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fortran 90 질문 병렬요~

dony127의 이미지
글쓴이: dony127 / 작성시간: 화, 2011/08/23 - 1:17오후

현재 win sever 2003에서
MPICH2 설치하고 FORTRAN 90으로 병렬 코드 연습중입니다.

클러스터 구축전에 단일 컴퓨터(쿼드코어)에서 테스트중입니다.

흔히 예제로 올라와있는 원주율 PI를 구하는 것은 성능이

싱글 코어 대비 쿼드 코어에서 약 4배 빠르게 나옵니다. (여기 까진 예제니깐요..)

하지만 제가 짠 코드를 보면 아래와 같습니다.

PROGRAM MAIN

IMPLICIT NONE
INCLUDE 'mpif.h'

INTEGER(4) :: I,J,K,T
INTEGER(4),PARAMETER :: IM=300,JM=60
INTEGER(4),DIMENSION(IM,JM) :: A,B,C
INTEGER(4) :: IERR,NPROCS,MYRANK
REAL(8) :: STIME,ETIME

CALL MPI_INIT(IERR)
CALL MPI_COMM_SIZE(MPI_COMM_WORLD,NPROCS,IERR)
CALL MPI_COMM_RANK(MPI_COMM_WORLD,MYRANK,IERR)

A(:,:)=0
B(:,:)=1
C(:,:)=2

CALL CPU_TIME(STIME)

DO t=1,1000

DO J=1,JM
DO I=1,IM
A(I,J)=B(I,J)+C(I,J)
ENDDO
ENDDO

ENDDO

CALL CPU_TIME(ETIME)

WRITE(*,'(F6.3)')ETIME-STIME

CALL MPI_FINALIZE(IERR)

ENDPROGRAM

보시는 바와 같이 단순합니다.

지정할 프로세스간에 데이터 통신은 없습니다,

mpiexec - n 4 실행파일명

으로 실행할 경우와

mpiexec - n 1 실행파일명

으로 실행할 경우 속도차이가 약 4배 정도 납니다

예를 들면

mpiexec - n 1 실행파일명 으로 실행한경우
0.5

mpiexec - n 2 실행파일명 으로 실행한경우
1.0
1.0

mpiexec - n 4 실행파일명 으로 실행한경우
2.0
2.0
2.0
2.0

이유를 모르겠습니다

작성한 코드만 생각하면

mpiexec - n 4 실행파일명 으로 실행한경우
0.50
0.50
0.50
0.50
이렇게 나와야 되는 거아닌가요?

quadcore를 사용중인데 프로세서간 통신도 없고...

제가 잘못 작성한건지 ...

부탁드립니다.

긴글 읽어 주셔서 감사합니다.

Forums: 
프로그래밍 QnA
익명 사용자의 이미지

글쓴이: 익명 사용자 / 작성시간: 화, 2011/08/23 - 1:54오후

이미 올렸던 질문 아닌가요?
아직 답변이 없는 것은 여기에 사실 잘못 올리신겁니다.
해외 메일링리스트 등에 포스팅해보시는 것이 한가지 방법일 듯.

Aeropark의 이미지

글쓴이: Aeropark / 작성시간: 수, 2011/08/24 - 1:48오전

Loop 수만 x100 정도만 하시면, 어느정도 예상하신 결과가 나오는 것 같습니다. Dual-core 놋북이라 2개 까지만 테스트 해봤네요. 아마 quad-core도 비슷할 듯 합니다.

아무래도 Main loop이 너무 짧아서 화면 출력, CPU_TIME 호출 등에서 시간 소요등이 영향을 준게 아닐까 조심스럽게 생각합니다.

아울러 fortran에서 CPU_TIME 호출이 아주 정확하지는 않은 것 같아요. 컴파일러나 mpi 라이브러리 등에 따라 mpi 코드를 돌리다 보면 실제 소요 시간이랑 약간 차이가 나기도 합니다. 제 경우 MS-MPI (Windows 2008 HPC) 사용시 좀 차이가 체감할 정도 였고, OpenMPI (Linux)에서도 조금 발생하지 않았나 싶습니다. 이 부분 은 그냥 제 경험이라 단정짓기는 어려울 것 같습니다. (제가 코드를 잘 못 짜거나, 클러스터 환경 구성시 빠진 부분이 있을수도 있습니다.)

통신을 본격적으로 사용하시면 노드간 이더넷의 느린 성능 덕에 효율성이 많이 떨어지고 이론과는 많이 달라지는 것 같습니다. 인피티밴드를 사용하는 경우는 좀 낳아도 역시 노드간 통신 횟수와 양이 증가하면 성능 하락은 불가피한 것 같습니다. 제 전공 분야상 주로 대용량 계산을 많이 하는데, MPI는 필수지만 그렇다고 이론적인 성능 향상을 기대하면 많이 실망하는 것 같습니다. 계산 환경 및 문제 특성에 따라 다르겠지만, 제가 지금 하는 계산의 경우 그냥 64 계산 코어에서 계산 시간이 1이라면 128코어로 늘리면 0.7-0.8 정도로 줄어주면 많이 만족합니다.

Life is like a turbulent flow

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