Distributed Ranges: A Model for Building Distributed Data Structures, Algorithms, and Views

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/CppCon

摘要

文档探讨了如何通过Distributed Ranges构建分布式数据结构、算法和视图，并展示了实现复杂数据结构（如稠密和稀疏矩阵）的方法。文档详细描述了分布式向量和分布式矩阵的实现，包括分段处理、全局视图的构建以及分布式算法的执行机制。分布式算法通过接受分布式范围参数，利用分段CPO访问数据，并在相应的内存空间执行代理上启动数据处理。实验表明，该方法能够高效构建和管理分布式数据结构，并通过开放源代码（GitHub）实现共享。

AI总结

《分布式范围：构建分布式数据结构、算法和视图的模型》
总结如下：

**核心内容：**
1. **分布式范围模型：**
- 提供了一种统一的抽象，用于构建分布式数据结构、算法和视图。
- 通过“分布式范围”概念，将分布式数据的分段（segment）和全局视图（global view）结合起来，支持高效的数据操作和并行计算。

2. **实现与视图：**
- **分布式数据结构：**
- 例如：`distributed_vector` 类，通过多个远程分段（remote segments）组成，支持全局视图以便访问和操作。
- 实现了`segments CPO`，以返回分布式数据的分段范围。
- **算法实现：**
- 算法接受分布式范围参数，通过分段访问数据，并在对应的内存空间上执行。
- 例如：`reduce` 算法，通过异步处理每个分段的数据，最终汇总结果。

3. **复杂数据结构：**
- 支持稀疏矩阵和稠密矩阵等复杂数据结构的分布式实现。
- 通过分段和视图的结合，实现 halo exchange 等操作。

4. **经验与总结：**
- 分布式范围可以有效统一数据结构、算法和视图的建模。
- 通过利用供应商提供的本地算法，可以提升性能。
- 项目开源，代码可在 GitHub 上获取（https://github.com/oneapi-src/distributed-ranges）。

**关键点：**
- 分布式范围模型通过分段和全局视图的结合，简化了分布式数据的操作和算法的实现。
- 模型支持多种数据结构和算法，具有良好的扩展性和性能。
- 开源实现为分布式计算提供了实用工具。