MPI实现并行奇偶排序
奇偶排序
odd-even-sort, using MPI
代码在 https://github.com/thkkk/odd-even-sort
使用 MPI 实现奇偶排序算法, 并且 MPI 进程 只能向其相邻进程发送消息
nprocs
是进程数。 每个进程拥有独立的一块数据 data[0 ~ block_len-1]
,组合起来为整个待排序的数组。
方法
每个阶段排序之后不进行check
此前,在每个阶段的奇偶排序进行完之后,都会进行一次进程之间的信息传递,以判断排序是否完成,这个过程要进行约\(3*nprocs\)次的send/recv。现在的优化是:总共只进行nprocs轮排序,不再进行check。这样的话,即使是目前在最小编号进程中的元素,而它值较大,本应排序到最大编号进程中,也可以在nprocs轮中排到正确的位置。
这样之后,大约有几十ms的优化。
进程之间互相传递数据,然后进行优化后的归并
在一个排序阶段中,相邻进程块互相发送自己的全部数据,之后在每个块内部将两个块的数据进行归并,但是只保留最小/最大的block_len个元素,将其拷贝到自己的data上。这样可以省掉一半的归并时间。
这样之后大约有100+ms的优化。
进程之间发送全部数据之前,先发送端点处的数据
进程之间发送全部数据之前,先发送端点处的数据,判断左边进程中的最大元素是否小于等于右边进程中的最小元素,如果是,那么无需进行后续数据的发送和归并。
这样之后大约有几十ms的优化。
代码
#include <algorithm>
#include <cassert>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <mpi.h>
#include <cmath>
#include "worker.h"
using namespace std;
bool is_edge(int rank, bool odd_or_even, bool last_rank){
if (odd_or_even == 0){
return (rank & 1) == 0 && last_rank;
}
else{
return rank == 0 || ((rank & 1) == 1 && last_rank);
}
}
void merge_left(float *A, int nA, float *B, int nB, float *C){ //make sure C[nA-1] is available
float *p1 = A, *A_end = A + nA, *p2 = B, *B_end = B + nB, *p = C, *C_end = C + nA;
while( p != C_end && p1 != A_end && p2 != B_end)
*(p++) = ((*p1) <= (*p2)) ? *(p1++) : *(p2++);
while( p != C_end )
*(p++) = *(p1++);
}
void merge_right(float *A, int nA, float *B, int nB, float *C){
float *p1 = A + nA , *p2 = B + nB , *p = C + nB;
while( p != C && p1 != A && p2 != B )
*(--p) = (*(p1-1) >= *(p2-1)) ? *(--p1) : *(--p2);
while( p != C )
*(--p) = *(--p2);
}
void Worker::sort() {
//data[0, block_len)
if (out_of_range) return ;
std::sort(data, data + block_len);
//先把当前进程数据排好序
if (nprocs == 1) return ;
bool odd_or_even = 0; // = 0: even; = 1: odd;
float *cp_data = new float [block_len];
float *adj_data = new float [ceiling(n, nprocs)];
int limit = nprocs;
while(limit--){
if(is_edge(rank, odd_or_even, last_rank)){
//边界情况,没有与其他进程存在于同一个进程块内
}
else if((rank & 1) == odd_or_even){ //receive info
size_t adj_block_len = std::min(block_len, n - (rank + 1) * block_len);
MPI_Request request[2];
MPI_Isend(data + block_len - 1, 1, MPI_FLOAT, rank + 1, 0, MPI_COMM_WORLD, &request[0]);
MPI_Irecv(adj_data, 1, MPI_FLOAT, rank + 1, 1, MPI_COMM_WORLD, &request[1]);
MPI_Wait(&request[0], MPI_STATUS_IGNORE);
MPI_Wait(&request[1], MPI_STATUS_IGNORE); //发送端点数据
if(data [block_len - 1] > adj_data[0]) {
//此时两块之间存在未排好序的数据,需要排序
MPI_Sendrecv(data, block_len, MPI_FLOAT, rank + 1, 0,
adj_data, adj_block_len, MPI_FLOAT, rank + 1, 1, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
//互相交换数据
// merge
merge_left(data, (int)block_len, adj_data, (int)adj_block_len, cp_data);
//进行归并排序,取前block_len个数据返回到cp_data中
memcpy(data, cp_data, block_len * sizeof(float)); //拷贝回data
}
}
else if ((rank & 1) == !odd_or_even){ //send info
size_t adj_block_len = ceiling(n, nprocs);
MPI_Request request[2];
MPI_Isend(data, 1, MPI_FLOAT, rank - 1, 1, MPI_COMM_WORLD, &request[1]);
MPI_Irecv(adj_data + adj_block_len - 1, 1, MPI_FLOAT, rank
- 1, 0, MPI_COMM_WORLD, &request[0]);
MPI_Wait(&request[1], MPI_STATUS_IGNORE);
MPI_Wait(&request[0], MPI_STATUS_IGNORE);
//发送端点数据
if (adj_data[adj_block_len - 1] > data[0]){
//此时两块之间存在未排好序的数据,需要排序
MPI_Sendrecv(data, block_len, MPI_FLOAT, rank - 1, 1,
adj_data, adj_block_len, MPI_FLOAT, rank - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
//互相交换数据
// merge
merge_right(adj_data, (int)adj_block_len, data, (int)block_len, cp_data);
//进行归并排序,取前block_len个数据返回到cp_data中
memcpy(data, cp_data, block_len * sizeof(float)); //拷贝回data
}
}
odd_or_even ^= 1;
}
delete[] cp_data;
delete[] adj_data;
}
实验数据
n | N\(\times\) P | 耗时(ms) | 相对单进程的加速比 |
---|---|---|---|
100000000 | 1$\times$1 | 12728.326000 | 1 |
100000000 | 1$\times$2 | 6754.229000 | 1.884 |
100000000 | 1$\times$4 | 3559.514000 | 3.576 |
100000000 | 1$\times$8 | 2007.818000 | 6.339 |
100000000 | 1$\times$16 | 1340.771000 | 9.493 |
100000000 | 2$\times$16 | 870.302000 | 14.625 |
MPI实现并行奇偶排序的更多相关文章
- 【MPI】并行奇偶交换排序
typedef long long __int64; #include "mpi.h" #include <cstdio> #include <algorithm ...
