# MPI 与并行计算（二）：点到点通信

# 1. MPI 的通信模式

通信模式：指的是缓冲管理以及发送方和接收方之间的同步方式。
MPI 支持四种通信模式：标准通信模式、缓冲通信模式、就绪通信模式和同步通信模式

# 2. 标准通信模式：MPI_Send 和 MPI_Recv

由 MPI 决定是否缓冲消息
没有足够的系统缓冲区时或出于性能的考虑， MPI 可能进行直接拷贝：仅当相应的接收开始后，发送语句才能返回
MPI 缓冲消息：发送语句地相应的接收语句完成前返回
发送的结束 == 消息已从发送方发出，而不是滞留在发送方的系统缓冲区中
非本地的：发送操作的成功与否依赖于接收操作
理论上要求有接收进程的 recv 调用配合，发送函数是MPI_Send()。

注释
示例 1：标准通信模式

#include <mpi.h>
#include <iostream>
#include <thread>
#define BUF_SIZE 10

int main(int argc, char *argv[])
{
    int myid, numprocs;
    int other;
    int sb[BUF_SIZE];
    int rb[BUF_SIZE];
    // 初始化 MPI 环境
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myid);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs);
    MPI_Status status;

    for (int i = 0; i < BUF_SIZE; i++)
    {
        sb[i] = myid + i;
    }

    if (myid == 0)
    {
        other = 1;
    }
    else if (myid == 1)
    {
        other = 0;
    }

    if (myid == 0)
    {
        std::cout << "process " << myid << " tring send..." << std::endl;
        MPI_Send(sb, BUF_SIZE, MPI_INT, other, 1, MPI_COMM_WORLD);
        std::cout << "process " << myid << " tring receiving..." << std::endl;
        MPI_Recv(rb, BUF_SIZE, MPI_INT, other, 1, MPI_COMM_WORLD, &status);
    }
    else if (myid == 1)
    {
        // sleep 10s, 与缓冲通信模式相比，这里的发送和接收操作是阻塞的
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(10));
        std::cout << "process " << myid << " tring receiving..." << std::endl;
        MPI_Recv(rb, BUF_SIZE, MPI_INT, other, 1, MPI_COMM_WORLD, &status);
        std::cout << "process " << myid << " tring send..." << std::endl;
        MPI_Send(sb, BUF_SIZE, MPI_INT, other, 1, MPI_COMM_WORLD);
    }

    std::cout << "Hello World! Process " << myid << " of " << numprocs << std::endl;
    std::cout << "Send buffer: " << std::endl;
    for (int i = 0; i < BUF_SIZE; i++)
    {
        std::cout << sb[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    std::cout << "Receive buffer: " << std::endl;
    for (int i = 0; i < BUF_SIZE; i++)
    {
        std::cout << rb[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

运行结果：

root@ubuntu:~# mpicxx -o mpi mpi.cpp
root@ubuntu:~# mpirun -n 2 ./mpi
process 0 tring send...
process 0 tring receiving...
process 1 tring receiving...
process 1 tring send...
Hello World! Process 1 of 2
Send buffer:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Receive buffer:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Hello World! Process 0 of 2
Send buffer:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Receive buffer:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

这就是点对点通信的基本用法，通过发送和接收操作，进程之间可以进行数据交换和协调工作。

# 3. 缓冲通信模式

前提: 用户显示地指定用于缓冲消息的系统缓冲区MPI_Buffer_attach(*buffer, *size) 。
发送是本地的: 完成不依赖于与其匹配的接收操作。发送的结束仅表明消息进入系统的缓冲区中，发送缓冲区可以重用，而对接收方的情况并不知道。
缓冲模式在相匹配的接收未开始的情况下，总是将送出的消息放在缓冲区内，这样发送者可以很快地继续计算,然后由系统处理放在缓冲区中的消息。
占用内存，一次内存拷贝。
函数调用形式为：MPI_Bsend()。B 表示缓冲，缓冲通信模式主要用于解开阻塞通信的发送与接收之间的耦合。
作用总结：通常情况下，MPI 发送和接收操作是阻塞的，即发送操作会等待接收方准备好接收，接收操作会等待发送方发送数据。但是，MPI 提供了一种称为缓冲区（buffering）的机制，可以使发送操作立即返回，而不需要等待接收方准备好。

