В этом примере мы смотрим на gop
функционируйте и функции, которые основываются на нем: gplus
и gcat
. Эти на вид простые функции оказываются очень мощными инструментами в параллельном программировании.
gop
функция позволяет нам выполнять любую ассоциативную бинарную операцию на переменной, которая задана на всех лабораториях. Это позволяет нам не только суммировать переменную через все лаборатории, но также и находить ее минимум и максимум через лаборатории, конкатенировать их и выполнять много других полезных операций.
Связанная документация:
страница с описанием spmd в Руководстве пользователя Parallel Computing Toolbox™
Код, показанный в этом примере, может быть найден в этой функции:
function paralleltutorial_gop
%#ok<*NOPRT>: disable code analyzer printing warning
При выполнении параллельного программирования мы часто сталкиваемся с ситуацией определения переменной на всех лабораториях, и мы хотим выполнить операцию на переменной, когда это существует на всех лабораториях. Например, если мы вводим spmd оператор и задаем
spmd x = labindex end
Lab 1: x = 1 Lab 2: x = 2 Lab 3: x = 3 Lab 4: x = 4 Lab 5: x = 5 Lab 6: x = 6 Lab 7: x = 7 Lab 8: x = 8 Lab 9: x = 9 Lab 10: x = 10 Lab 11: x = 11 Lab 12: x = 12
на всех лабораториях мы можем хотеть вычислить сумму значений x
через лаборатории. Это точно что gplus
операция делает, она суммирует x
через лаборатории и копии результат на всех лабораториях:
spmd s = gplus(x); end
Переменные, присвоенные внутренней части spmd оператор, представлены на клиенте как Составной объект. Мы можем принести получившиеся значения от лабораторий до клиента путем индексации в Составной объект во многом как тот из массивов ячеек:
s{1} % Display the value of s on lab 1. All labs store the same value.
ans = 78
Кроме того, gop
, gplus
, и gcat
позвольте нам задавать одну лабораторию, в которую должен быть возвращен функциональный выходной параметр, и они возвращают пустой вектор на других лабораториях.
spmd s = gplus(x, 1); end s{1}
ans = 78
В этом примере показано, как выполнить хост операций, похожих на сложение через все лаборатории. В MPI они известны как коллективные операции, такие как MPI_SUM, MPI_PROD, MPI_MIN, MPI_MAX, и т.д.
Данные, которые мы используем во всех наших примерах, очень просты: 1 2 различный массив, который незначительно более сложен, чем x
мы задали в начале:
spmd x = labindex + (1:2) end
Lab 1: x = 2 3 Lab 2: x = 3 4 Lab 3: x = 4 5 Lab 4: x = 5 6 Lab 5: x = 6 7 Lab 6: x = 7 8 Lab 7: x = 8 9 Lab 8: x = 9 10 Lab 9: x = 10 11 Lab 10: x = 11 12 Lab 11: x = 12 13 Lab 12: x = 13 14
Теперь, когда мы инициализировали наш векторный x
к различным значениям на лабораториях мы можем задать вопросы такой как, что поэлементно сумма значений x
через лаборатории? Что относительно продукта, минимума и максимума? Ожидаться от нашего введения,
spmd s = gplus(x); end s{1}
ans = 90 102
возвращается поэлементно сложение значений x
. Однако gplus
только особый случай gop
операция, являющаяся сокращением от Глобальной Операции. gop
функция позволяет нам выполнять любую ассоциативную операцию через лаборатории на элементах различного массива. Самым основным примером ассоциативной операции является сложение; это ассоциативно, потому что сложение независимо от группировки, которая используется:
(a + b) + c = a + (b + c)
В MATLAB® сложение может обозначаться @plus
указатель на функцию, таким образом, мы можем также записать gplus(x)
как
spmd s = gop(@plus, x); end s{1}
ans = 90 102
Мы можем конкатенировать векторный x
через лаборатории при помощи gcat
функция, и мы можем выбрать размерность, чтобы конкатенировать вперед.
