问题标签 [bulk-synchronous-parallel]

编辑编辑：这是我在第二条评论中使用该程序后的问题，原始帖子如下。

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我正在尝试使用 BSP ( http://en.wikipedia.org/wiki/Bulk_synchronous_parallel ) 库在 C 中实现 Erastothenes 筛的简单并行版本。

我对C和BSP都没有经验。到目前为止，我有 2 个问题：1）编译（按照说明完成）并尝试使用 ./bspsieve 200 运行程序后，我得到“分段错误（核心转储）”

2）我做错了什么其他事情吗？我不是在寻找一种好的算法，只是在寻找一种能给出预期结果的算法。

编辑：我已经完成了以下操作来修复 mathematician1975 注意到的错误，但是我仍然得到分段错误。

嗨，我发现很难将 mapreduce 与 hama 进行比较，我知道 hama 使用这种批量同步并行模型，并且工作节点可以相互通信，而在 apache 的 hadoop 中，工作节点只能与 namenode 通信，对吗？如果是这样，我不明白 hama 对 hadoop 中的标准 mapreduce 有什么好处，谢谢！

Spark graphFrames 文档有一个很好的示例如何应用聚合消息功能。

对我来说，它似乎只计算单个顶点和第一个顶点的朋友/连接，而不是作为 graphXs pregel 运算符更深入地迭代到图中。

我如何在graphFrames中完成这样的迭代，以及使用类似于这里如何处理迭代的聚合消息https://github.com/sparkling-graph/sparkling-graph/blob/master/operators/src/main/scala/ml/ graphX 中的sparkling/graph/operators/measures/vertex/eigenvector/ EigenvectorCentrality.scala？

http://graphframes.github.io/user-guide.html#message-passing-via-aggregatemessages

我想在英特尔至强融核上仅使用 std::thread （没有其他库）开发批量同步并行模型。我将代码组织在 2 个类中：Superstep 和 Worker。Superstep 类包含一个工人向量。

超步.hpp

Worker 类是一个线程包装器

工人.hpp

当我运行 Superstep 的计算时，每个工作人员调用其 work() 函数，该函数使用模板函数“body”从工作人员输入计算工作人员输出。

我不明白如何在 Xeon Phi 这样的 MIC 处理器上实现通信阶段，或者更确切地说，如何将每个工作人员的输出与其他工作人员交换。通信包括将数据发送到处理器（我不知道如何）或将输出保存在重复的可锁定向量中（但这似乎更“共享内存”方法）？

提前致谢！

说我有一些 int x。我想检查所有 MPI 等级是否获得相同的x. 使用 MPI 集体实现这一目标的好方法是什么？

我能想到的最简单的是，广播 rank0's x，进行比较，然后 allreduce-logical- 以及比较结果。这需要两个集体操作。

有一个更好的方法吗？

更新：

从 OpenMPI 用户列表中，我收到了以下响应。我认为这是一个相当不错的把戏！

我在几个地方看到的一个模式是用 MPI_MIN 或 MPI_MAX 来减少对 p = {-x,x}。如果在结果对中 p[0] == -p[1]，那么每个人都有相同的值。如果不是，至少一个等级有不同的价值。例子：