注释
示例 2：缓冲通信模式

#include <mpi.h>
#include <iostream>
#include <thread>

int main(int argc, char **argv)
{
    int myid, numprocs;
    // 初始化
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myid);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs);

    int s1, s2;
    // 取缓冲区的上界，以字节为单位
    MPI_Pack_size(7, MPI_CHAR, MPI_COMM_WORLD, &s1);
    MPI_Pack_size(2, MPI_DOUBLE, MPI_COMM_WORLD, &s2);
    int buffer_size = 2 * MPI_BSEND_OVERHEAD + s1 + s2;
    char *buffer    = new char[buffer_size];
    // 装配一个用于通信的缓冲区
    MPI_Buffer_attach(buffer, buffer_size);

    char msg1[7]   = "Hello";
    double msg2[2] = {1.0, 2.0};

    char rmsg1[7];
    double rmsg2[2];

    if (myid == 0)
    {
        MPI_Bsend(msg1, 7, MPI_CHAR, 1, 1, MPI_COMM_WORLD);
        MPI_Bsend(msg2, 2, MPI_DOUBLE, 1, 2, MPI_COMM_WORLD);
        std::cout << "Send msg1: " << msg1 << std::endl;
        std::cout << "Send msg2: " << msg2[0] << " " << msg2[1] << std::endl;
    }
    else if (myid == 1)
    {
        // sleep 10s
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(10));
        MPI_Recv(rmsg1, 7, MPI_CHAR, 0, 1, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
        MPI_Recv(rmsg2, 2, MPI_DOUBLE, 0, 2, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
        std::cout << "Receive msg1: " << rmsg1 << std::endl;
        std::cout << "Receive msg2: " << rmsg2[0] << " " << rmsg2[1] << std::endl;
    }

    MPI_Buffer_detach(&buffer, &buffer_size);
    free(buffer);

    MPI_Finalize();
    return 0;
}

运行结果：

root@ubuntu:~# mpicxx -o mpi mpi.cpp
root@ubuntu:~# mpirun -n 2 ./mpi
Send msg1: Hello
Send msg2: 1 2
Receive msg1: Hello
Receive msg2: 1 2

# 4. 就绪通信模式

发送请求仅当有匹配的接收后才能发出，否则出错。在就绪模式下，系统默认与其相匹配的接收已经调用。接收必须先于发送。
它不可以不依赖于接收方的匹配的接收请求而任意发出
其函数调用形式为：MPI_RSend()。R 表示就绪，仅当对方的接收操作启动并准备就绪时，才可以发送数据。

注释
示例 3：就绪通信模式

#include <mpi.h>
#include <iostream>

int main(int argc, char **argv)
{
    int myid, numprocs;
    // 初始化
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myid);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs);
    MPI_Status status;

    int buffer[10];

    if (myid == 0)
    {

        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            buffer[i] = -1;
        }

        MPI_Recv(buffer, 10, MPI_INT, 1, 1, MPI_COMM_WORLD, &status);

        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            if (buffer[i] != i)
            {
                std::cout << "error" << std::endl;
                break;
            }
        }
    }
    else if (myid == 1)
    {
        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            buffer[i] = i;
        }
        MPI_Rsend(buffer, 10, MPI_INT, 0, 1, MPI_COMM_WORLD);
    }
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

# 5. 同步通信模式

本质特征：收方接收该消息的缓冲区已准备好，不需要附加的系统缓冲区
任意发出：发送请求可以不依赖于收方的匹配的接收请求而任意发出
成功结束：仅当收方已发出接收该消息的请求后才成功返回，否则将阻塞。意味着：
- 发送方缓冲区可以重用
- 收方已发出接收请求
是非本地的
函数调用形式为：MPI_Ssend()。S 表示同步。

注释
示例 4：同步通信模式

#include <mpi.h>
#include <iostream>

int main(int argc, char **argv)
{
    int myid, numprocs;
    // 初始化
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myid);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs);
    MPI_Status status;

    int buffer[10];

    if (myid == 0)
    {

        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            buffer[i] = -1;
        }

        MPI_Recv(buffer, 10, MPI_INT, 1, 1, MPI_COMM_WORLD, &status);
        std::cout << "process " << myid << " receiving..." << std::endl;

        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            if (buffer[i] != i)
            {
                std::cout << "error" << std::endl;
                break;
            }
        }
    }
    else if (myid == 1)
    {
        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            buffer[i] = i;
        }
        std::cout << "process " << myid << " sending..." << std::endl;
        MPI_Ssend(buffer, 10, MPI_INT, 0, 1, MPI_COMM_WORLD);
    }
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

