MPI + 线程并行化与仅 MPI 相比有啥优势（如果有）？

Posted 2023-03-27

【中文标题】MPI + 线程并行化与仅 MPI 相比有啥优势（如果有）？

【英文标题】：What is the advantage (if any) of MPI + threads parallelization vs. MPI-only?MPI + 线程并行化与仅 MPI 相比有什么优势（如果有）？

【发布时间】：2017-05-15 15:03:25

【问题描述】：

给定一个由多个节点组成的集群，每个节点都承载多核处理器，与使用纯全 MPI 相比，在节点之间使用 MPI 和节点内的 OpenMP/pthread 是否有任何优势？如果我理解正确，如果我在单个节点上运行 MPI 程序并指示进程数等于内核数，那么我将有一个诚实的并行 MPI 作业，多个进程在不同的内核上运行。那么，为什么还要在节点内使用线程而只在节点之间使用 MPI 来进行混合并行化呢？对于 MPI+CUDA 混合的情况我没有疑问，因为 MPI 不能使用 GPU，但它可以使用 CPU 内核，那为什么要使用线程呢？

【问题讨论】：

因为在线程之间共享数据比在进程之间更容易、更快捷。

好的，所以如果并行任务之间的通信不密集，那么 MPI+线程可能不会比纯 MPI 提供太多收益？

【参考方案1】：

结合使用 OpenMP/pthread 线程和 MPI 进程称为混合编程。它比纯 MPI 更难编程，但随着最近 OpenMP 延迟减少，使用混合 MPI 很有意义。一些优点是：

避免数据复制：由于线程可以在节点内共享数据，如果任何数据需要在进程之间复制，我们可以避免这种情况。 轻量级：线程是轻量级的，因此您可以减少与进程相关的元数据。 消息数量减少：节点内的单个进程可以与其他进程通信，减少节点之间的消息数量（从而减少网络接口卡的压力）。集体交流中涉及的消息数量是值得注意的。 更快的通信 ：正如上面@user3528438 所指出的，由于线程使用共享内存进行通信，您可以避免在节点内使用点对点 MPI 通信。最近的一种方法（2012 年）建议使用 RMA 共享内存而不是节点内的线程 - 这种模型称为 MPI+MPI（使用 MPI 加 MPI 搜索 google 学者）。

但混合 MPI 也有其缺点，但您只询问了优点。

【讨论】：

另一个好处是更快的启动时间，并减少开销（例如设置通信通道的时间 + 内部内存占用）

使用 MPI 共享内存（MPI 3 标准的一部分）在很大程度上解决了数据复制问题。

【参考方案2】：

这实际上是一个看起来要复杂得多的问题。

这取决于很多因素。根据经验，我会说：您总是乐于避免使用 hibrid openMP-MPI。这是一个需要优化的烂摊子。但是有一些时刻是你无法避免的，主要取决于你正在解决的问题和你可以访问的集群。

假设您正在解决一个高度可并行化的问题并且您有一个小型集群，那么 Hibrid 可能毫无用处。

但是，如果您遇到一个问题，可以说可以很好地扩展到 N 个进程，但在 4N 时效率开始变得非常差。而且您可以访问具有 10N 个内核的集群......然后混合将是一种解决方案。每个 MPI 进程将使用少量线程，例如 4（众所周知，>8 效率不高）。 （想想我认识的大多数人在 KNL 上每个 MPI 进程使用 4 到 8 个线程，即使一个芯片有 68 个内核，这很有趣）

那么混合加速器/openMP/MPI 呢？

加速器 + MPI 有问题。一旦您开始使用具有加速器的集群，您将需要使用诸如 openMP/MPI 或 CUDA/MPI 或 openACC/MPI 之类的东西，因为您需要在设备之间进行通信。如今，您可以使用 Direct GPU 绕过 CPU（至少对于 Nvidia 而言，对于其他构建器来说不是线索，但我希望会是这种情况）。然后通常每个 GPU 将使用 1 个 MPI 进程。大多数带有 GPU 的集群将有 1 个插槽和 N 个加速器（N