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3 Computação paralela e distribuída (MPI)3.3 Comunicações coletivas 3.5 Aplicação: Equação do calor

3.4 Reduções

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Em revisão

Reduções são rotinas que reduzem um conjunto de dados em um conjunto menor de dados. 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 um processo. Sua sintaxe é a seguinte

int MPI_Reduce(
  const void *sendbuf,
  void *recvbuf,
  int count,
  MPI_Datatype datatype,
  MPI_Op op,
  int root,
  MPI_Comm comm)

O argumento sendbuf aponta para o endereço de memória do dado a ser enviado por cada processo, enquando 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

    MPI_MAX             maximum
    MPI_MIN             minimum
    MPI_SUM             sum
    MPI_PROD            product
    MPI_LAND            logical and
    MPI_BAND            bit-wise and
    MPI_LOR             logical or
    MPI_BOR             bit-wise or
    MPI_LXOR            logical xor
    MPI_BXOR            bit-wise xor
    MPI_MAXLOC          max value and location
    MPI_MINLOC          min value and location

Exemplo 3.4.1.

No seguinte código reduce.cc, cada processo aloca um número randômico na variável x. Em seguida, o processo $0$ recebe o máximo entre os números alocados em todos os processos (inclusive no processo 0).

Código: reduce.cc

⬇

1#include <stdio.h>

2#include <stdlib.h>

4// API MPI

5#include <mpi.h>

7int main(int argc, char** argv) {

9 // Inicializa o MPI

10 MPI_Init(NULL, NULL);

12 // numero total de processos

13 int world_size;

14 MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &world_size);

16 // ID (rank) do processo

17 int world_rank;

18 MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &world_rank);

20 // cronometro

21 time_t init = time (NULL);

23 // semente do gerador randomico

24 srand (init + world_rank);

26 double x = double (rand ()) / RAND_MAX;

28 printf ("%d: %f\n",

29 world_rank, x);

31 double y;

32 MPI_Reduce (&x, &y, 1, MPI_DOUBLE,

33 MPI_MAX, 0, MPI_COMM_WORLD);

35 if (world_rank == 0)

36 printf ("Max. entre os numeros = %f\n",

37 y);

38 // Finaliza o MPI

39 MPI_Finalize();

41 return 0;

42}

Segue um teste de rodagem:

$ mpic++ reduce.cc
$ mpirun -np 3 a.out
0: 0.417425
1: 0.776647
2: 0.633021
Máx. entre os números = 0.776647

Verifique!

No caso de uma array de dados, a operação de redução será feita para cada componente. Veja o próximo exemplo.

Exemplo 3.4.2.

No reduce2.cc, cada processo aloca um vetor com dois números randômicos. Em seguida, o processo $0$ recebe o vetor resultante da soma dos vetores alocados em cada processo (inclusive no processo 0).

Código: reduce2.cc

⬇

1#include <stdio.h>

2#include <stdlib.h>

4// API MPI

5#include <mpi.h>

7int main(int argc, char** argv) {

9 // Inicializa o MPI

10 MPI_Init(NULL, NULL);

12 // numero total de processos

13 int world_size;

14 MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &world_size);

16 // ID (rank) do processo

17 int world_rank;

18 MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &world_rank);

20 // cronometro

21 time_t init = time (NULL);

23 // semente do gerador randomico

24 srand (init + world_rank);

26 double x[2] = {double (rand ()) / RAND_MAX,

27 double (rand ()) / RAND_MAX};

29 printf ("%d: %f %f\n",

30 world_rank, x[0], x[1]);

32 double y[2];

33 MPI_Reduce (&x, &y, 2, MPI_DOUBLE,

34 MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

36 if (world_rank == 0)

37 printf ("Vetor soma = %f %f\n",

38 y[0], y[1]);

40 // Finaliza o MPI

41 MPI_Finalize();

43 return 0;

44}

Segue um teste de rodagem:

$ mpic++ reduce2.cc
$ mpirun -np 3 a.out
0: 0.193702 0.035334
Vetor soma = 0.656458 0.843728
1: 0.051281 0.447279
2: 0.411475 0.361114

Verifique!

Observação 3.4.1.

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.

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

3.4.1 Exercícios

Em revisão

E. 3.4.1.

Faça um código 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 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 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 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 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 MPI para computar

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

(3.14)

usando a regra composta do ponto médio. Use a rotina MPI_Reduce.

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