【MPI学习7】MPI并行程序设计模式：MPI的进程组和通信域

基于都志辉老师MPI编程书中的第15章内容。

通信域是MPI的重要概念：MPI的通信在通信域的控制和维护下进行 → 所有MPI通信任务都直接或间接用到通信域这一参数 → 对通信域的重组和划分可以方便实现任务的划分

（1）通信域（communicator）是一个综合的通信概念。其包括上下文（context），进程组（group），虚拟处理器拓扑（topology）。其中进程组是比较重要的概念，表示通信域中所有进程的集合。一个通信域对应一个进程组。

（2）进程（process）与进程组（group）的关系。每个进程是客观上唯一的（一个进程对应一个pid号）；同一个进程可以属于多个进程组（每个进程在不同进程组中有个各自的rank号）；同一个进程可以属于不同的进程组，因此也可以属于不同的通信域。

（3）通信域产生的方法。根据看过的资料，大概有三种方法，先简要了解路子即可：

　　a. 在已有通信域基础上划分获得：MPI_Comm_split(MPI_Comm comm, int color, int key, MPI_Comm *newcomm)　　

　  b. 在已有通信域基础上复制获得：MPI_Comm_dup(MPI_Comm comm, MPI_Comm *newcomm)

c. 在已有进程组的基础上创建获得：MPI_Comm_create(MPI_Comm comm, MPI_Group group, MPI_Comm *newcomm)

（4）进程组产生的方法。进程组（group）可以当成一个集合的概念，可以通过“子、交、并、补”各种方法。所有进程组产生的方法都可以套到集合的各种运算，用到的时候现看函数就可以了。

（5）“当前进程”与“通信域产生函数”。如果在已有进程组的基础上创建新的通信域（即（3）中c方法），则newcomm有两种结果：如果调用MPI_Comm_create的当前进程在group中，则newcomm就是新产生的通信域对象；如果调用MPI_Comm_create的当前进程不在group中，则newcomm就是MPI_COMM_NULL。由于MPI是多进程编程，类似“当前进程”与“通信域产生函数”这种情况会比较频繁的出现，在设计思路上要适应并行编程这种改变。

（6）不同通信域间互不干扰。“互不干扰”严格来说并不完全正确，这里想说的意思是：同一个进程，可以属于不同的通信域；同一个进程可以同时参与不同通信域的通信，互不干扰。

下面通过一个例子来感受一下进程组和通信域在MPI多进程任务划分和处理上的应用。

代码做的事情如下：

（1）共有6个进程，在MPI_COMM_WORLD中的编号分别是{0，1，2，3，4，5}。

（2）将{1，3，5}进程形成一个新的通信域comm1；将编号为{0，2，4}的进程生成一个新的通信域comm2

（3）在comm1中执行MAX归约操作；在comm2中执行MIN归约操作；在MPI_COMM_WORLD中执行SUM归约操作

（4）显示各个通信域中归约操作的结果

具体代码如下：

 #include "mpi.h"
 #include <stdio.h>
 #include <stdlib.h>

 #define LEN 5

 int main(int argc, char *argv[])
 {
     MPI_Init(&argc, &argv);
     int world_rank, world_size;
     MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &world_rank);
     MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &world_size);

     MPI_Group world_group;
     MPI_Comm_group(MPI_COMM_WORLD, &world_group);

     int n = ;
     const int ranks[] = {,,};
     const int ori1[] = {};
     const int ori2[] = {};
     int root1, root2;

     // 从world_group进程组中构造出来两个进程组
     MPI_Group group1, group2;
     MPI_Group_incl(world_group, n, ranks, &group1);
     MPI_Group_excl(world_group, n, ranks, &group2);
     // 根据group1 group2分别构造两个通信域
     MPI_Comm comm1, comm2;
     MPI_Comm_create(MPI_COMM_WORLD, group1, &comm1);
     MPI_Comm_create(MPI_COMM_WORLD, group2, &comm2);

