MPI_Isend和MPI_Irecv存在问题。我正在研究图的邻接矩阵，它是按行分布的。我们可以假设每个处理器包含一行。对于每对索引(i,j)，我需要发送和接收2个整数。基本上，我需要从其他行接收一些其他信息才能进行计算。我是MPI的新手，在这里进入无限循环，我不确定它是在for循环中使用MPI_Isend还是MPI_Irecv的正确方法，也是放置等待的地方。
作为一个例子，假设我们有一个包含6个顶点的图形，因此邻接矩阵（adjMatrix）将是一个6 * 6矩阵，我们还有一个6 * 2矩阵用于其他一些信息最后，我们在6个处理器之间分配数据。因此：
|0 20 16 0 6 0 | |0 1|
|20 0 0 19 0 6 | |1 1|
addMatrix=|16 0 0 0 12 0 | M=|2 1|
|0 19 0 0 0 12| |3 1|
|6 0 12 0 0 9 | |0 0|
|0 6 0 12 9 0 | |1 0|
我们按如下方式分发矩阵：
P0: |0 20 16 0 6 0 | |0 1|
P1: |20 0 0 19 0 6 | |1 1|
P2: |16 0 0 0 12 0 | |2 1|
P3: |0 19 0 0 0 12| |3 1|
P4: |6 0 12 0 0 9 | |0 0|
P5: |0 6 0 12 9 0 | |1 0|
现在，每个处理器都需要更新adjMatrix的部分。为此，他们需要来自矩阵M的某些部分的信息，该部分位于其他处理器中。例如，为了P0更新(0,1)的索引20，它需要有权访问1矩阵M的行{1,1} 1}}。因此：
P1应将MLocal[0][0]=1和MLocal[0][1]=1发送到P0P0分别以M_j0和M_j1收到它们。和
P0应将MLocal[0][0]=0和MLocal[0][1]=1发送到P1P1分别以M_j0和M_j1收到它们。
for(int i=0;i<rows;i++){
for (int j=0; j<n; j++)
{
int M_j0,M_j1;
MPI_Isend(&MLocal[i][0], 1, MPI_INT, j, my_rank+i*n+j+0, MPI_COMM_WORLD, &send_request0);
MPI_Isend(&MLocal[i][1], 1, MPI_INT, j, my_rank+i*n+j+1, MPI_COMM_WORLD, &send_request1);
MPI_Irecv(&M_j0, 1, MPI_INT, j, my_rank+i*n+j+0, MPI_COMM_WORLD, &recv_request0);
MPI_Irecv(&M_j1, 1, MPI_INT, j, my_rank+i*n+j+1, MPI_COMM_WORLD, &recv_request1);
//MPI_Wait(&send_request0, &status);
//MPI_Wait(&send_request1, &status);
MPI_Wait(&recv_request0, &status);
MPI_Wait(&recv_request1, &status);
// Do something ...
