comm2d, 1, 1, &vrank1, &vrank2);
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.25
Пример: Решение задачи Пуассона…
/* итерация метода Якоби
при блочном разбиении области
*/
void sweep2d(double a[][N+2], double f[][N+2],
int n, int mx, int my, double b[][N+2]) {
int i, j;
double h = 1.0 / (n+1);
for ( i=1; i<mx+1; i++ ) {
for ( j=1; j<my+1; j++ ) {
b[i][j] = 0.25 * (a[i-1][j]+a[i][j+1]+
a[i][j-1]+a[i+1][j] - h * h * f[i][j]);
}
}
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.26
Пример: Решение задачи Пуассона…
/* обмен данными при блочном разбиении данных */
void exchange2d( double a[][N+2], int mx, int my,
MPI_Comm comm2d, MPI_Datatype stridetype,
int hrank1, int hrank2, int vrank1, int vrank2 ) {
MPI_Status status;
/* пересылка по вертикали как и в предыдущем случае */
MPI_Sendrecv(&a[m][1], mx, MPI_DOUBLE, vrank2, 0,
&a[0][1], mx, MPI_DOUBLE, vrank1, 0, comm2d, &status);
MPI_Sendrecv(&a[1][1], mx, MPI_DOUBLE, vrank1, 1,
&a[m+1][1], mx, MPI_DOUBLE, vrank2, 1,comm2d, &status);
/* по горизонтали используется тип blocktype */
MPI_Sendrecv(&a[1][mx], 1, blocktype, hrank2, 0,
&a[1][0], 1, blocktype, hrank1, 0, comm2d, &status);
MPI_Sendrecv(&a[1][1], 1, blocktype, hrank1, 1,
&a[1][mx+1], 1, blocktype, hrank2, 1, comm2d, &status);
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.27
Вопросы для обсуждения
• Полезность использования логической
топологии типа решетки
• Анализ эффективности параллельных
вычислений для решения задачи Пуассона
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.28
Задания для самостоятельной
работы
• Разработки параллельной программы для
решения задачи Пуассона при блочном
разбиении области вычислений
• Методы создания новых логических
топологий в MPI
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.29
Заключение
• Методы создания логической топологии
типа решетки
• Пример параллельного решения сложной
вычислительной задачи
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.30
Следующая тема
• Модели функционирования
параллельных программ
ННГУ, Н.Новгород, 2001
Параллельные вычисления
@ Гергель В.П.
9.31
Скачать