在上一篇中我們介紹了 mpi4py 中的單邊通信相關(guān)操作再菊，下面我們將介紹單邊通信的同步操作。

單邊通信（遠(yuǎn)端內(nèi)存訪問）操作包括以下兩個(gè)范疇：

• 主動(dòng)目標(biāo)通信颜曾。與點(diǎn)到點(diǎn)通信類似纠拔，數(shù)據(jù)從一個(gè)進(jìn)程的內(nèi)存?zhèn)魉偷搅硪粋€(gè)進(jìn)程的內(nèi)存中，兩個(gè)進(jìn)程都直接參與通信泛豪。
• 被動(dòng)目標(biāo)通信稠诲。數(shù)據(jù)仍從一個(gè)進(jìn)程轉(zhuǎn)移到另外一個(gè)進(jìn)程，但這個(gè)進(jìn)程是一個(gè)第三方進(jìn)程候址。真正參與通信的兩個(gè)進(jìn)程都是源——一個(gè)負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù) put 到第三方進(jìn)程吕粹，另一個(gè)則從第三方進(jìn)程 get 到本地內(nèi)存中种柑。

與此對應(yīng)岗仑，MPI 提供以下三種遠(yuǎn)端內(nèi)存訪問的同步機(jī)制：

1. Fence：主動(dòng)同步

   • 提供并行計(jì)算中常用到的寬松同步模型，主要用于活動(dòng)目標(biāo)通信聚请；
   • 在同一個(gè) window 對象組中的所有進(jìn)程都需要調(diào)用 Fence 來啟動(dòng)一個(gè)數(shù)據(jù)交換階段荠雕；
   • 數(shù)據(jù)交換階段中所有進(jìn)程都可以發(fā)出讀寫操作請求；
   • 在同一個(gè) window 對象組中的所有進(jìn)程都需要調(diào)用 Fence 來結(jié)束一個(gè)數(shù)據(jù)交換階段驶赏；
   • 第二次 Fence 同步完成時(shí)所有的操作請求都已完成炸卑。

2. Start/Post，Wait/Complete 同步：主動(dòng)同步

   • 也用于活動(dòng)目標(biāo)通信煤傍，適用于需最大限度減少同步操作的場合——僅對一組進(jìn)程進(jìn)行同步盖文；
   • 和 Fence 類似，但源進(jìn)程和目標(biāo)進(jìn)程指出他們可以和哪一個(gè)組的進(jìn)程進(jìn)行通信蚯姆；
   • 目標(biāo)進(jìn)程：啟動(dòng)一個(gè)暴露階段（Exposure Epoch）: Post 打開五续，Wait 關(guān)閉洒敏；
   • 源進(jìn)程：啟動(dòng)一個(gè)訪問階段（Access epoch）：Start 打開，Complete 關(guān)閉疙驾。

3. Lock/Unlock：被動(dòng)同步

   • 單邊非同步通信凶伙；
   • 目標(biāo)進(jìn)程不主動(dòng)參與通信過程；
   • Lock/Unlock開始/結(jié)束被動(dòng)通信階段它碎；
   • 可通過此類同步操作模擬共享內(nèi)存訪問模式——即公告牌模式函荣，進(jìn)程可以隨機(jī)方式訪問/更新公告牌的不同部分；
   • Flush：完成所有還沒完成的操作扳肛。

同步方法

下面給出同步操作相關(guān)的方法（MPI.Win 類方法）接口：

Fence

Fence(self, int assertion=0)

對遠(yuǎn)端內(nèi)存訪問操作進(jìn)行同步傻挂，該操作對 windows 對象所屬進(jìn)程組內(nèi)的所有進(jìn)程執(zhí)行集合操作。assertion 參數(shù)主要用于在具體的調(diào)用上下文中設(shè)置優(yōu)化措施挖息，默認(rèn)值為 0踊谋，其它有效的值有：

• MPI.MODE_NOSTORE，表示自上一個(gè)同步操作以來旋讹，本地窗口并沒有被本地的 store 操作殖蚕、本地發(fā)起的 get 操作、本地進(jìn)程執(zhí)行的 receive 操作所修改過沉迹。
• MPI.MODE_NOPUT睦疫，在此次 Fence 執(zhí)行之后，直到配對的同步 Fence 執(zhí)行之前鞭呕，本地窗口都不會(huì)被 put 或 accumulate 操作更新蛤育。
• MPI.MODE_NOPRECEDE，本次 Fence 不會(huì)在本地啟動(dòng)任何遠(yuǎn)端內(nèi)存操作葫松。當(dāng)前組內(nèi)所有進(jìn)程都必須同時(shí)指定該選項(xiàng)瓦糕。
• MPI.MODE_NOSUCCEED，本次 Fence 不會(huì)在本地啟動(dòng)任何遠(yuǎn)端內(nèi)存操作腋么。當(dāng)前組內(nèi)所有進(jìn)程都必須同時(shí)指定該選項(xiàng)咕娄。

Start/Complete，Post/Wait珊擂，Test

Start(self, Group group, int assertion=0)

