Участник:Юлия Жосан/Разбиение вершин графа на равные по мощности блоки методом рекурсивной координатной бисекции: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 98: Строка 98:
=== Выводы для классов архитектур===
=== Выводы для классов архитектур===
=== Существующие реализации алгоритма===
=== Существующие реализации алгоритма===
'''Параллельные''' реализации:
*PARMETIS
*JOSTLE
*PT-SCOTCH
*ZOLTAN
'''Последовательные''' реализации:
*METIS
*JOSTLE
*SCOTCH
*CHACO
*PARTY
== Литература==
== Литература==
----
----
[1] Якобовский М.В. Введение в параллельные методы решения задач: Учебное пособие / Предисл.: В. А. Садовничий. – М.: Издательство Московского университета, 2012. – 328 с., илл. – (Серия «Суперкомпьютерное образование»), ISBN 978-5-211-06382-2 URL: http://lira.imamod.ru/ITTPMOPS/
[1] Якобовский М.В. Введение в параллельные методы решения задач: Учебное пособие / Предисл.: В. А. Садовничий. – М.: Издательство Московского университета, 2012. – 328 с., илл. – (Серия «Суперкомпьютерное образование»), ISBN 978-5-211-06382-2 URL: http://lira.imamod.ru/ITTPMOPS/
[2]  Головченко Е.Н. Декомпозиция расчетных сеток для решения задач механики сплошных сред на высокопроиводительных вычислительных системах. Дисс ... канд. ф.-м.наук. Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, г. Москва URL: http://keldysh.ru/council/3/D00202403/golovchenko_diss.pdf
[2]  Головченко Е.Н. Декомпозиция расчетных сеток для решения задач механики сплошных сред на высокопроиводительных вычислительных системах. Дисс ... канд. ф.-м.наук. Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, г. Москва URL: http://keldysh.ru/council/3/D00202403/golovchenko_diss.pdf

Версия от 20:55, 15 октября 2016

Автор: Юлия Жосан

Свойства и структура алгоритмов

Общее описание алгоритма


Декомпозиция графа - это задача его разбиения на непересекающиеся подмножества доменов, для их последующей параллельной обработки группой процессоров. Основная сложность использования параллельных методов состоит в поиске оптимальной декомпозиции, которая дает сбалансированное распределение доменов по процессорам. Выделяют два основных свойства оптимальной декомпозиции, которые должны выполняться одновременно:

  • минимизация максимального веса исходящих из домена ребер
  • равномерное распределение по доменам суммарного веса узлов/ребер

Покоординатная декомпозиция основана на рекурсивном делении пополам сети по координатной оси, вдоль которой область наиболее протяженная, соотношение размеров полученных частей зависит от требуемого количества доменов в каждой из них. Этот метод применяется для обработки сеток больших размеров (объем описания сетки превышает объем оперативной памяти одного процессорного узла).

Основные этапы работы алгоритма:

  1. Выбор направления, вдоль которого будут упорядочиваться вершины домена
  2. Упорядочивание вершин вдоль выбранного в п.1 направления
  3. Вычисление номера m первой вершины второго домена
  4. Формирование двух новых доменов, первый из которых включает вершины от первой до m-1 входящего домена, а второй включает вершины с m до последней вершины входящего домена
  5. Запуск алгоритма для полученных в п.4 доменов

Выделяют следующие достоинства данного алгоритма:

  • высокая скорость работы
  • низкий уровень дисбаланса распределения вершин между доменами
  • экономичность по памяти

Математическое описание алгоритма


Пусть на вход алгоритму подаются следующие данные:

  • неориентированный граф [math]\displaystyle{ G=(V, E) }[/math], где [math]\displaystyle{ V }[/math] - множество вершин, [math]\displaystyle{ E }[/math] - множество ребер
  • Требуемое число доменов [math]\displaystyle{ p }[/math]

На выходе алгоритма требуется получить множество доменов [math]\displaystyle{ \{S_{p}\} }[/math].Это множество [math]\displaystyle{ p }[/math] непересекающихся подмножеств [math]\displaystyle{ \{V_{i}\} }[/math]:
[math]\displaystyle{ V=\bigcup\limits_{i=1}^{p} V_{i} }[/math], [math]\displaystyle{ V_{i}\cap V_{j}=\emptyset }[/math] для [math]\displaystyle{ i\not=j }[/math] при котором минимизируются следующие функционалы:

  • суммарный вес вершин в домене: [math]\displaystyle{ \vert S_{p}\vert=\sum\limits_{i=1}^{p} \vert v_{i} \vert\rightarrow min }[/math]
  • суммарный вес разрезанных ребер:[math]\displaystyle{ \sum\limits_{ij} \vert e_{ij} \vert\rightarrow min , v_{i}\in S_{l}, v_{j}\in S_{r}, S_{l}\cap S_{r}=\emptyset }[/math]

Опишем подробнее схему работу рекурсивного алгоритма:

