7、多核与网络感知的 MPI 拓扑函数

多核与网络感知的 MPI 拓扑函数

1. 引言

随着多核架构和高性能互连技术的发展,集群计算正朝着更高性能迈进。这类系统的节点架构和互连网络日益呈现出层次化的特点,不同层次的通信性能存在差异。因此,通信库需要高效处理高性能计算(HPC)应用在这些层次化系统上的通信需求。

消息传递接口(MPI)是 HPC 应用中主要的消息传递标准。它提供了一组接口,用于根据应用的通信模式构建虚拟拓扑,并支持对进程进行重映射以优化性能。然而,大多数 MPI 库对这些功能的实现较为简单,缺乏有效的进程重映射支持。

本文设计了 MPI 非分布式拓扑函数(MPI_Graph_create 和 MPI_Cart_create),用于在层次化集群上进行高效的进程重映射。通过将节点物理拓扑与网络架构集成,并在 MPI 库中使用图嵌入工具,我们改进了拓扑函数的实现,优化了初始进程映射。在两个不同的 InfiniBand 集群上进行的微基准测试和 MPI 应用测试表明,该实现可显著提高通信性能和应用执行时间。

2. 背景与动机

MPI 定义了一组用于图和笛卡尔结构的虚拟拓扑定义函数,如 MPI_Graph_create 和 MPI_Cart_create。这些函数接受虚拟拓扑并返回包含所需拓扑的新 MPI 通信器。如果用户选择重排序,函数可能会对进程排名进行重新排序,以实现高效的进程到核心映射。

这些函数接受的拓扑是非分布式的,即所有节点都对整个结构有完整的视图,并将所有信息传递给函数。最近,MPI 标准增加了分布式图拓扑功能,以支持大规模系统。在这些函数中,每个节点对图只有有限的邻域视图,所有进程以分布式方式共同构建虚拟拓扑。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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