Política de uso de dados

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Computação Paralela com C++

3 Computação paralela e distribuída (MPI)3.3 Comunicações coletivas 3.5 Grupos e comunicadores

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3.4 Reduções

Reduções são rotinas que reduzem um conjunto de dados em um conjunto menor. Um exemplo de redução é a rotina de calcular o traço de uma matriz quadrada. Aqui, vamos apresentar algumas soluções MPI de rotinas de redução.

A rotina MPI_Reduce, permite a redução de dados distribuídos em múltiplos processos. Consulte a Figura 3.5.

Refer to caption — Figura 3.5: Redução de dados.

Sua sintaxe é a seguinte:

⬇

1int MPI_Reduce(

2 const void *sendbuf,

3 void *recvbuf,

4 int count,

5 MPI_Datatype datatype,

6 MPI_Op op,

7 int root,

8 MPI_Comm comm)

O argumento sendbuf aponta para o endereço de memória do dado a ser enviado por cada processo, enquanto que o argumento recvbuf aponta para o endereço de memória onde o resultado da redução será alocada no processo root. O argumento count é o número de dados enviados por cada processo e datatype é o tipo de dado a ser enviado (o qual deve ser igual ao tipo do resultado da redução). O argumento comm é o comunicador entre os processos envolvidos na redução. A operação de redução é definida pelo argumento op e pode ser um dos seguintes:

⬇

1 MPI_MAX maximum

2 MPI_MIN minimum

3 MPI_SUM sum

4 MPI_PROD product

5 MPI_LAND logical and

6 MPI_BAND bit-wise and

7 MPI_LOR logical or

8 MPI_BOR bit-wise or

9 MPI_LXOR logical xor

10 MPI_BXOR bit-wise xor

11 MPI_MAXLOC max value and location

12 MPI_MINLOC min value and location

Exemplo 3.4.1.(Produto interno)

O seguinte Código 14 computa o produto interno entre dois vetores de números randômicos. Cada processo aloca um pedaço de cada vetor, computam o produto interno entre os pedaços e, então, o processo $0$ recebe o resultado da soma dos produtos internos computados em cada processo.

Código 14: reduce.cpp

⬇

1#include <iostream>

2#include <eigen3/Eigen/Dense>

3...

4// alloc

5int n = 10;

6int chunk_size = n / world_size;

7if (world_rank == world_size - 1)

8 chunk_size += n % world_size;

10srand(world_rank);

11Eigen::VectorXd local_u = Eigen::VectorXd::Random(chunk_size);

12Eigen::VectorXd local_v = Eigen::VectorXd::Random(chunk_size);

14// local dot product

15double local_dot = local_u.dot(local_v);

17// global dot product

18double global_dot = 0.0;

19MPI_Reduce(&local_dot, &global_dot, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

20if (world_rank == 0)

21{

22 std::cout << "Dot product: " << global_dot << std::endl;

23}

No caso de arrays de dados, a operação de redução é feita para cada componente. Consulte a Figura 3.6.

Observação 3.4.1.(MPI_Allreduce)

A rotina MPI_Allreduce executa uma redução de dados e o resultado é alocada em todos os processos. Sua sintaxe é similar a rotina MPI_Reduce, com exceção do argumento root, o qual não é necessário nessa rotina. Verifique!

Observação 3.4.2.(Reduções assíncronas)

As rotinas MPI_Ireduce e MPI_Iallreduce são versões assíncronas das rotinas MPI_Reduce e MPI_Allreduce, respectivamente.

3.4.1 Exercícios

E. 3.4.1.

Faça um código C++/Open MPI em cada processo aloca um número randômico na variável x. Então, o processo 0 recebe o mínimo entre os números alocados em cada processo, inclusive nele mesmo.

E. 3.4.2.

Faça um código C++/Open MPI em cada processo aloca um número randômico na variável x. Então, o processo 0 recebe o produtório entre os números alocados em cada processo, inclusive nele mesmo.

E. 3.4.3.

Faça um código C++/Open MPI para computar a soma dos termos de um vetor de $n$ números randômicos, com $n\gg n_{p}$ , sendo $n_{p}$ o número de processos. Use a rotina MPI_Reduce e certifique-se de que cada processo aloque somente os dados necessários, otimizando o uso de memória computacional.

E. 3.4.4.

Faça um código C++/Open MPI para computar a norma do máximo de um vetor de $n$ números randômicos, com $n\gg n_{p}$ , sendo $n_{p}$ o número de processos. Use a rotina MPI_Reduce e certifique-se de que cada processo aloque somente os dados necessários, otimizando o uso de memória computacional.

E. 3.4.5.

Faça um código C++/Open MPI para computar a norma $L^{2}$ de um vetor de $n$ números randômicos, com $n\gg n_{p}$ , sendo $n_{p}$ o número de processos. Use a rotina MPI_Allreduce de forma que cada processo contenha a norma computada ao final do código.

E. 3.4.6.

Faça um código C++/Open MPI para computar

erf(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{0}^{x}e^{-t^{2}}\,dt

(3.9)

usando a regra composta do trapézio.

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