MPI-3 学习笔记（三）：混合编程与邻居集合通信

MPI-3 混合编程（Hybrid Programming）与邻居集合通信（Neighborhood Collective Communication）特性学习笔记。

混合编程与 MPI 共享内存

MPI 定义了四种等级的线程安全性：

MPI_THREAD_SINGLE：默认模式，MPI 进程中只有单个线程；
MPI_THREAD_FUNNEL：只有主线程可以调用 MPI 函数，即 OpenMP 中的 master 线程或者 OpenMP 中的非并行区调用；
MPI_THREAD_SERIALIZED：只有单个线程可以调用 MPI 函数；
MPI_THREAD_MULTIPLE：所有线程都可以调用 MPI 函数。
调用 MPI_Init_thread(requested, provided) 来初始化多线程 MPI，返回的 provided 等级与请求的 requested 等级可能不一样。

使用 MPI 多线程注意：

程序员必须保证所有通讯的顺序是正确的以及可以匹配；
如果调用的是阻塞通信函数，只有调用该函数的进程会被阻塞。

为什么使用 MPI_THREAD_MULTIPLE 难以优化：

MPI 系统内部维护了一些资源，而 MPI 语义要求所有线程都可以访问某些数据，在访问的时候需要依次取锁，导致额外开销;
各线程调用 MPI 操作的顺序是不确定的，可能因此导致线程之间相互锁住。

MPI-3 允许不同的进程使用 MPI_Win_allocate_shared() 分配并共享同一块内存，以进行 MPI + MPI 的混合编程。下面是一个样例代码：

// See: https://software.intel.com/en-us/articles/using-mpi-3-shared-memory-in-xeon-phi-processors

long LOCAL_MEM_CNT = ... // The number of enteries each process have
MPI_Comm shmcomm;
MPI_Info win_info;
MPI_Win shm_win;
int shm_size, my_shm_rank;

// Split communicator and get new ranking info
MPI_Comm_split_type(MPI_COMM_WORLD, MPI_COMM_TYPE_SHARED, 0, MPI_INFO_NULL, &shmcomm);
MPI_Comm_rank(shmcomm, &my_shm_rank);
MPI_Comm_size(shmcomm, &shm_size);
MPI_Info_create(&win_info);
MPI_Info_set(win_info, "alloc_shared_noncontig", "true");

// Allocate shared memory
float *base_ptr = NULL;
MPI_Win_allocate_shared(
	LOCAL_MEM_CNT * shm_size * sizeof(float), sizeof(float), 
	win_info, shmcomm, &base_ptr, &shm_win
);

// The following call on each process means each process 
// can access data from other processes in group "shm_win"
MPI_Win_lock_all(0, shm_win); 

// Retrieve ranks pointers
int dispunit, rep;
MPI_Aint sz;
float *all_ptr[size];
float *my_ptr = NULL;

for (int i = 0; i < size; i++) all_ptr[i] = NULL;

for (int i = 0; i < size; i++)
	MPI_Win_shared_query(win, i, &sz, &dispunit, &(all_ptr[i]));

my_ptr = all_ptr[my_rank];  

/*
Main calculations.
*/

MPI_Win_unlock_all(shm_win);  // Finished memory sharing

注意：

MPI-3 允许各进程申请不同数量的内存，甚至可以是 0 字节；
MPI 标准没有规定申请的内存会被放在什么位置；
默认设置下，一个通信子（communicator）中申请的所有共享内存是连续的；然而，用户可以通过传入 “noncontig” 参数来提示 MPI 系统将内存放在某些位置以对齐到合适的边界。

拓扑映射与邻居集合通信

MPI 拓扑功能历史：

MPI-1：笛卡尔坐标系拓扑，允许在 n 维空间中查询邻居；
MPI-2.2：可扩展的图拓扑（graph topology），每个进程可以指定其邻居；
MPI-3：邻居集合通信。

创建邻居图：

MPI_Dist_graph_create_adjacent()：每个进程作为图上的一个节点，指出其出度、入度、出边、入边和各边权重；
MPI_Dist_graph_creat()：每个进程提供全图一部分的信息。

查询邻居：

MPI_Dist_graph_neighbors_count()：查询有多少个邻居，返回入度、出度以及可能可用的边权重信息；
MPI_Dist_graph_neighbors()：查询邻居列表，可能会返回边的权重信息，邻居列表顺序决定了邻居集合通信的数据排放顺序。

邻居集合通信须知：

建立拓扑关系只是告诉 MPI 系统通信模式，让 MPI 系统自行选择优化方法；
邻居集合通信仅覆盖了部分的通信模式。

笛卡尔坐标系中的邻居集合通信：

只和直接相邻的邻居进行通信；
通信子中的所有进程都必须调用，不论该进程是否有邻居；
收到的数据在缓冲区中按照邻居的顺序进行存放：
- 依次存放各维度，每个维度先存 -1 方向的邻居再存 +1 方向的邻居；
- 2 * ndims 个源进程和目的进程；
- 在边界的进程，如果对应方向上没有邻居（不是环面结构），则对应的缓冲区位置不会有数据；

图中的邻居集合通信：

Collective communication along arbitrary neighbors;
邻居的顺序由 MPI_Dist_graph_neighbors() 返回的邻居顺序决定；
图是有向的，因此可以有不同的 Send/Recv 邻居数量；
可以进行稠密集合操作，对于固定的通信模式效果较好。

两个邻居集合通信函数：

MPI_Neighbor_allgather(*sendbuf, sendcount, sendtype, *recvbuf, recvcount, recvtype, comm)
MPI_Neighbor_alltoall(*sendbuf, sendcount, sendtype, *recvbuf, recvcount, recvtype, comm)
这两个函数的用法和 Allgather, Alltoall 类似，只是通信对象变成了自己的邻居。这两个函数也有非阻塞和消息变长的版本：**I**neighbor_allgather/alltoall**v**。

样例代码：参见文件 stencil_mpi_overlap_carttopo_neighcolls.cpp in demo source code

MPI-3 学习笔记参考资料

发布于 2017-06-27

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