我正在使用的 MPI 实现本身并不支持完整的多线程操作(最高级别是 MPI_THREAD_SERIALIZED，原因很复杂)，所以我试图将来自多个线程的请求汇集到一个单个工作线程，然后将结果分散回多个线程。
通过使用并发队列，我可以轻松地处理收集本地请求任务，并且 MPI native 支持排队异步任务。然而，问题是让双方相互交谈:
为了将响应分散回各个线程，我需要对当前进行中的请求调用类似 MPI_Waitany 的方法，但在此期间 MPI worker 被有效阻塞，因此它无法从本地工作人员那里收集和提交任何新任务。
// mpi worker thread
std::vector<MPI_Request> requests; // in-flight requests
while(keep_running)
{
if(queue.has_tasks_available())
{
MPI_Request r;
// task only performs asynchronous MPI calls, puts result in r
queue.pop_and_run(task, &r);
requests.push_back(r);
}
int idx;
MPI_Waitany(requests.size(), requests.data(), &idx,
MPI_STATUS_IGNORE); // problems here! can't get any new tasks
dispatch_mpi_result(idx); // notifies other task that it's response is ready
// ... erase the freed MPI_Request from requests
}
类似地，如果我只是让 mpi worker 等待新任务从并发队列中可用，然后使用类似 MPI_Testany 的方式轮询 MPI 响应，那么最好的响应可能要么实际到达本地 worker 需要很长时间，最坏的情况是 mpi worker 会死锁，因为它正在等待本地任务，但所有任务都在等待 mpi 响应。
// mpi worker thread
std::vector<MPI_Request> requests; // in-flight requests
while(keep_running)
{
queue.wait_for_available_task(); // problem here! might deadlock here if no new tasks happen to be submitted
MPI_Request r;
queue.pop_and_run(task, &r);
requests.push_back(r);
int idx;
MPI_Testany(requests.size(), requests.data(), &idx, MPI_STATUS_IGNORE);
dispatch_mpi_result(idx); // notifies other task that its response is ready
// ... erase the freed MPI_Request from requests
}
我能看到的解决这两个问题的唯一解决方案是让 mpi worker 只轮询双方，但这意味着我有一个永久 Hook 的线程来处理请求:
// mpi worker thread
std::vector<MPI_Request> requests; // in-flight requests
while(keep_running)
{
if(queue.has_tasks_available())
{
MPI_Request r;
// task only performs asynchronous MPI calls, puts result in r
queue.pop_and_run(task, &r);
requests.push_back(r);
}
int idx;
MPI_Testany(requests.size(), requests.data(), &idx, MPI_STATUS_IGNORE);
dispatch_mpi_result(idx); // notifies other task that its response is ready
// ... erase the freed MPI_Request from requests
}
我可以引入某种休眠功能，但这似乎是一种 hack，会降低我的吞吐量。对于这种饥饿/低效率问题，是否有其他解决方案？
最佳答案
我担心你已经接近你可以用你的最终解决方案做的最好的了，循环检查本地线程和MPI_Testany(或更好的MPI_Testsome)的新任务>).
您可以做的一件事就是为此投入整个核心。优点是，这很简单，具有低延迟并提供可预测的性能。在现代 HPC 系统上，这通常是 > 20 个内核，因此开销 < 5%。如果您的应用程序受内存限制，则开销甚至可以忽略不计。不幸的是，这会浪费="" cpu="" 周期和能源。一个小的修改是在循环中引入="">usleep。您必须调整 sleep 时间以平衡利用率和延迟。
如果你想为应用程序使用所有内核，你必须小心 MPI 线程不会从计算线程中窃取 CPU 时间。我假设你的队列实现是阻塞的，即不忙等待。这导致了计算线程在等待时可以给 CPU 时间给 MPI 线程的情况。不幸的是，发送这可能不是真的，因为工作人员可以在将任务放入队列后立即继续。
您可以做的是增加 MPI 线程的 nice 级别(降低优先级)，以便它主要在计算线程等待结果时运行。您还可以在循环中使用 sched_yield 向调度程序提供一些提示。虽然两者都是在 POSIX 中定义的，但它们的语义非常弱并且强烈依赖于 actual scheduler implementation .用 sched_yield 实现繁忙的等待循环通常不是一个好主意，但您别无选择。 OpenMPI 和 MPICH 在某些情况下实现了类似的循环。
额外的 MPI 线程的影响取决于您的计算线程的紧密耦合程度。例如。如果它们经常处于障碍中，则会严重降低性能，因为仅延迟单个线程就会延迟所有线程。
最后，如果您希望实现高效，则必须针对特定系统进行测量和调整。
关于c++ - 有效地收集/分散任务，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37915579/
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我的瘦服务器配置了nginx，我的ROR应用程序正在它们上运行。在我发布代码更新时运行thinrestart会给我的应用程序带来一些停机时间。我试图弄清楚如何优雅地重启正在运行的Thin实例，但找不到好的解决方案。有没有人能做到这一点？ 最佳答案 #Restartjustthethinserverdescribedbythatconfigsudothin-C/etc/thin/mysite.ymlrestartNginx将继续运行并代理请求。如果您将Nginx设置为使用多个上游服务器，例如server{listen80;server
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这是一道面试题，我没有答对，但还是很好奇怎么解。你有N个人的大家庭，分别是1,2,3,...,N岁。你想给你的大家庭拍张照片。所有的家庭成员都排成一排。“我是家里的friend，建议家庭成员安排如下:”1岁的家庭成员坐在这一排的最左边。每两个坐在一起的家庭成员的年龄相差不得超过2岁。输入:整数N，1≤N≤55。输出:摄影师可以拍摄的照片数量。示例->输入:4，输出:4符合条件的数组:[1,2,3,4][1,2,4,3][1,3,2,4][1,3,4,2]另一个例子:输入:5输出:6符合条件的数组:[1,2,3,4,5][1,2,3,5,4][1,2,4,3,5][1,2,4,5,3][
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我对如何计算通过{%assignvar=0%}赋值的变量加一完全感到困惑。这应该是最简单的任务。到目前为止，这是我尝试过的:{%assignamount=0%}{%forvariantinproduct.variants%}{%assignamount=amount+1%}{%endfor%}Amount:{{amount}}结果总是0。也许我忽略了一些明显的东西。也许有更好的方法。我想要存档的只是获取运行的迭代次数。 最佳答案 因为{{incrementamount}}将输出您的变量值并且不会影响{%assign%}定义的变量，我
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