distributed sparse matrix SPMV(分布式稀疏矩阵的spmv操作)

本文介绍了在分布式环境中如何进行稀疏矩阵与向量乘法(SPMV)操作。通过MPI进行通信,处理矩阵边界元素的交换,确保各进程持有独立的向量部分。在SPMV过程中,首先进行矩阵边界的 ghost 元素通信,然后在本地进程中执行实际的矩阵乘法计算,从而完成分布式稀疏矩阵的SPMV运算。

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    分布式vector,不存在各procs上的部分vector通信的问题,即各部分的vector是独立的。而分布式矩阵(dsm),在各procs所持有子矩阵的边界上,需要与邻居procs通信。dsm的通信系数,在mpi_matrix里面给出了。具体到spmv 操作中:


    1  通信,得到+ghost矩阵 :矩阵(边界)元素发送/接受

 47        for(int i=0; i<num_neighbors; i++)

 48        {

 49                local_int_t n_recv = receiveLength[i]; 

 50                MPI_Irecv(x_external, n_recv, MPI_DOUBLE, neighbors[i], MPI_COMM_WORLD);//

 51                x_external += n_recv;

 52        }

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