基于MPI的高精度归约函数设计与实现

计算机工程与科学 ›› 2021, Vol. 43 ›› Issue (4): 594-602.

基于MPI的高精度归约函数设计与实现

何康1，黄春1，姜浩1，谷同祥2，齐进2，刘杰1,3,4

（1.国防科技大学计算机学院,湖南长沙 410073;2北京应用物理与计算数学研究所,北京 100000;

3.国防科技大学并行与分布处理重点实验室,湖南长沙 410073;

4.国防科技大学复杂系统软件工程湖南省重点实验室,湖南长沙 410073）

收稿日期:2020-05-10 修回日期:2020-07-01 出版日期:2021-04-25 发布日期:2021-04-21
基金资助:
重点研发计划（2018YFB0204301）；
国家自然科学基金（61907034）;
科学挑战专题资助项目（TZ2016002）；湖南省自然科学基金（2018JJ3616）

Design and implementation of a high-precision reduction function based on MPI

HE Kang1，HUANG Chun1,JIANG Hao1,GU Tong-xiang2,QI Jin2,LIU Jie1,3,4#br#

#br#

(1.College of Computer Science and Technology,National University of Defense Technology,Changsha 410073;

2.Institute of Applied Physics and Computational Mathematics,Beijing 100000;

3.Science and Technology on Parallel and Distributed Processing Laboratory,

National University of Defense Technology,Changsha 410073;

4.Laboratory of Software Engineering for Complex Systems,

National University of Defense Technology,Changsha 410073,China)

Received:2020-05-10 Revised:2020-07-01 Online:2021-04-25 Published:2021-04-21

摘要/Abstract

摘要： 随着科学工程计算大规模、高维数和长时程的特性越来越显著，浮点舍入误差的累积效应往往使得计算结果不可信，提高计算精度成为了并行计算领域研究的热点之一。基于MPICH3框架，采用无误差变换技术构建新的数据格式和相应运算操作符，设计了高精度归约函数MPI_ACCU_REDUCE，实现了高精度的求和、求积和求L2范数3种MPI归约运算。数值实验结果表明，提出的3种高精度归约运算有效提高了数值计算的精度。

关键词:

MPI, 高精度计算, 归约操作, 无误差变换

Abstract: As the characteristics of large scale, high dimension, and long time of scientific and engineering computing become more and more obvious, the cumulative effect of floating-point rounding errors often makes calculation results unreliable. Improving the computing accuracy has become one of the hot spots in the field of parallel computing. Based on the MPICH3 framework, this paper uses error-free transformation to construct a new data format and corresponding operators, and designs a high-precision reduction function MPI_ACCU_REDUCE, which realizes three types of high-precision MPI reduction operations such as summation, production and L2 norm. Numerical experiment shows that the proposed MPI_ACCU_REDUCE function with the three types of high-precision reduction operations effectively improve the accuracy of numerical calculations.

Key words:

MPI, high-precision computation, reduction operation, error-free transformation

中图分类号:

何康, 黄春, 姜浩, 谷同祥, 齐进, 刘杰, . 基于MPI的高精度归约函数设计与实现[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(4): 594-602.

HE Kang, HUANG Chun, JIANG Hao, GU Tong-xiang, QI Jin, LIU Jie, . Design and implementation of a high-precision reduction function based on MPI[J]. Computer Engineering & Science, 2021, 43(4): 594-602.

[1]	朱嘉骏, 包美凯, 张凯, 刘烨, 刘淇. 基于多源知识注入的常识问答方法研究[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(2): 349-360.
[2]	蔡发鹏, 冯骥, 杨德刚, 陈仲尚. 基于自然邻域图划分的层次聚类算法[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(2): 370-380.
[3]	李易霖, 周彪. 基于通道筛选和自适应熵阈值的眼电伪迹自动去除算法[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(12): 2271-2280.
[4]	王冰彬, 唐震洲 . 一种结合遗传算法和聚类的软件定义网络控制器优化部署机制[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(11): 1971-1978.
[5]	李名, 信鑫. 基于同态加的压缩感知加密域信息隐藏算法[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(9): 1598-1605.
[6]	肖振久, 李思琦, 曲海成. 基于多尺度特征与互监督的拥挤行人检测[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(7): 1278-1285.
[7]	王泽宇, 徐慧英, 朱信忠, 李琛, 刘子洋, 王子奕. 基于YOLOv8改进的密集行人检测算法：MER-YOLO[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(6): 1050-1062.
[8]	徐辉, 朱烁, 孙皓洁, 马瑞君, 梁华国, 黄正峰. 一种基于C单元的三节点翻转自恢复锁存器[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(1): 37-45.
[9]	林玲瑜, 曹锋, 易见兵, 方旺盛, 李俊, 吴贯锋. 基于子句活跃度和复杂度的多元动态演绎算法及应用[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(12): 2256-2264.
[10]	尹春勇, 冯梦雪. 基于注意力机制的半监督日志异常检测方法[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(8): 1405-1415.
[11]	罗仕杭, 何庆. 多策略融合改进的均衡优化算法及其应用[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(8): 1508-1520.
[12]	柴岩, 朱玉, 任生. 多策略协同的改进鲸鱼优化算法[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(7): 1308-1319.
[13]	朱英, 田增, 陈叶, 蒋毅飞, 李彦哲, 刘晓强. 一款高可靠嵌入式处理器芯片的设计[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(3): 390-397.
[14]	汪铮, 黄容, 吴茂文, 孙寅涵, 孙志刚. OpenEmulator:一种面向TSN芯片验证的联合仿真平台[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(3): 411-419.
[15]	张勇, 张曦, 万云博, 何先耀, 赵钟, 卢宇彤. 非结构有限体积CFD计算的网格重排序优化[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(10): 1721-1729.