Multi-DCU + MPI SPAI 求解器说明

本项目当前聚焦 多DCU + MPI 运行流程，提供两个算法接口：

1. RunStaticSPAI_MultiDCU_MPI(...)：静态算法（列均衡分配）
2. RunDynamicSPAI_MultiDCU_MPI(...)：动态算法（按NNZ均衡分配）

两者核心原理一致：

• 都使用相同的 SPAI 预条件子构建流程
• 差异仅在任务划分策略（balanced_columns vs balanced_nnz）

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0. 接口到底怎么调用？算法库在哪？

命令行调用（推荐）

编译后直接调用 spai_multi_dcu_mpi：

mpirun -np 2 ./spai_multi_dcu_mpi 2 --algo static --matrix matrices/circuit_2.mtx
mpirun -np 2 ./spai_multi_dcu_mpi 2 --algo dynamic --matrix matrices/circuit_2.mtx

也可以先看帮助：

./spai_multi_dcu_mpi --help

源码级接口（算法库位置）

当前项目不是单独 .so/.a 的外部库发布形态，而是源码接口：

• 头文件（接口声明）：include/common/spai_multi_dcu_api.h
• 实现文件（算法主体）：src/spai_multi_dcu.cpp

可直接调用两个接口：

• RunStaticSPAI_MultiDCU_MPI(...)
• RunDynamicSPAI_MultiDCU_MPI(...)

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1. 运行前准备

• ROCm/HIP 环境可用
• MPI 环境可用（mpirun, mpicc）
• 矩阵文件在 matrices/ 目录

编译：

make -f Makefile.multi mpi

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2. 运行命令

静态算法（多DCU+MPI）

mpirun -np 2 ./spai_multi_dcu_mpi 2 \
  --algo static \
  --partition balanced_columns \
  --matrix matrices/circuit_2.mtx

动态算法（多DCU+MPI）

mpirun -np 2 ./spai_multi_dcu_mpi 2 \
  --algo dynamic \
  --partition balanced_nnz \
  --matrix matrices/circuit_2.mtx

若不显式指定 --partition，程序会按 --algo 自动选择：

• static -> balanced_columns
• dynamic -> balanced_nnz

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3. 划分逻辑示例（16x16）

• 1 个 DCU：该 DCU 处理 16 列
• 2 个 DCU：每个 DCU 处理 8 列（均衡）
• 4 个 DCU：每个 DCU 处理 4 列（均衡）

动态模式下会尝试按列非零元数（NNZ）做更均衡分配。

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4. 输出指标

程序会输出标准化行：

[ALGO_REPORT] mode=..., dcu_units=..., partition=..., preconditioner_ms=..., iteration_count=...

含义：

• preconditioner_ms：预处理（SPAI）时间
• iteration_count：BiCGSTAB 迭代次数（已接入，不再用 -1 占位）

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5. 算法流程

1. 读取矩阵 A（CSC）
2. 在每个 DCU 上复制 A
3. 按算法策略进行列分配（静态列均衡 / 动态NNZ均衡）
4. 并行构建局部预条件子
5. 聚合为全局预条件子 M
6. 在 rank0 上执行 BiCGSTAB 求解，返回迭代次数
7. 输出预处理时间和迭代次数

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6. 相关文件

• 主程序：src/spai_multi_dcu.cpp
• 单卡程序：src/spai_single_dcu.cpp
• 求解器：include/bicgstab/bicgstab_solver.h
• 实验数据库：experiments/schema.sql, experiments/benchmark_db.py