MPI群集通信中多对多算法的改进与性能分析

摘要

MPI群集通信中的多对多通信在并行计算中有着大量而且重要的应用，例如在FFT和矩阵的运算中。多对多通信性能的优劣对于并行计算的性能有着很大的影响。随着机群系统广泛应用于并行计算中，更多的进程参与到计算中，仅利用点到点通信函数来完成复杂的通信操作，会增大并行程序编写的难度。群集通信解决了并行程序的编写问题，并且群集通信自身的性能也成为了关注的对象。
　　 群集通信分为一对多，多对一和多对多三种类型。相对于前两种，多对多通信有着多种通信模式，且不同模式对性能的影响有着很大的差异。选择更优的通信模式对于多对多通信性能非常重要。本文首先建立一个简单的基于TCP/IP协议的全互联模型，然后对通信中的多个参数进行分析，再通过增广Petri网模拟MPICH提供的几种多对多通信算法。最后，针对中等长度消息的多对多通信算法，提出新的MPI_Allgather全收集算法和MPI_Alltoall全互换算法。
　　 算法分析和实验结果表明，除了已有的三个主要通信因素：通信次数；通信距离(通信局部性)；通信消息长度外，还应该考虑进程间通信的相互影响。MPICH中的多对多算法各有其优缺点，大致可归为如下两类：具有较好的通信局部性，但是消息传递次数较多；消息传递次数较少，但是通信局部性较差。本文提出的新算法试图结合这两类算法的优势，使它们在中等长度的情况下性能表现较好。

目录

文摘

英文文摘

论文说明:图表目录

声明

第一章 引言

1.1 选题依据

1.1.1 研究目的

1.1.2 课题背景

1.2 国内外研究动态

1.3 论文主要内容

1.3.1 论文内容

1.3.2 研究意义

1.4 论文结构安排

1.5 本章小结

第二章 MPI中多对多通信函数

2.1 MPI简介及MPICH

2.1.1 MPI简介

2.1.2 MPICH简介

2.2 MPI群集通信

2.2.1 群集通信

2.2.2 多对多通信

2.3 几种常见算法

2.3.1 MPI_Allgater常见算法

2.3.2 MPI_ALITOALL常见算法

2.4 本章小结

第三章 性能分析

3.1 模型建立及分析

3.1.1 模型

3.1.2 性能分析

3.2 增广Petri网对MPI群集通信函数

3.2.1 增广Petri网

3.2.2 MPI_Alltoall函数

3.2.3 MPI_Allgather函数

3.2.3 Petri网的正确性

3.3 本章小结

第四章 改进算法

4.1 相关算法的对比分析

4.2 算法的改进

4.3 改进算法

4.3.1 新的MPI_Allgather算法

4.3.2 新的MPI_Alltoall算法

4.4 本章小结

第五章 多对多算法优化的实现

5.1 需求分析

5.2 设计目标

5.3 设计关键

5.4 算法实现

5.4.1 总体设计

5.4.2 详细设计

5.5 本章小结

第六章 实验测试

6.1 测试环境

6.2 测试实现

6.3 测试结果

6.4 测试结果分析

6.5 测试结论

6.6 本章小结

第七章 总结及进一步工作

7.1 总结

7.2 进一步工作

致谢

参考文献