spmd y1 = gcat(x, 1); % Concatenate along rows. y2 = gcat(x, 2); % Concatenate along columns. end y1{1} y2{1}
ans = 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 11 12 12 13 13 14 ans = Columns 1 through 13 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 Columns 14 through 24 9 9 10 10 11 11 12 12 13 13 14
Просто вычислить поэлементно продукт значений x
через лаборатории:
spmd p = gop(@times, x); end p{1}
ans = 1.0e+10 * 0.6227 4.3589
Мы можем также найти поэлементно максимум x
через лаборатории:
spmd M = gop(@max, x); m = gop(@min, x); end M{1} m{1}
ans = 13 14 ans = 2 3
MATLAB начинает еще больше встроенных ассоциативных операций. Логический AND, OR и операции "исключающее ИЛИ" представлены @and
, @or
, и @xor
указатели на функции. Например, посмотрите на логический массив
spmd y = (x > 4) end
Lab 1: y = 0 0 Lab 2: y = 0 0 Lab 3: y = 0 1 Lab 4: y = 1 1 Lab 5: y = 1 1 Lab 6: y = 1 1 Lab 7: y = 1 1 Lab 8: y = 1 1 Lab 9: y = 1 1 Lab 10: y = 1 1 Lab 11: y = 1 1 Lab 12: y = 1 1
Мы можем затем легко выполнить эти логические операции на элементах y
через лаборатории:
spmd yand = gop(@and, y); yor = gop(@or, y); yxor = gop(@xor, y); end yand{1} yor{1} yxor{1}
ans = 0 0 ans = 1 1 ans = 1 0
Чтобы завершить наш тур по ассоциативным операциям, которые встроены в MATLAB, мы смотрим на поразрядный AND, OR и операции "исключающее ИЛИ". Они представлены @bitand
bitor
, и @bitxor
указатели на функции.
spmd xbitand = gop(@bitand, x); xbitor = gop(@bitor, x); xbitxor = gop(@bitxor, x); end xbitand{1} xbitor{1} xbitxor{1}
ans = 0 0 ans = 15 15 ans = 0 12
Мы должны сделать только определенное программирование, чтобы найти labindex соответствие туда, где поэлементно максимум x
через лаборатории происходит. Мы можем сделать это во всего нескольких строках кода:
type pctdemo_aux_gop_maxloc
function [val, loc] = pctdemo_aux_gop_maxloc(inval) %PCTDEMO_AUX_GOP_MAXLOC Find maximum value of a variant and its labindex. % [val, loc] = pctdemo_aux_gop_maxloc(inval) returns to val the maximum value % of inval across all the labs. The labindex where this maximum value % resides is returned to loc. % Copyright 2007 The MathWorks, Inc. out = gop(@iMaxLoc, {inval, labindex*ones(size(inval))}); val = out{1}; loc = out{2}; end function out = iMaxLoc(in1, in2) % Calculate the max values and their locations. Return them as a cell array. in1Largest = (in1{1} >= in2{1}); maxVal = in1{1}; maxVal(~in1Largest) = in2{1}(~in1Largest); maxLoc = in1{2}; maxLoc(~in1Largest) = in2{2}(~in1Largest); out = {maxVal, maxLoc}; end
и когда функция была реализована, она может быть применена так же легко как любая из встроенных операций:
spmd [maxval, maxloc] = pctdemo_aux_gop_maxloc(x); end [maxval{1}, maxloc{1}]
ans = 13 14 12 12
Точно так же нам только нужны несколько строк кода, чтобы найти labindex где поэлементно минимум x
через лаборатории происходит:
type pctdemo_aux_gop_minloc
function [val, loc] = pctdemo_aux_gop_minloc(inval) %PCTDEMO_AUX_GOP_MINLOC Find minimum value of a variant and its labindex. % [val, loc] = pctdemo_aux_gop_minloc(inval) returns to val the minimum value % of inval across all the labs. The labindex where this minimum value % resides is returned to loc. % Copyright 2007 The MathWorks, Inc. out = gop(@iMinLoc, {inval, labindex*ones(size(inval))}); val = out{1}; loc = out{2}; end function out = iMinLoc(in1, in2) % Calculate the min values and their locations. Return them as a cell array. in1Smallest = (in1{1} < in2{1}); minVal = in1{1}; minVal(~in1Smallest) = in2{1}(~in1Smallest); minLoc = in1{2}; minLoc(~in1Smallest) = in2{2}(~in1Smallest); out = {minVal, minLoc}; end
Мы можем затем легко найти минимум с gop
:
spmd [minval, minloc] = pctdemo_aux_gop_minloc(x); end [minval{1}, minloc{1}]
ans = 2 3 1 1