使用 mpi 将矩阵写入单个 txt 文件

Question

我有一个巨大的矩阵，我将它划分为一些子矩阵，并对其进行一些计算。在这些计算之后，我必须将该矩阵写入单个文件以进行后处理。是否可以将结果写入单个文本文件，我该怎么做？ 例如，我们有一个在 y 方向上划分的 nxny 矩阵（每个进程都有一个 nx秩矩阵），我们希望将 nx*ny 矩阵写入单个文本文件中。

Answer 1

因此，将大量数据写入文本并不是一个好主意。它真的非常慢，它会生成不必要的大文件，而且处理起来很痛苦。大量数据应以二进制形式编写，仅人类的摘要数据以文本形式编写。让计算机可以轻松处理的内容，只有您真正要坐下来阅读的内容才能让您轻松处理（例如，文本）。

无论您要编写为文本还是二进制文件，您都可以使用 MPI-IO 将您的输出协调到文件以生成一个大文件。我们有一个关于该主题的小教程（使用 MPI-IO、HDF5 和 NetCDF）here。对于 MPI-IO，诀窍是定义一个类型（这里是一个子数组）来根据文件的全局布局来描述数据的本地布局，然后使用它作为“视图”写入文件。每个文件只能看到自己的视图，并且 MPI-IO 库会协调输出，因此只要视图不重叠，所有内容都会作为一个大文件出现。

如果我们用二进制写出来，我们只需将 MPI_Write 指向我们的数据并完成它；由于我们使用的是文本，我们必须将数据转换为字符串。我们按照我们通常的方式定义我们的数组，除了它不是 MPI_FLOAT 之外，它是一种新类型，每个数字是 charspernum 个字符。

代码如下：

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>

float **alloc2d(int n, int m) {
    float *data = malloc(n*m*sizeof(float));
    float **array = malloc(n*sizeof(float *));
    for (int i=0; i<n; i++)
        array[i] = &(data[i*m]);
    return array;
}

int main(int argc, char **argv) {
    int ierr, rank, size;
    MPI_Offset offset;
    MPI_File   file;
    MPI_Status status;
    MPI_Datatype num_as_string;
    MPI_Datatype localarray;
    const int nrows=10;
    const int ncols=10;
    float **data;
    char *const fmt="%8.3f ";
    char *const endfmt="%8.3f\n";
    int startrow, endrow, locnrows;

    const int charspernum=9;

    ierr = MPI_Init(&argc, &argv);
    ierr|= MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
    ierr|= MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);

    locnrows = nrows/size;
    startrow = rank * locnrows;
    endrow = startrow + locnrows - 1;
    if (rank == size-1) {
        endrow = nrows - 1;
        locnrows = endrow - startrow + 1;
    }

    /* allocate local data */
    data = alloc2d(locnrows, ncols);

    /* fill local data */
    for (int i=0; i<locnrows; i++) 
        for (int j=0; j<ncols; j++)
            data[i][j] = rank;

    /* each number is represented by charspernum chars */
    MPI_Type_contiguous(charspernum, MPI_CHAR, &num_as_string); 
    MPI_Type_commit(&num_as_string); 

    /* convert our data into txt */
    char *data_as_txt = malloc(locnrows*ncols*charspernum*sizeof(char));
    int count = 0;
    for (int i=0; i<locnrows; i++) {
        for (int j=0; j<ncols-1; j++) {
            sprintf(&data_as_txt[count*charspernum], fmt, data[i][j]);
            count++;
        }
        sprintf(&data_as_txt[count*charspernum], endfmt, data[i][ncols-1]);
        count++;
    }

    printf("%d: %s\n", rank, data_as_txt);

    /* create a type describing our piece of the array */
    int globalsizes[2] = {nrows, ncols};
    int localsizes [2] = {locnrows, ncols};
    int starts[2]      = {startrow, 0};
    int order          = MPI_ORDER_C;

    MPI_Type_create_subarray(2, globalsizes, localsizes, starts, order, num_as_string, &localarray);
    MPI_Type_commit(&localarray);

    /* open the file, and set the view */
    MPI_File_open(MPI_COMM_WORLD, "all-data.txt", 
                  MPI_MODE_CREATE|MPI_MODE_WRONLY,
                  MPI_INFO_NULL, &file);

    MPI_File_set_view(file, 0,  MPI_CHAR, localarray, 
                           "native", MPI_INFO_NULL);

    MPI_File_write_all(file, data_as_txt, locnrows*ncols, num_as_string, &status);
    MPI_File_close(&file);

    MPI_Type_free(&localarray);
    MPI_Type_free(&num_as_string);

    free(data[0]);
    free(data);

    MPI_Finalize();
    return 0;
}

跑步给出：

$ mpicc -o matrixastxt matrixastxt.c  -std=c99
$ mpirun -np 4 ./matrixastxt
$ more all-data.txt 
   0.000    0.000    0.000    0.000    0.000    0.000    0.000    0.000    0.000    0.000
   0.000    0.000    0.000    0.000    0.000    0.000    0.000    0.000    0.000    0.000
   1.000    1.000    1.000    1.000    1.000    1.000    1.000    1.000    1.000    1.000
   1.000    1.000    1.000    1.000    1.000    1.000    1.000    1.000    1.000    1.000
   2.000    2.000    2.000    2.000    2.000    2.000    2.000    2.000    2.000    2.000
   2.000    2.000    2.000    2.000    2.000    2.000    2.000    2.000    2.000    2.000
   3.000    3.000    3.000    3.000    3.000    3.000    3.000    3.000    3.000    3.000
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