RokkoRefactorMPIDenseSolvers

MPI分散密行列のリファクタリング

動機：solverがないと、maping_bcが作れないのは変。

メインプログラムの書き方

mapping_bc map(dim, g, solver)

とすると、solverに対する最適なmappingが返される。

mapping_bcのリファクタリング

クラスの構造

mapping_bc

• mapping_global2local, mapping_local2arrayを継承

mapping_global2local

• global address (2dim) ←→ local address (2dim)
• mapping_common_sizesを仮想継承

mapping_local2array

• local address (2dim) ←→ 1 dimensional address of array (1dim)
• mapping_common_sizesを仮想継承

mapping_common_sizes

• m_local, n_localのみを扱うクラス

詳細

MATRIX_MAJORの指定

• rokko::localized_matrixではテンプレートパラメータで行っている。(Eigen3を継承しているため。)
• rokko::distributed_matrixでは、コンストラクタに渡すテンプレートパラメータで行うように変更
• mapping_local2arrayのコンストラクタで無名引数を使って、MATRIX_MAJORを取り出している。（gridクラスと同様）
• デフォルトはmatrix_col_major（LAPACK系を使うソルバは全てmatrix_col_majorなので）

mapping_bcのgrid

• コンストラクタで省略した場合、デフォルトのグリッド（MPI_COMM_WORLDからrow-majorで正方になるように作られたもの）が使われる。

matrix_majorをテンプレートパラメータに変更した

理由：

• get_localなどのメンバ関数を呼び出すときに、その都度if分によるmatrix_majorの判定が入り、オーバーヘッドが生じるため。
• rokko::localized_matrixと同様にクラステンプレートでmatrix_majorを指定するようになっており、一貫させるため。

rokko::distributed_matrixとの関係：

• いまのところ、全てのMPI並列ソルバは、matrix_col_majorのみサポートしている。
• rokko::distributed_matrixもクラステンプレートをとるようにした。
• ソルバがサポートしているmatrix_majorと一致しているかを、rokko::distributed_matrixのコンストラクタでチェックする。
• 一致していなかったら、エラーとする。（行と列を読み替えても、lldがある場合、一致しないため。）
• テンプレートパラメータは取り出せないので、一々、宣言時に書かないといけないのが欠点。

（旧）mapping_bcのコンストラクタでの処理

• optimized_mappingを返すコンストラクタは、メンバ変数の初期値の代入で処理ができない。
• そのため、スーパークラスmapping_global2local, mapping_local2arrayのメンバ変数の初期化には、それらのデフォルトコンストラクタが呼び出される。
• 上記の場合、全てのメンバ変数は上書きされるので、スーパークラスmapping_global2local, mapping_local2arrayのデフォルトコンストラクタは何もしないようにした。

ソルバインターフェースが返す最適なmapping_bcについて

• MPIソルバごとに対応しているmatrix_majorも返す。
• solver_in.optimized_mapping(g_in, m_global)の引数がm_global, n_globalのうち片方だけであるのは、今のところ、正方行列をとるソルバしか扱っていないため。 Todo
• 非正方行列向けのソルバ（QR分解など）を扱えるように、m_global, n_globalもとれるようにする。

mapping_global2localのコンストラクタ

• m_global, n_globalと（ソルバごとに決まる）mb, nbから、m_local, n_localを計算（ScaLAPACKで使用可能） Todo
• m_global, n_globalとm_local, n_localから、mb, nbを計算（需要はないかもしれないが）引数：(grid const& g_in, int m_global_in, int n_global_in, int m_local_in, int n_local_in)

distributed_matrix

• mapping_bcをメンバ変数に持つ
• arrayの実体を持つ

distributed_matrixとスーパークラスのメンバ関数

• distributed_matrixにも実装するもの
• get_m_local(), translate_l2g(), get_nprow()などユーザが頻繁に使う関数
• mat.get_mapping().get_m_local()だけでなく、mat.get_m_local()とも書ける。
• しないもの
  • set_lld()などdistributed_matrixの初期化時にしか利用せず、ユーザが直接使用することは少ない。
  • このようなメンバ関数に関しては、get_mapping()を通して呼び出すようにする。

Todo

• デフォルトコンストラクタでは、m_global(0), n_global(0)と初期化するべきか。

Todo

• diatributed_matrixとdistributed_vectorの統一化