WikiDer > Гиперкуб (коммуникационный паттерн) - Википедия
-размерный гиперкуб топология сети для параллельных компьютеров с элементы обработки. Топология позволяет эффективно реализовать некоторые базовые примитивы связи, такие как Транслировать, Все-Уменьшать, и Сумма префикса.[1] Элементы обработки пронумерованы через . Каждый обрабатывающий элемент примыкает к обрабатывающим элементам, номера которых различаются одним и только одним битом. Алгоритмы, описанные на этой странице, эффективно используют эту структуру.
Схема алгоритма
Большинство коммуникативных примитивов, представленных в этой статье, имеют общий шаблон.[2] Первоначально каждый элемент обработки имеет одно сообщение, которое должно достигнуть каждого другого элемента обработки в ходе выполнения алгоритма. В следующем псевдокоде показаны необходимые шаги связи. Настоящим Инициализация, Операция, и Выход являются заполнителями, которые зависят от данного примитива связи (см. следующий раздел).
Вход: сообщение .Выход: зависит от Инициализация, Операция и Выход.Инициализацияза делать послать к Получить из ОперацияконецВыход
Каждый элемент обработки перебирает своих соседей (выражение отрицает -й бит в двоичное представление, следовательно, получение номеров его соседей). На каждой итерации каждый элемент обработки обменивается сообщением с соседом и впоследствии обрабатывает полученное сообщение. Операция обработки зависит от примитива связи.
Коммуникационные примитивы
Сумма префикса
В начале сумма префикса операция, каждый элемент обработки владеет сообщением . Цель состоит в том, чтобы вычислить , куда ассоциативная операция. Следующий псевдокод описывает алгоритм.
Вход: сообщение процессора .Выход: сумма префикса процессора . за делать послать к Получить из если кусочек в установлен тогда конец
Алгоритм работает следующим образом. Обратите внимание, что гиперкубы размерности можно разбить на два гиперкуба размерности . Назовем субкуб, содержащий узлы с начальным 0, как 0-подкуб, а подкуб, состоящий из узлов с ведущим 1, как 1-подкуб. После того, как оба субкуба вычислили сумму префикса, сумма по всем элементам в 0-субкубе должна быть добавлена к каждому элементу в 1-субкубе, поскольку каждый обрабатывающий элемент в 0-субкубе имеет более низкий ранг. чем элементы обработки в 1-суб кубе. Псевдокод хранит сумму префикса в переменной и сумма по всем узлам в подкубе в переменной Это позволяет всем узлам в 1-вспомогательном кубе получать сумму по 0-вспомогательному кубу на каждом шаге.
Это приводит к фактору за и фактор за : .
Все-собрать / все-уменьшить
Все-собирать операции начинаются с каждого элемента обработки, имеющего сообщение . Цель операции состоит в том, чтобы каждый элемент обработки знал сообщения всех других элементов обработки, т.е. куда это конкатенация. Операция может быть реализована по шаблону алгоритма.
Вход: сообщение в блоке обработки .Выход: все сообщения .за делать послать к Получить из конец
С каждой итерацией длина передаваемого сообщения удваивается. Это приводит к времени выполнения .
Тот же принцип можно применить к Все-Уменьшить операций, но вместо объединения сообщений он выполняет операцию сокращения для двух сообщений. Так что это Уменьшать операция, результат которой известен всем процессорам. По сравнению с обычной операцией сокращения, за которой следует широковещательная рассылка, All-Reduce в гиперкубах сокращает количество этапов связи.
Все для всех
Здесь каждый элемент обработки имеет уникальное сообщение для всех остальных элементов обработки.
Вход: сообщение на обрабатывающем элементе к обрабатывающему элементу .за делать Получить от обрабатывающего элемента : все сообщения для моего -мерный субкуб послать к обрабатывающему элементу : все сообщения для своего -мерный субкубконец
С каждой итерацией сообщение приближается к месту назначения на одно измерение, если оно еще не пришло. Следовательно, все сообщения достигли своей цели не позднее, чем через шаги. На каждом шагу отправляются сообщения: на первой итерации половина сообщений не предназначена для собственного субкуба. На каждом последующем шаге субкуб имеет только половину размера, чем раньше, но на предыдущем шаге точно такое же количество сообщений поступило от другого элемента обработки.
В результате время выполнения .
ESBT-трансляция
Алгоритм ESBT-broadcast (Edge-disjoint Spanning Binomial Tree).[3] представляет собой конвейерный алгоритм широковещательной рассылки с оптимальным временем выполнения для кластеров с топологией сети гиперкуб. Алгоритм встраивает биномиальные деревья с непересекающимися ребрами в гиперкубе, такие, что каждый сосед обрабатывающего элемента является корнем остовного биномиального дерева на узлы. Чтобы передать сообщение, исходный узел разбивает свое сообщение на фрагменты одинакового размера и циклически отправляет их в корни биномиальных деревьев. Получив кусок, биномиальные деревья транслируют его.
Время выполнения
На каждом шаге исходный узел отправляет один из своих куски биномиального дерева. Для передачи фрагмента в биномиальном дереве требуется шаги. Таким образом, требуется шаги по распределению всех чанков и дополнительно шагов до завершения трансляции последнего биномиального дерева, в результате чего шаги в целом. Таким образом, время выполнения сообщения длины является . С оптимальным размером чанка , оптимальное время работы алгоритма .
Построение биномиальных деревьев
В этом разделе описывается, как систематически строить биномиальные деревья. Сначала построим одно биномиальное остовное дерево фон узлы следующим образом. Пронумеруйте узлы из к и рассмотрим их двоичное представление. Затем дочерние элементы каждого узла получаются путем отрицания единичных ведущих нулей. В результате получается одно биномиальное остовное дерево. Чтобы получить непересекающиеся по краям копии дерева, перевод и поворот узлов: для -й копии дерева применить операцию XOR с к каждому узлу. Затем поверните все узлы вправо на цифры. Результирующие биномиальные деревья не пересекаются по ребрам и, следовательно, удовлетворяют требованиям алгоритма широковещательной передачи ESBT.
Рекомендации
- ^ Грама, А. (2003). Введение в параллельные вычисления. Эддисон Уэсли; Auflage: 2-е изд. ISBN 978-0201648652.
- ^ Фостер, И. (1995). Проектирование и создание параллельных программ: концепции и инструменты для параллельной разработки программного обеспечения. Эддисон Уэсли; ISBN 0201575949.
- ^ Johnsson, S.L .; Хо, К.-Т. (1989). «Оптимальное вещание и персонализированное общение в гиперкубах». Транзакции IEEE на компьютерах. 38 (9): 1249–1268. Дои:10.1109/12.29465. ISSN 0018-9340.