25、全对全通信中的节能策略与内存HDF5文件的数据重分配

全对全通信中的节能策略与内存HDF5文件的数据重分配

1. 全对全通信中的节能策略

在高性能计算中,能源效率是一个重要的考量因素。对于全对全(All-to-All)通信操作,提出了按调用节能策略,并在MVAPICH2中实现为MPI Alltoall集合操作,且不修改现有算法。

1.1 相关研究
  • 现代高性能集群中互连的能源效率受到关注。
  • 有研究通过DVFS(动态电压频率调整)来实现通信阶段的节能。
  • 也有工具可估算并行应用在不同CPU组件方面的功耗特性。
  • 还有提出在集合操作(如MPI Alltoall和MPI Bcast)中节能的算法,但与本文方法有显著差异。例如,有的算法假设节流对节点间通信有负面影响,因此重新设计全对全操作,让部分套接字在某些时间不参与通信以进行节流,但随着节点内核心数量增加,这种方法可能引入显著的性能开销。而本文方法是将两个套接字保持在最低频率并节流到更高状态T5来实现节能。
1.2 实验结果

对节点间和节点内消息传输对CPU节流的敏感性进行了评估,发现节流对节点间通信性能几乎没有负面影响。因此,在MVAPICH2的三种不同全对全实现的纯节点间通信步骤中应用了DVFS和CPU节流。实验表明,对于CPMD应用输入和NAS应用基准测试,所提出的策略可实现高达15.7%的节能,且不会引入显著的性能损失。

2. 内存HDF5文件的数据重分配

模拟代码使用HDF5文件格式的输出通常由多个不同的属性和数据集组成,这些对象在通过HDF5层读写时会创建不同块大小的元数据和数据IO操作。通过

在MATLAB环境中实现Turbo码的仿真是一种学习和理解这种高效纠错编码技术的重要途径。Turbo码是由两个或多个迭代的卷积编码器组成的,它通过交织器将输入信息流分成两部分,分别进行编码,然后将编码结果再交织,形成两个相互依赖的编码流,从而实现强大的纠错能力。下面我们将详细探讨MATLAB实现Turbo码仿真的关键步骤和相关知识点。 我们需要了解Turbo码的基本结构。Turbo码的核心在于它的迭代解码过程,这使得它在误码率性能上接近香农限。编码部分通常包括一个涡轮编码器,由两个相同的或近似的并行交织卷积编码器组成。在MATLAB中,我们可以使用`comm.TurboEncoder`对象来创建这个编码器。 1. **卷积编码器**:卷积编码器是Turbo码的基础,MATLAB提供了`comm.ConvolutionalEncoder`对象来实现。它通常由两个生成多项式定义,这些生成多项式决定了编码器的特性。在代码中,我们需要设置这些参数,并将原始信息序列输入到编码器中。 2. **交织器**:交织器是Turbo码的关键组件,它打乱了原始数据的顺序,以便在解码时能够进行有效的迭代处理。在MATLAB中,我们可以使用`comm.Interleaver`对象实现这一功能。通常选择随机或特定模式的交织器,如循环交织器。 3. **信道模型**:在仿真中,我们需要模拟实际通信环境下的信道条件,例如AWGN(Additive White Gaussian Noise,高斯白噪声)信道或衰落信道。MATLAB的`awgn`函数可以方便地添加高斯噪声。 4. **解码器**:Turbo码的解码通常采用BCJR(Bahl-Cocke-Jelinek-Raviv)算法或其它迭代算法。在MATLAB中,`comm.TurboDecoder`对象用于实现这些算法。解码过程包括软输入软输出(SISO)迭代,这涉及到对编码流的软信息进行多次处理。 5. **性能评估**:通过计算误码率(BER)或误符号率(SER)来评估编码系统的性能。MATLAB提供了`biterr`和`symbolserr`函数来计算这些指标。此外,绘制误码率曲线对于理解和优化系统性能至关重要。 在WuYufei提供的MATLAB代码中,可能包含了以上各部分的实现。修改过的中文注释有助于理解代码逻辑,而添加的绘图部分可能用于展示随着迭代次数增加,解码性能的变化趋势。通过运行和分析这段代码,我们可以深入理解Turbo码的工作原理和MATLAB在通信系统仿真中的应用。同时,学习这段代码也能够提升我们对编码理论、信道建模和解码算法的理解,为实际的通信系统设计和分析打下坚实基础。
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