# 6. 阻塞通信与非阻塞通信

阻塞通信调用时，整个程序只能执行通信相关的内容，而无法执行计算相关的内容；非阻塞调用的初衷是尽量让通信和计算重叠进行，提高程序整体执行效率。

非阻塞通信调用返回意味着通信开始启动；而非阻塞通信完成则需要调用其他的接口来查询。

非阻塞通信的调用接口
非阻塞通信的完成查询接口

非阻塞通信的发送和接受过程都需要同时具备以上两个要素：调用与完成。（1）”调用“按照通信方式的不同（标准、缓存、同步、就绪），有各种函数接口；（2）”完成“是重点，因为程序员需要知道非阻塞调用是否执行完成了，来做下一步的操作。

MPI 为“完成”定义了一个内部变量 MPI_Request request，每个 request 与一个在非阻塞调用发生时与该调用发生关联（这里的调用包括发送和接收）。“完成”不区分通信方式的不同，统一用 MPI_Wait 系列函数来完成。

MPI_Wait(MPI_Request *request)，均等着 request 执行完毕了，再往下进行
对于非重复非阻塞通信，MPI_Wait 系列函数调用的返回，还意味着 request 对象被释放了，程序员不用再显式释放 request 变量。
对于重复非阻塞通信，MPI_Wait 系列函数调用的返回，意味着将于 request 对象关联的非阻塞通信处于不激活状态，并不释放 request

MPI_Wait 会迫使进程进入“阻塞模式”。发送过程将简单地等待请求完成。如果进程在 MPI_Isend 之后立即等待，则 Send 与调用 MPI_Send 相同。等待 MPI_WAIT 和 MPI_WAITANY 有两种方式

int MPI_Wait(MPI_Request *request, MPI_Status *status);
int MPI_Waitany(int count, MPI_Request array_of_requests[], int *index, MPI_Status *status);

前者 MPI_WAIT 只是等待给定请求的完成。请求一完成，就会返回一个状态为 MPI_STATUS 的实例。后者MPI_Waitany 等待一系列请求中的第一个完成的请求继续。一旦请求完成，INDEX 的值被设置为存储 ARRAY_OF_REQUESTS 中已完成请求的索引。该调用还存储已完成请求的状态。
对于阻塞通信，如果不想跟踪此信息，可以将指向 MPI_STATUS 实例的指针替换为 MPI_STATUS_IGNORE。
正如我们之前看到的，等待会阻止进程，直到请求（或某个请求）被满足。测试则是检查请求是否可以完成。如果可以，请求将自动完成并传输数据。关于等待，有两种测试等待：MPI_Test 和 MPI_Testany。它们的调用方式如下

int MPI_Test(MPI_Request *request, int *flag, MPI_Status *status);
int MPI_Testany(int count, MPI_Request array_of_requests[], int *index, int *flag, MPI_Status *status);

让我们从 MPI_Test 开始。至于 MPI_Wait，参数 request 和 status 并不神秘。请记住，测试是非阻塞的，因此在任何情况下，调用后进程都会继续执行。变量 flag 的作用是告诉你请求是否在测试过程中完成。如果 flag != 0 表示请求已完成
MPI_Testany 现在应该是完全显而易见的。如果有任何请求可完成，它会将 FLAG 设置为非零值。如果是这样的话，状态和索引也被赋予一个值

# 7. 非阻塞的发送和接收

int MPI_Isend(void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Request *request)
- buf: 发送缓冲区的起始地址
- count: 发送数据的个数
- datatype: 发送数据的类型
- dest: 目标进程的 rank
- tag: 消息标签
- comm: 通信子
- request: 非阻塞通信完成对象
MPI_Ibsend/MPI_Issend/MPI_Irsend: 缓冲/同步/就绪通信的非阻塞发送
int MPI_Irecv(void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Request *request)

注释
示例 5：非阻塞通信

void play_non_blocking_scenario()
{
    MPI_Request request;
    MPI_Status status;
    int request_finished = 0;

    // Initialising buffer :
    for (int i = 0; i < buffer_count; ++i)
    {
        buffer[i] = (rank == 0 ? i * 2 : 0);
    }

    MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
    // Starting the chronometer
    double time = -MPI_Wtime();

    if (rank == 0)
    {
        sleep(3);
        // 1- Initialise the non-blocking send to process 1
        // [...]
        MPI_Isend(buffer, buffer_count, MPI_INT, 1, 0, MPI_COMM_WORLD, &request);

        double time_left = 6000.0;
        while (time_left > 0.0)
        {
            usleep(1000);  // We work for 1ms

            // 2- Test if the request is finished (only if not already finished)
            // [...]
            if (!request_finished)
            {
                MPI_Test(&request, &request_finished, &status);
            }

            // 1ms left to work
            time_left -= 1000.0;
        }

        // 3- If the request is not yet complete, wait here.
        // [...]
        if (!request_finished)
        {
            MPI_Wait(&request, &status);
        }

