13、基于OFI的OpenSHMEM设计与实现

基于OFI的OpenSHMEM设计与实现

在高性能计算(HPC)领域,数据中心和并行编程模型至关重要。本文将深入探讨OpenSHMEM这一并行编程模型,以及基于OpenFabrics Interface(OFI)的Sandia OpenSHMEM(SOS)库的设计与实现。

1. OpenSHMEM简介

OpenSHMEM是一种并行编程模型,它定义了单程序多数据(SPMD)执行模型和分区全局地址空间(PGAS)通信库。它允许程序员通过单边读写和原子访问例程,将内存区域暴露给远程访问。

SHMEM已经使用了二十多年,大多数主要的HPC供应商都有其实现。然而,缺乏开放规范导致不同实现之间存在差异,限制了用户社区对编程模型的扩展能力。为了解决这些问题,OpenSHMEM规范应运而生,旨在对SHMEM通信库进行标准化和扩展。

目前有多种OpenSHMEM的实现,包括开源的参考实现、OpenMPI的OSHMEM、Mellanox的Scalable SHMEM和MVAPICH2 - X等。在本文中,我们使用开源的Sandia OpenSHMEM(SOS)库,它基于早期的Portals SHMEM库,并支持新的OpenSHMEM 1.3规范和OpenFabrics Interface libfabric通信层。

2. SOS的设计

SOS定义了内部网络数据传输和共享内存层。其传输层旨在减少每种网络所需实现的函数数量,同时暴露核心的OpenSHMEM通信语义,以优化可扩展性和性能。SOS支持Portals 4和OFI,本文主要关注OFI传输层,并扩展其以支持广泛的libfabric功能,通过libfabric uGNI提供商高效利用A

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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