     // 维护发送缓冲区和接受缓冲区
     int i;
     double *sbuf, *rbuf1, *rbuf2, *rbuf3;
     sbuf = malloc(LEN*sizeof(double));
     rbuf1 = malloc(LEN*sizeof(double));
     rbuf2 = malloc(LEN*sizeof(double));
     rbuf3 = malloc(LEN*sizeof(double));
     srand(world_rank*);
     for(i=; i<LEN; i++) sbuf[i] = (1.0*rand()) / RAND_MAX;
     fprintf(stderr,"rank %d:\t", world_rank);
     for(i=; i<LEN; i++) fprintf(stderr,"%f\t",sbuf[i]);
     fprintf(stderr,"\n");
     MPI_Group_translate_ranks(world_group, , ori1, group1, &root1);
     MPI_Group_translate_ranks(world_group, , ori2, group2, &root2);
     // MPI_COMM_WORLD comm1 comm2分别执行不同的归约操作
     if (MPI_COMM_NULL!=comm1) { // comm1
         MPI_Reduce(sbuf, rbuf1, LEN, MPI_DOUBLE, MPI_MAX, root1, comm1);
         int rank_1;
         MPI_Comm_rank(comm1, &rank_1);
         if (root1==rank_1) {
             fprintf(stderr,"MAX:\t");
             for(i=; i<LEN; i++) fprintf(stderr,"%f\t",rbuf1[i]);
             fprintf(stderr,"\n");
         }
     }
     else if (MPI_COMM_NULL!=comm2) { // comm2
         MPI_Reduce(sbuf, rbuf2, LEN, MPI_DOUBLE, MPI_MIN, root2, comm2);
         int rank_2;
         MPI_Comm_rank(comm2, &rank_2);
         if (root2==rank_2) {
             fprintf(stderr,"MIN:\t");
             for(i=; i<LEN; i++) fprintf(stderr,"%f\t",rbuf2[i]);
             fprintf(stderr,"\n");
         }
     }
     MPI_Reduce(sbuf, rbuf3, LEN, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, , MPI_COMM_WORLD); // MPI_COMM_WORLD
     if (==world_rank) {
         fprintf(stderr,"SUM:\t");
         for(i=; i<LEN; i++) fprintf(stderr,"%f\t",rbuf3[i]);
         fprintf(stderr,"\n");
     }
     // 清理进程组和通信域
     if(MPI_GROUP_NULL!=group1) MPI_Group_free(&group1);
     if(MPI_GROUP_NULL!=group2) MPI_Group_free(&group2);
     if(MPI_COMM_NULL!=comm1) MPI_Comm_free(&comm1);
     if(MPI_COMM_NULL!=comm2) MPI_Comm_free(&comm2);
     MPI_Finalize();
 }

代码执行结果如下：

可以看到：

a. MIN归约操作针对的是{0，2，4}

b. MAX归约操作针对的是{1，3，5}

c. SUM归约操作针对的是{0，1，2，3，4，5}

d. SUM与MIN或MAX归约操作在时间上可能是重叠的，参与归约操作的进程也有重叠，但在结果上没有互相干扰。

（7）组间通信域。不同的通信域之间也可以通信，核心的操作是需要构造一个新的通信域类型——组间通信域。与一般的通信域不同，组间通信域包含两个进程组：本地进程组，远程进程组。通过组间通信域可以实现上述两个不同进程组内进程之间的通信。组间通信域的创建，需要在本地组和远程组中的相关进程中都调用创建语句，而且创建语句的参数中local_leader和remote_leader还是对称的。

 #include "mpi.h"
 #include <stdio.h>
 #include <stdlib.h>

 int main(int argc, char *argv[])
 {
     MPI_Comm myComm; // 标示本地子组的组内通信域
     MPI_Comm myFirstComm; // 组间通信域
     MPI_Comm mySecondComm; // 组间通信域
     int color; // split用到的key
     int rank;

     MPI_Init(&argc, &argv);
     MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);

     // 划分子通信域
     // split是如何划分的 翻阅了英文的mpi tutorial教程
     // 通过split函数中第三个参数来控制 当前进程在新的通信域中的新rank值大小
     color = rank % ;
     MPI_Comm_split(MPI_COMM_WORLD, color, rank, &myComm);

     // 建立组间通信域
     // 需要确定的问题是:
     // 1. A1和A2构造的是01之间的通信域 A1的local leader和remote leader与A2的local leader和remote leader是不是互相对应的
     // 2. 同理 B1和B2构造的是12之间的组间通信域 local leader和remote leader是否也是互相对应的
     // 这是可以保证的  通过MPI_Comm_split语句中的第三个参数来保证
     if (==color) {
         // 01之间的组间通信域
         // 1. 本地组的leader是0
         // 2. remote组的leader在MPI_COMM_WORLD中的rank是1
         // 3. tag是1 (tag起到什么作用?)
         // 4. 组间通信域存在myFirstComm中
         MPI_Intercomm_create(myComm, , MPI_COMM_WORLD, , , &myFirstComm); // A1
     }
     else if (==color) {
         // 01之间的组间通信域
         // 1. 本地组的leader是0 (本地组leader0应该是MPI_COMM_WORLD中的1 这是如何保证的?)
         // 2. 同理, MPI_COMM_WORLD中的0应该是color=0那个组中rank为0的进程 这是如何保证的?
         MPI_Intercomm_create(myComm, , MPI_COMM_WORLD, , , &myFirstComm); // A2
         // 12之间的组间通信域
         MPI_Intercomm_create(myComm, , MPI_COMM_WORLD, , , &mySecondComm); // B1
     }
     else if (==color) {
         // 21之间的组间通信域
         MPI_Intercomm_create(myComm, , MPI_COMM_WORLD, , , &myFirstComm); // B2
     }

     if (==color || ==color) {
         MPI_Comm_free(&myFirstComm);
     }
     else if (==color) {
         MPI_Comm_free(&myFirstComm);
         MPI_Comm_free(&mySecondComm);
     }
     MPI_Finalize();
 }