        // Modifying the buffer for second step
        for (int i = 0; i < buffer_count; ++i)
        {
            buffer[i] = -i;
        }

        // 4- Prepare another request for process 1 with a different tag
        // [...]
        MPI_Isend(buffer, buffer_count, MPI_INT, 1, 1, MPI_COMM_WORLD, &request);

        time_left = 3000.0;
        while (time_left > 0.0)
        {
            usleep(1000);  // We work for 1ms

            // 5- Test if the request is finished (only if not already finished)
            // [...]
            if (!request_finished)
            {
                MPI_Wait(&request, &status);
            }

            // 1ms left to work
            time_left -= 1000.0;
        }
        // 6- Wait for it to finish
        // [...]
        if (!request_finished)
        {
            MPI_Wait(&request, &status);
        }
    }
    else
    {
        // Work for 5 seconds
        sleep(5);

        // 7- Initialise the non-blocking receive from process 0
        // [...]
        MPI_Irecv(buffer, buffer_count, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, &request);

        // 8- Wait here for the request to be completed
        // [...]
        MPI_Wait(&request, &status);

        print_buffer();

        // Work for 3 seconds
        sleep(3);

        // 9- Initialise another non-blocking receive
        // [...]
        MPI_Irecv(buffer, buffer_count, MPI_INT, 0, 1, MPI_COMM_WORLD, &request);

        // 10- Wait for it to be completed
        // [...]
        MPI_Wait(&request, &status);

        print_buffer();
    }

    // Stopping the chronometer
    time += MPI_Wtime();

    // This line gives us the maximum time elapsed on each process.
    double final_time;
    MPI_Reduce(&time, &final_time, 1, MPI_DOUBLE, MPI_MAX, 0, MPI_COMM_WORLD);

    if (rank == 0)
    {
        std::cout << "Total time for non-blocking scenario : " << final_time << "s" << std::endl;
    }
}

# 8. 探测 Probe

探测实际上非常有用，它有很多用途，例如获取即将接收的元素数量、接收进程的 ID 和标记，或者是否真的接收到了任何信息。
用于探测的函数有两个：MPI_Probe 和 MPI_IProbe。第一个是阻塞调用，而第二个则不是。现在，MPI_Probe 只会给出与收到的下一条消息相关的 MPI_Status 值，该消息对应于某个标签和 ID。如果想探测任何类型或来自任何来源的消息接收情况，可以使用 MPI_ANY_SOURCE 和 MPI_ANY_TAG。然后，可以将生成的 MPI_Status 对象与其他函数结合使用，以获取更多信息。

注释
示例 6：探测

void probing_process(int &int_sum, float &float_sum) {
  MPI_Status status;

  // 1- Probe the incoming message
  MPI_Probe(MPI_ANY_SOURCE, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &status);
  // 2- Get the tag and the source
  int tag = status.MPI_TAG;
  int source = status.MPI_SOURCE;

  // Printing the message
  std::cout << "Received a message from process " << source << " with tag " << tag << std::endl;

  // 3- Add to int_sum or float_sum depending on the tag of the message
  if (tag == 0) {
    int other;
    MPI_Recv(&other, 1, MPI_INT, source, tag, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
    int_sum += other;
  } else if (tag == 1) {
    float other;
    MPI_Recv(&other, 1, MPI_FLOAT, source, tag, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
    float_sum += other;
  }
}

# 9. 总结

理解各种模式通信过程的行为，关键是弄清楚各个模式对缓冲使用的方式。简而言之，各个模式使用缓冲的特点可总结为：标准的 Send 实际利用了 MPI 环境提供的默认缓冲区；Bsend 实际相当于将 MPI 环境提供的 buffer 放在用户空间管理；Rsend 实际相当于不要缓冲区，但发送端不能提前等待；Ssend 实际也相当于不要缓冲区，但允许等待；异步方式下各个模式工作原理也是类似的，只不过可将其理解为 MPI 环境会另起一个线程在后台做实际的消息传输，通过 Wait、Test 等机制与 MPI 进程的主线程进行通信和同步。

通信模式	阻塞型	非阻塞型	缓冲方式	发送方等待	接收方等待	是否本地	是否阻塞
标准通信	MPI_Send	MPI_Isend	MPI 环境提供的默认缓冲区	是	是	是	是
缓冲通信	MPI_Bsend	MPI_Ibsend	用户空间管理	否	是	是	是
就绪通信	MPI_Rsend	MPI_Irsend	无	否	是	否	是
同步通信	MPI_Ssend	MPI_Issend	无	否	是	否	是