10、分布式计算中的通信与性能优化

分布式计算中的通信与性能优化

在分布式系统中，由于缺乏统一的地址空间，数据共享的常规机制（如参数和全局变量）不再适用，因此需要明确指定数据的移动方式。本文将介绍两种重要的通信工具——ZeroMQ和MPI，以及IPython API中的一些实用功能，帮助你更好地进行分布式计算。

1. MPI通信模式

MPI（Message Passing Interface）是大多数高性能计算（HPC）应用的主力，具有高效、经过充分调试的特点，其动态创建进程的能力也是一项重要特性。

1.1 广播（Broadcasting）

在MPI中，广播是将一个进程的数据发送给所有其他进程的操作。例如，当一个程序需要从用户那里获取输入，并在每个进程中对该输入进行操作时，如果每个进程都独立地向用户请求输入，那将是不合理的。因此，通常由排名为0的进程收集输入，然后将其广播给其他所有进程。

from mpi4py import MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
if rank == 0:
    data = input("Please enter random number seed")
else:
    data = None
# mpi4py wants to send an object, so we will leave the
# input in that format
data = comm.bcast(data, root=0)

1.2 归约（Reduce）

归约操作是