本文介绍: 所幸,在配置MPI环境保存了之前的版本, 又重新配置了MPI环境,还好没问题,不得不说,有时候代码真的跟玄学一样,但保存备份真的是一个无比好的习惯,赞颂。现在最大的问题是:因为创建SNN网络时候种群之间连接随机的。终于可以写MPI了,没想到,刚开始就当头一棒,我按照之前的配置MPI环境配置完成报错。SNN分区阶段:主要是对SNN网络进行分区比如轮询方式,均匀的分配一个神经元。目前已经实现网络创建阶段,又实现了一个简单轮询分区阶段创建网络阶段:主要是神经元创建神经元连接

终于可以写MPI了,没想到,刚开始就当头一棒,我按照之前的配置MPI环境,配置完成报错

好家伙,仔细检查了每一个步骤都没找到问题,上网搜索了一些解决方案,也没有解决。所幸,在配置MPI环境时保存了之前的版本, 又重新配置了MPI环境,还好没问题,不得不说,有时候写代码真的跟玄学一样,但保存备份真的是一个无比好的习惯,赞颂。

目前正在计划实现下面两个阶段

创建网络阶段:主要是神经元创建和 神经元连接

SNN分区阶段:主要是对SNN网络进行分区比如轮询方式,均匀的分配每一个神经元

两个阶段都在ConnectionManager实现

	// 神经元的邻接std::vector<std::vector<int>> global_adjacency;
	// 本地邻接std::vector&lt;std::vector<int&gt;&gt; local_adjcency;
	//本地突触集合
	std::vector<int&gt; local_node_gids;

	//本地神经元集合
	std::vector<  Neuron* &gt; local_nodes;
	//本地突触集合
	std::vector< std::vector< Synapse* &gt; > local_synapases;

主要是对这些变量进行修改

目前已经实现网络创建阶段,又实现了一个简单轮询分区阶段

void PartitionManager::perform_partitioning(const std::vector<std::vector<int>>&amp; global_adjacency, std::vector<std::vector<int>>* local_adjacency, std::vector<int>* local_node_gids)
{

    partition.resize(global_adjacency.size());
    int nPart = kernel().mpi_manager.get_num_processes();
    int rank = kernel().mpi_manager.get_rank();
    for (int i = 0; i < partition.size(); i++) {
        partition[i] = i % nPart;
    }
    
    for (int ii = 0; ii < global_adjacency.size(); ii++)
    {
        if (rank == partition[ii])
        {
            local_node_gids->push_back(ii);
        }
        for (int jj = 0; jj < global_adjacency[ii].size(); jj++)
        {
            //如果与这个节点连接节点也在该进程
            if (partition[global_adjacency[ii][jj]] == rank)
            {
                (*local_adjacency)[ii].push_back(global_adjacency[ii][jj]);
            }
        }
    }
}

我们分区的数量与进程数据保持了一致, 创建如下

代码执行效果为:

还是很符合预期的。

现在最大的问题是:因为创建SNN网络时候种群之间的连接随机的。如果每个进程执行一次SNN创建,那么不同进程肯定得到不一样的邻接表。

目前的想法就是设立一个主进程网络的创建在主进程中实现,然后分发给其他进程。或者保证每个进程的SNN创建是相同的。

愁人啊

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_39591612/article/details/134801966

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