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主从编程模型
上文中介绍了一种通过rank值进行任务划分的并行编程模式。但是这种方式在某些场景下可能无法使用，或者计算资源不能充分利用。
场景一：任务可能在运行时增加的，提前无法确定总的任务量，这种场景下我们简单的直接将任务平均分配到每个进程。
场景二：每个任务的计算量不同，无法提前确定每个任务的计算时间，平均分配到每个节点，这种场景下如果我们简单的将任务平均分配到每个进程，会导致某些节点可能很快运行结束，而有些节点还剩余大量待处理任务。导致计算资源的浪费。
解决方案：这时我们可以通过将进程分为master， slaver，由master进程负责任务分配，slaver节点在单个任务处理完成后向master节点请求新任务，通过这种方式，可以在任务未完成之前每个节点均在进行计算，提高资源利用率。
实现方式
程序流程：
- 将rank值为0的进程作为master进程，由它进行任务的分配。
- 其他任务向master进程获取任务信息，进行计算。
- 当所有任务分配完毕后，slaver进程请求新任务时master会返回结束信息。
在实现这种流程时，一个主要的接口就是消息传递接口，MPI给我们提供了MPI_Send 和 MPI_Recv 接口可以使用。
先看下接口定义
int MPI_Send( void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest,
int tag, MPI_Comm comm );
buf: 发送数据的起始地址
count: 发送数据的数量
datatype: 发送数据的类型
dest: 目标进程rank
tag: 消息标识
comm: 通信域
int MPI_Recv( void *buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source,
int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status )
buf： 接收数据的内存地址
count: 接收数量
status: 接收状态
datatype: 接收数据的类型
source: 消息来源进程rank
tag: 消息标识
comm: 通信域有了这两个接口，配合我们前面了解的几个接口，即可实现上述流程。
同样以0-99的任务进行举例说明，代码实现思路如下：
int rank;
int numprocs;
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);
int wk[2] = {0, 0}; // work_id , exit_signal
if(rank == 0) {
//master 进程
int current_work_id = 0;
int process_id; //slaver rank
MPI_Status status;
//对任务数量可变的情况，可以替换为队列不为空
while(current_work_id <= 99) {
// 接收slaver请求
MPI_Recv( &process_id, 1, MPI_INT, MPI_ANY_SOURCE, MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, MPI_Status, &status );
wk[0] = current_work_id;
wd[1] = 0;
MPI_Send( wk, 2, MPI_INT, process_id,MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD ); // 向slaver发送任务id
current_work_id += 1;
}
// 所有任务处理后，向所有slaver发送结束信号
for(int i = 1;i < numprocs;i++) {
wd[1] = 1;
MPI_Send( wk, 2, MPI_INT, process_id,MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD );
}
} else {
while(1) {
//向master 进程请求新的任务
MPI_Send( &process_id, 1, MPI_INT, 0,MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD );
//等待master响应任务分配情况
MPI_Recv( wk, 2, MPI_INT, 0,MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &status );
if(wk[1] == 1) {
//如果收到exit信号
break;
} else {
//正常执行处理
process(wk[0]);
}
}
}
MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); // 等待所有任务直接完毕。
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