  1. Выбор оси, вдоль которой будет осуществляться сортировка. Для этого вычисляется величина [math]\displaystyle{ l_{k}=max\left( v_{i}^{k}\right)-min\left(v_{i}^{k}\right) , v_{i}^{k}\in V , k }[/math] - координатная ось, и выбирается ее максимальное значение.
  2. Сортировка множества вершин [math]\displaystyle{ V }[/math] по выбранной в п.1 координате по возрастанию номеров коодинат вершин
  3. Вычисляется номер вершины, по которой пойдет разбиение множества: [math]\displaystyle{ m=(iend-istart+1)*\frac{\frac{p+1}{2}}{p} }[/math], где [math]\displaystyle{ iend, istart }[/math] - номер первой вершины в множестве и номер последней вершины в множестве соответственно
  4. Множество вершин делится на две части: [math]\displaystyle{ V_{l}=|v_{l}|, l=istart..m ,V_{r}=|v_{r}|, r=m+1..iend }[/math]
  5. Алгоритм запускается для [math]\displaystyle{ V_{l} }[/math] и [math]\displaystyle{ V_{r} }[/math]
  6. Алгоритм останавливается на итерации, для которой [math]\displaystyle{ |V_{l}|=1 , |V_{r}|=1 }[/math]

Вычислительное ядро алгоритма


Вычислительное ядро алгоритма составляют:

  • сортировка массива координат вершин [math]\displaystyle{ V }[/math] (могут применяться различные виды сортировок)
  • вычисление величины [math]\displaystyle{ l_{k} }[/math]
  • вычисление величины [math]\displaystyle{ m }[/math]

Макроструктура алгоритма


Основной составляющей метода является повторяющиеся сортировки множества координат вершин [math]\displaystyle{ V }[/math] на каждом рекурсивном шаге. Всего таких шагов [math]\displaystyle{ p-1 }[/math].

Схема реализации последовательного алгоритма


Представим последовательную реализацию метода рекурсивной координатной бисекции с помощью псевдокода:
[math]\displaystyle{ BisectCoordRec\{V, iend, istart , p\} }[/math]
{
[math]\displaystyle{ l_{k}=argmax{max\left( v_{i}^{k}\right)-min\left(v_{i}^{k}\right)} }[/math] - //определение оси для сортировки
[math]\displaystyle{ Sort(V, iend, istart ,l_{k}) }[/math]- //сортировка вершин по выбранной координате
[math]\displaystyle{ m=(iend-istart+1)*\frac{\frac{p+1}{2}}{p} }[/math] - //поиск точки для разделения множества вершин
[math]\displaystyle{ Bisect\left(V,(iend-istart) , V_{l}, \frac{p+1}{2}, V_{r}, \frac{\frac{(iend-istart)*(p+1)}{2}}{p}\right) }[/math]- //разделение массива вершин на два
[math]\displaystyle{ if |V_{l}|\gt 1 : BisectCoordRec\{V_{l},\frac{(iend-istart)*\frac{p+1}{2}}{p} , \frac{p+1}{2}, p\} }[/math]
[math]\displaystyle{ if |V_{r}|\gt 1 : BisectCoordRec\{V_{r}, (iend-istart) - \frac{(iend-istart)*\frac{p+1}{2}}{p} , p - \frac{p+1}{2}, p\} }[/math]
}

Последовательная сложность алгоритма


Пусть в графе [math]\displaystyle{ G }[/math] содержится [math]\displaystyle{ |V|=n }[/math] вершин.

  • Для определения координат [math]\displaystyle{ iend, istart }[/math] требуется [math]\displaystyle{ O(n) }[/math] попарных сравнений
  • Для сортировки массива вершин по координате требуется [math]\displaystyle{ O(nlog_{2}n) }[/math] попарных сравнений

Так как всего осуществляется [math]\displaystyle{ p-1 }[/math] шагов рекурсии, глубина ее составляет [math]\displaystyle{ -log_{2}p+1 }[/math] Значит можно определить сложность алгоритма следующим образом: [math]\displaystyle{ O(nlog_{2}nlog_{2}p) }[/math]

Информационный граф


Ресурс параллелизма алгоритма


Входные и выходные данные алгоритма


Вход алгоритма:

  • неориентированный граф [math]\displaystyle{ G=(V, E) }[/math], где [math]\displaystyle{ V }[/math] - множество вершин, [math]\displaystyle{ E }[/math] - множество ребер
  • Требуемое число доменов [math]\displaystyle{ p }[/math]

Выход алгоритма:

  • [math]\displaystyle{ p }[/math] доменов [math]\displaystyle{ \{S_{p}\} }[/math], задающих декомпозицию графа

Свойства алгоритма


Программная реализация алгоритма


Особенности реализации последовательного алгоритма

Локальность данных и вычислений

Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

Масштабируемость алгоритма и его реализации

Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

Выводы для классов архитектур

Существующие реализации алгоритма

Параллельные реализации:

  • PARMETIS
  • JOSTLE
  • PT-SCOTCH
  • ZOLTAN

Последовательные реализации:

  • METIS
  • JOSTLE
  • SCOTCH
  • CHACO
  • PARTY

Литература


[1] Якобовский М.В. Введение в параллельные методы решения задач: Учебное пособие / Предисл.: В. А. Садовничий. – М.: Издательство Московского университета, 2012. – 328 с., илл. – (Серия «Суперкомпьютерное образование»), ISBN 978-5-211-06382-2 URL: http://lira.imamod.ru/ITTPMOPS/ [2] Головченко Е.Н. Декомпозиция расчетных сеток для решения задач механики сплошных сред на высокопроиводительных вычислительных системах. Дисс ... канд. ф.-м.наук. Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, г. Москва URL: http://keldysh.ru/council/3/D00202403/golovchenko_diss.pdf