面试题：Fortran MPI并行计算通信优化

优化策略

数据分块与聚合：
- 将大数组分成多个较小的块进行传递。这样可以减少每次通信的数据量，提高缓存利用率。例如，如果数组是二维的，可以按行或列分块。
- 在接收端，根据分块策略将数据聚合恢复成原数组。
异步通信：
- 使用异步通信函数，在通信的同时允许进程继续执行其他计算任务，重叠通信和计算，提高整体效率。例如在发送数据后，进程可以继续处理本地数据，而不必等待数据发送完成。
选择合适的通信模式：
- 根据实际情况选择点对点通信或集体通信。如果是一对一的数据传递，使用点对点通信；如果是多对多或一对多等场景，使用集体通信可能更高效。例如在广播大数组到所有进程时，使用集体通信函数效率更高。
减少不必要的通信：
- 分析程序逻辑，避免重复传递相同的数据。如果某些进程已经拥有所需数据，应尽量避免再次传递。

可能用到的MPI函数

点对点通信：
- MPI_Send 和 MPI_Recv：标准的点对点同步发送和接收函数。例如：

! 发送端
integer :: myrank, numprocs, ierr
integer, parameter :: n = 1000
real :: sendbuf(n)
call MPI_Init(ierr)
call MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, myrank, ierr)
call MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, numprocs, ierr)
if (myrank == 0) then
    ! 填充发送缓冲区
    do i = 1, n
        sendbuf(i) = real(i)
    end do
    call MPI_Send(sendbuf, n, MPI_REAL, 1, 0, MPI_COMM_WORLD, ierr)
end if
! 接收端
if (myrank == 1) then
    real :: recvbuf(n)
    call MPI_Recv(recvbuf, n, MPI_REAL, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE, ierr)
end if
call MPI_Finalize(ierr)

- `MPI_Isend` 和 `MPI_Irecv`：异步发送和接收函数。例如：

! 发送端
integer :: myrank, numprocs, ierr
integer, parameter :: n = 1000
real :: sendbuf(n)
integer :: request
call MPI_Init(ierr)
call MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, myrank, ierr)
call MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, numprocs, ierr)
if (myrank == 0) then
    ! 填充发送缓冲区
    do i = 1, n
        sendbuf(i) = real(i)
    end do
    call MPI_Isend(sendbuf, n, MPI_REAL, 1, 0, MPI_COMM_WORLD, request, ierr)
    ! 可以在此处执行其他计算任务
    call MPI_Wait(request, MPI_STATUS_IGNORE, ierr)
end if
! 接收端
if (myrank == 1) then
    real :: recvbuf(n)
    integer :: request
    call MPI_Irecv(recvbuf, n, MPI_REAL, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, request, ierr)
    ! 可以在此处执行其他计算任务
    call MPI_Wait(request, MPI_STATUS_IGNORE, ierr)
end if
call MPI_Finalize(ierr)

集体通信：
- MPI_Bcast：用于将数据从一个进程广播到所有其他进程。例如：

integer :: myrank, numprocs, ierr
integer, parameter :: n = 1000
real :: buf(n)
call MPI_Init(ierr)
call MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, myrank, ierr)
call MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, numprocs, ierr)
if (myrank == 0) then
    ! 填充缓冲区
    do i = 1, n
        buf(i) = real(i)
    end do
end if
call MPI_Bcast(buf, n, MPI_REAL, 0, MPI_COMM_WORLD, ierr)
! 所有进程现在都有相同的buf内容
call MPI_Finalize(ierr)

- `MPI_Allgather`：将每个进程的本地数据收集到所有进程中。例如：

integer :: myrank, numprocs, ierr
integer, parameter :: local_n = 100
real :: local_buf(local_n)
real :: global_buf(numprocs * local_n)
call MPI_Init(ierr)
call MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, myrank, ierr)
call MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, numprocs, ierr)
! 每个进程填充本地缓冲区
do i = 1, local_n
    local_buf(i) = real(myrank * local_n + i)
end do
call MPI_Allgather(local_buf, local_n, MPI_REAL, global_buf, local_n, MPI_REAL, MPI_COMM_WORLD, ierr)
! 所有进程现在都有全局数据在global_buf中
call MPI_Finalize(ierr)

星途面试题库

面试题：Fortran MPI并行计算通信优化

知识考点

面试题答案

优化策略

可能用到的MPI函数