- Hark的数据结构与算法练习之奇偶排序
算法说明 奇偶排序又叫奇偶换位排序,砖排序.它是一种交换排序,也是冒泡的一个变种 顾名思义,奇偶排序,其实就是先循环奇数位,然后将奇数位与偶数位比较计算. 然后再循环偶数位,再和奇数位比较运算.看一下 ...
- OpenJudge计算概论-整数奇偶排序
/*===================================== 整数奇偶排序 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 输入10个整数,彼此以空格分隔 重新排序以后 ...
- 排序算法之奇偶排序 JAVA奇偶排序算法
奇偶排序法的思路是在数组中重复两趟扫描.第一趟扫描选择所有的数据项对,a[j]和a[j+1],j是奇数(j=1, 3, 5……).如果它们的关键字的值次序颠倒,就交换它们.第二趟扫描对所有的偶数数据项 ...
- Openjudge-计算概论(A)-整数奇偶排序
描述: 输入10个整数,彼此以空格分隔重新排序以后输出(也按空格分隔),要求:1.先输出其中的奇数,并按从大到小排列:2.然后输出其中的偶数,并按从小到大排列.输入任意排序的10个整数(0-100), ...
- LeetCode905.按奇偶排序数组
905.按奇偶排序数组 问题描述 给定一个非负整数数组 A,返回一个由 A 的所有偶数元素组成的数组,后面跟 A 的所有奇数元素. 你可以返回满足此条件的任何数组作为答案. 示例 输入:[3,1,2, ...
- OpenJudge计算概论-奇偶排序
/*==============================================总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 输入十个整数,将十个整数按升序排列输出,并且 ...
- P1021 整数奇偶排序
整数奇偶排序 题目出处:<信息学奥赛一本通>第二章上机练习6,略有改编 题目描述 告诉你包含 \(n\) 个数的数组 \(a\) ,你需要把他们按照"奇数排前面,偶数排后面:奇数 ...
- 每日一题20201112(922. 按奇偶排序数组 II)
题目链接: 922. 按奇偶排序数组 II 思路 很简单,搞懂问题的核心就行,假设现在有奇数在偶数位上,偶数在奇数位上. 那么我们要做的就是,找到分别在对方位置上的数字,然后交换他们就行. class ...
随机推荐
- 简短截说阐述redis中事务的使用
原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_127 我们知道,在关系型数据库中,比如mysql,如果要使用事务,首先向数据库服务器发送 BEGIN ,然后执行各个相互一致的写操 ...
- devops-1:代码仓库git的使用
devops-gitlab 介绍 gitlab同github.gitee和bitbucket功能一致,都是提供一个存储代码的服务,这里就以gitlab为例,学习一下如何结合git工具使用. 核心组件: ...
- 万答#4,延迟从库加上MASTER_DELAY,主库宕机后如何快速恢复服务
欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 当主库宕机后,延迟从库如何才能"取消"主动延迟,以便恢复服务 ...
- Qt 国际化翻译
简介 Qt Linguist 提供了一套加速应用程序翻译和国际化的工具.Qt 使用单一的源码树和单一的应用程序二进制包就可同时支持多个语言和书写系统. 使用 QTranslator 来加载生成的 qm ...
- 用lambda表达式和std::function类模板改进泛型抽象工厂设计
- ettercap之dns欺骗攻击
前言:攻击机(kali)和受害机(win7)需在同一网段下 1.首先创建一个钓鱼克隆网站,这里我就利用CS来弄了 2.对Ettercap的dns文件进行编辑 3.开启ettercap 4.去受害机看看 ...
- Java开发学习(二十七)----SpringMVC之Rest风格解析及快速开发
一.REST简介 REST(Representational State Transfer),表现形式状态转换,它是一种软件架构风格 当我们想表示一个网络资源的时候,可以使用两种方式: 传统风格资源描 ...
- Windows 系统 PostgreSQL 手工安装配置方法
自从2020年底开始接触 PostgreSQL 以来就喜欢上了这个数据库,个人感觉比 MySQL 好用,多表联合查询性能好很多,同时也不存在 SQLServer 的版权授权费用问题.搭配 .NET 开 ...
- Spring(四)-声明式事务
Spring-04 声明式事务 1.事务的定义 事务就是由一组逻辑上紧密关联的多个工作单元(数据库操作)而合并成一个整体,这些操作要么都执行,要么都不执行. 2.事务的特性:ACID 1)原子性A : ...
- 第五篇:vue.js起步
<div id="vue_det"> //使改动全部在指定的 div 内,div 外部不受影响 <h1>site : {{site}}</h1> ...