MPI_Scatterv : 프로세스 0의 분할 오류 11

Question

하이퍼 큐브 그룹에 속한 프로세스간에 값을 분산하려고합니다 (quicksort 프로젝트). 프로세스의 양에 따라 과도한 프로세스를 제외하고 새로운 커뮤니케이터를 생성하거나 정확하게 하이퍼 큐브 (2의 거듭 제곱)에 맞는 MPI_COMM_WORLD를 복제합니다. 두 경우

, 데이터를 수신 0 이외 처리하지만 : - 첫 번째 시나리오에서, 프로세스 0 세그멘테이션 오류 11 슬로우 - 번째 시나리오 아무것도 결함 온하지만 프로세스 0 값 무의미한이다 받았다.

참고 : 일반 MPI_Scatter를 시도하면 모든 것이 잘 작동합니다. 우선

//Input 
vector<int> LoadFromFile(); 

int d;      //dimension of hypercube 
int p;      //active processes 
int idle;     //idle processes 
vector<int> values;   //values loaded 
int arraySize;    //number of total values to distribute 

int main(int argc, char* argv[]) 
{  
int mpiWorldRank; 
int mpiWorldSize; 

int mpiRank; 
int mpiSize; 

MPI_Init(&argc, &argv); 

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &mpiWorldRank); 
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &mpiWorldSize); 
MPI_Comm MPI_COMM_HYPERCUBE; 

d = log2(mpiWorldSize);  
p = pow(2, d);     //Number of processes belonging to the hypercube 
idle = mpiWorldSize - p;  //number of processes in excess 
int toExclude[idle];   //array of idle processes to exclude from communicator 
int sendCounts[p];    //array of values sizes to be sent to processes 

// 
int i = 0; 
while (i < idle) 
{ 
    toExclude[i] = mpiWorldSize - 1 - i; 
    ++i; 
} 

//CREATING HYPERCUBE GROUP: Group of size of power of 2 ----------------- 
MPI_Group world_group; 
MPI_Comm_group(MPI_COMM_WORLD, &world_group); 

// Remove excessive processors if any from communicator 
if (idle > 0) 
{ 
    MPI_Group newGroup;  
    MPI_Group_excl(world_group, 1, toExclude, &newGroup); 
    MPI_Comm_create(MPI_COMM_WORLD, newGroup, &MPI_COMM_HYPERCUBE); 
    //Abort any processor not part of the hypercube.  
    if (mpiWorldRank > p) 
    { 
     cout << "aborting: " << mpiWorldRank <<endl; 
     MPI_Finalize(); 
     return 0; 
    } 
} 
else 
{ 
    MPI_Comm_dup(MPI_COMM_WORLD, &MPI_COMM_HYPERCUBE); 
} 

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_HYPERCUBE, &mpiRank); 
MPI_Comm_size(MPI_COMM_HYPERCUBE, &mpiSize); 
//END OF: CREATING HYPERCUBE GROUP -------------------------- 

if (mpiRank == 0) 
{ 
    //STEP1: Read input 
    values = LoadFromFile(); 
    arraySize = values.size(); 
} 

//Transforming input vector into an array 
int valuesArray[values.size()]; 
if(mpiRank == 0) 
{ 
    copy(values.begin(), values.end(), valuesArray); 
} 

//Broadcast input size to all processes 
MPI_Bcast(&arraySize, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_HYPERCUBE); 

//MPI_Scatterv: determining size of arrays to be received and displacement 
int nmin = arraySize/p; 
int remainingData = arraySize % p; 
int displs[p]; 
int recvCount; 

int k = 0; 
for (i=0; i<p; i++) 
{ 
    sendCounts[i] = i < remainingData 
     ? nmin+1 
     : nmin; 
    displs[i] = k; 
    k += sendCounts[i]; 
} 

recvCount = sendCounts[mpiRank]; 
int recvValues[recvCount]; 

//Following MPI_Scatter works well:  
// MPI_Scatter(&valuesArray, 13, MPI_INT, recvValues , 13, MPI_INT, 0, MPI_COMM_HYPERCUBE); 

MPI_Scatterv(&valuesArray, sendCounts, displs, MPI_INT, recvValues , recvCount, MPI_INT, 0, MPI_COMM_HYPERCUBE); 

int j = 0; 
while (j < recvCount) 
{ 
    cout << "rank " << mpiRank << " received: " << recvValues[j] << endl; 
    ++j; 
} 

MPI_Finalize(); 
return 0; 
} 

Answer 1

, 당신은 MPI_Group_excl에 잘못된 인수를 공급하고 있습니다 :

MPI_Group_excl(world_group, 1, toExclude, &newGroup); 
//      ^

두 번째 인수는 제외 목록의 항목 수를 지정하기 때문에 idle 같아야한다. 단일 순위 만 제외하고 있기 때문에 결과 그룹의 순위는 이므로 MPI_Scatterv은 sendCounts[]과 displs[]에 많은 요소가 있다고 예상합니다. 그 중 단지 p 요소는 올바르게 초기화되고 나머지는 무작위이므로 MPI_Scatterv이 루트에서 충돌합니다.

또 다른 오류는 유휴 프로세스를 중단하는 코드입니다. if (mpiWorldRank >= p)이어야합니다.

나는 전체 제외 코드 대신 MPI_Comm_split에 단일 호출로 대체하는 것이 좋습니다 것입니다 :

MPI_Comm comm_hypercube; 
int colour = mpiWorldRank >= p ? MPI_UNDEFINED : 0; 

MPI_Comm_split(MPI_COMM_WORLD, colour, mpiWorldRank, &comm_hypercube); 
if (comm_hypercube == MPI_COMM_NULL) 
{ 
    MPI_Finalize(); 
    return 0; 
} 

어떤 과정 공급의 색상과 같은 MPI_UNDEFINED는 통화가 MPI_Comm_dup에 해당하지 않는 경우.

MPI_으로 시작하는 코드 이름은 MPI 구현의 기호와 충돌 할 수 있으므로 사용하지 마십시오.

추가 참고 :

MPI_Scatterv(&values[0], ...);