在源進(jìn)程啟動(dòng)訪問時(shí)間段和開放時(shí)間段圣勒。group 參數(shù)是源進(jìn)程同步操作涉及的進(jìn)程組，assertion 參數(shù)設(shè)置源進(jìn)程同步操作的優(yōu)化條件摧扇。在時(shí)間段內(nèi)所有內(nèi)存訪問操作僅允許訪問 group 參數(shù)中指定的進(jìn)程的窗口圣贸，組內(nèi)被訪問的進(jìn)程都要通過 Post 啟動(dòng)配對的同步操作。源進(jìn)程啟動(dòng)內(nèi)存訪問之后扛稽，直到目標(biāo)進(jìn)程啟動(dòng)配對的 Post 之后才可實(shí)際影響目標(biāo)進(jìn)程的窗口吁峻。

Complete(self)

與 Start 配對，結(jié)束源進(jìn)程的訪問時(shí)間段。會(huì)在源進(jìn)程一側(cè)強(qiáng)制完成訪問時(shí)間段內(nèi)所有的遠(yuǎn)端內(nèi)存操作用含，但不會(huì)影響目標(biāo)進(jìn)程橙困。

Post(self, Group group, int assertion=0)

在目標(biāo)進(jìn)程啟動(dòng)訪問時(shí)間段和開放時(shí)間段。group 參數(shù)是源進(jìn)程同步操作涉及的進(jìn)程組耕餐，assertion 參數(shù)設(shè)置源進(jìn)程同步操作的優(yōu)化條件凡傅。

Wait(self)

與 Post 配對，二者分別定義一個(gè)開放時(shí)間段的起始和結(jié)束肠缔。Wait 會(huì)阻塞夏跷，并與允許在此時(shí)間段內(nèi)訪問窗口對象的所有源進(jìn)程的 Complete 相匹配，以此來確保所有源進(jìn)程在窗口對象的本地副本上完成遠(yuǎn)端內(nèi)存訪問明未，而當(dāng) Wait 返回時(shí)槽华，意味著目標(biāo)進(jìn)程窗口對象上的遠(yuǎn)端內(nèi)存訪問操作已完成。

Test(self)

Wait 的非阻塞版本趟妥，如果返回 True猫态，則相當(dāng)于調(diào)用 Wait 返回，如果返回 False披摄，則沒有什么可見的效應(yīng)亲雪。

Lock/Unlock

Lock(self, int rank, int lock_type=LOCK_EXCLUSIVE, int assertion=0)

被動(dòng)目標(biāo)同步操作，標(biāo)記一個(gè)訪問時(shí)間段的開始疚膊，此期間僅允許由參數(shù) rank 指定進(jìn)程的窗口對象可被遠(yuǎn)端內(nèi)存訪問义辕。locak_type 可以是默認(rèn)的 MPI.LOCK_EXCLUSIVE（互斥鎖）或 MPI.LOCK_SHARED（共享鎖）。assertion 除了默認(rèn)的 0 之外可以設(shè)置為 MPI.MODE_NOCHECK寓盗，表示在嘗試創(chuàng)建鎖時(shí)灌砖，可以確信沒有其它進(jìn)程已經(jīng)取得了相同窗口對象的鎖，或者正在嘗試獲取窗口對象的鎖傀蚌。

Unlock(self, int rank)

與 Lock 配對基显，標(biāo)記一個(gè)訪問時(shí)間段的結(jié)束。

例程

下面給出單邊通信操作的同步相關(guān)方法的使用例程善炫。

# win_sync.py

"""
Demonstrates the usage of Start, Complete, Post, Wait, Lock, Unlock.

Run this with 2 processes like:
$ mpiexec -n 2 python win.py
"""

import numpy as np
from mpi4py import MPI


comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()

SIZE1 = 5
SIZE2 = 10

if rank == 0:
    A = np.zeros(SIZE2, dtype='i') # [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
    win =  MPI.Win.Create(None, comm=comm)
    # create a group with rank 1 only
    grp = comm.group.Incl(ranks=[1])

    # start remote memory access
    win.Start(grp)
    # put the first 5 elements of A of rank 0 to A[:5] of rank 1
    win.Put(A[:SIZE1], target_rank=1)
    # end remote memory access
    win.Complete()

    # lock to protect the get operation
    win.Lock(rank=1, lock_type=MPI.LOCK_SHARED)
    # get last 5 elements of A of rank 1 to A[:5] of rank 0
    win.Get(A[:SIZE1], target_rank=1, target=[5*4, 5, MPI.INT])
    # unlock after the get operation
    win.Unlock(rank=1)
    print 'rank 0 has A = %s' % A
else:
    A = np.zeros(SIZE2, dtype='i') + 1 # [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
    win =  MPI.Win.Create(A, comm=comm)
    # create a group with rank 0 only
    grp = comm.group.Incl(ranks=[0])

    # start remote memory access
    win.Post(grp)
    # end remote memory access
    win.Wait()

    # no need for Lock and Unlock here

    print 'rank 1 has A = %s' % A

運(yùn)行結(jié)果如下：

$ mpiexec -n 2 python win_sync.py
rank 1 has A = [0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]
rank 0 has A = [1 1 1 1 1 0 0 0 0 0]

以上我們介紹了 mpi4py 中的單邊通信的同步操作撩幽，在下一篇中我們將介紹并行 I/O。