}
}
然后根据GillesGouaillardet的建议，我将4 MPI_Isend和MPI_Irecv更改为：
MPI_Sendrecv(&MoatsLocal[i][0], 1, MPI_INT, j, my_rank+i*n+j+0, &M_j0,1, MPI_INT, my_rank, my_rank+i*n+j+0, MPI_COMM_WORLD, &status);
MPI_Sendrecv(&MoatsLocal[i][1], 1, MPI_INT, j, my_rank+i*n+j+1, &M_j1,1, MPI_INT, my_rank, my_rank+i*n+j+1, MPI_COMM_WORLD, &status);
但是，它仍然进入无限循环。
更新：
我更新了代码，问题的某些部分是因为处理器排名和匹配标签。我修复了那个部分，但仍然存在死锁，我想我知道问题出在哪里。也许无法解决它。如果我有足够数量的处理器，将每一行分配给处理器，即n = p，则不会出现任何问题。但问题是处理器的数量小于n，那么通过主对角线的流量不是很好我通过示例解释它，让我们假设我们有4个处理器和n=6。这里假设是分布：
P0: |0 20 16 0 6 0 | |0 1|
P1: |20 0 0 19 0 6 | |1 1|
|16 0 0 0 12 0 | |2 1|
P2: |0 19 0 0 0 12| |3 1|
P3: |6 0 12 0 0 9 | |0 0|
|0 6 0 12 9 0 | |1 0|
这就是在循环中徘徊。
第一次迭代：
P0发送和接收来自P1信息的（0,1）：＆＃34; 20＆＃34;并等待（完成）
P1发送和接收（1,0）的P0信息：＆＃34; 20＆＃34;并等待（完成）
P2发送和接收来自P1信息的（3,1）：＆＃34; 19＆＃34;并等待
P3向/从P0信息发送和接收（4,1）：＆＃34; 6＆＃34;并等待
第二次迭代：
P0发送和接收来自P1信息的（0,2）：＆＃34; 16＆＃34;并等待
P1向/从P2信息发送和接收（1,3）：＆＃34; 19＆＃34;并等待（完成）
对于P1（3,1），P2正在萎缩：＆＃34; 19＆＃34;然后就收到了它并完成了！P3等待P0为（4,1）：＆＃34; 6＆＃34;并等待
第三次迭代：
P0正在等待P1为（0,2）：＆＃34; 16＆＃34;
P1发送和接收（1,5）的P3信息：＆＃34; 19＆＃34;并等待
P2向/从P3信息发送和接收（3,5）：＆＃34; 12＆＃34;并等待
P3等待P0为（4,1）：＆＃34; 6＆＃34;
Forth迭代：
P0正在等待P1为（0,2）：＆＃34; 16＆＃34;
P1等待P3为（1,5）：＆＃34; 19＆＃34;
P2等待P3为（3,5）：＆＃34; 12＆＃34;
P3等待P0为（4,1）：＆＃34; 6＆＃34;
现在，所有人都在等待，我认为没有办法解决它。 ptb建议的解决方案可能有用，我会尝试一下。
仍然，任何其他想法表示赞赏！
答案 0 :(得分：1)
您发布的代码存在一些问题
rows。但是在您的描述中，行是在处理器之间分配的，因此这可能是一个错误。j=0时的情况，MPI_Isend（...，j，...）表示每个等级都会向根进程发送一些内容。接下来是对MPI_IRecv（...，j，...），MPI_Wait的调用，这意味着每个进程都将等待从未进入的根进程发送。挑战在于您需要发送和接收来电匹配。一种方法（不一定是最高性能）将通过MPI_Isend在循环中发布所有发送，然后使用MPI_Probe，MPI_Recv处理每个排名recvs（因为recvs的数量是您确切知道的发送数量许多）。伪代码示例：
int send_count = 0;
for (int j=0; j<n; j++) {
if (matrix_entry[j] != 0) {
call MPI_Isend(M_local, 2, MPI_INT, j, 0, ...)
send_count++;
}
}
while (send_count) {
MPI_Probe(MPI_ANY_SOURCE, MPI_ANY_TAG, comm, status)
/* get source from status and then call recv */
MPI_Recv(M_j01, 2, MPI_INTEGER, status(MPI_SOURCE), ...)
/* Do something with M_j01 */
send_count--;
}
答案 1 :(得分：1)
一些小建议：
你总是要记住，每个进程都是独立的。进程之间没有同步（如果你放了一个MPI_Barrier就可以。）
我真的不明白你的循环行（行= 6？）
然后所有进程都执行代码.... 这意味着： P0,1,2,3,4,5,6打电话给你的sendrecv，他们都做了6次，因为那些电话是在一个循环...
最后：矩阵的通常大小是多少？ 发送很多非常小的消息是一个非常糟糕的主意。
您应该按如下方式设计算法： 1）确定进程PX需要更新其所有列的数据。 2）执行为所有进程收集该数据的通信 3）执行更新。