Mpi 霍克尼模型参数是消息大小的函数吗？

使用霍克尼模型，传输时间由t（s）=α+βm建模，其中 α是每条消息的延迟时间，β是每个字节的传输时间（或网络带宽的倒数）

但在一些论文（）中，延迟和传输时间是消息大小的函数。对于多个消息大小，它们既不是常数也不是线性的

如果Hockney模型参数是消息大小的函数，我们如何预测具有多个消息大小的集体通信时间（例如：广播、散布等）

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示例：如果广播操作是通过扁平树算法执行的，则t（s）=（p-1）（α+βm）。由于α和β是消息大小的函数，我们无法用线性线绘制其曲线，并且如果没有与消息大小对应的模型参数，我们无法预测操作时间。例如，如果我们没有测量发送和接收30字节消息的模型参数，我们就无法预测30字节消息大小的操作时间

在Hockney中，α和β是网络的属性，与消息大小无关。上述文件明确指出：

我们改变了Hockney模型，使得α和β是消息大小的函数

我同意，令人困惑的是，他们总是简单地将他们修改过的模型称为霍克尼。本文中的图表看起来也很可疑，似乎“延迟”实际上就是消息传输时间。从应用程序中可以看到，您可以调用此延迟。“带宽”也是从应用程序中看到的带宽。考虑<代码> 10 ^ 6字节/ 65 MBytes /s＝1.5×10 ^ 4我们< /代码>。我认为使用这些值没有任何意义，它们都反映了总的消息传输时间，作为霍克尼的单个网络参数。不幸的是，本文没有解释他们实际上是如何从点到点MPI基准中导出参数的

同样值得注意的是，本文几乎总是简单地使用消息传输时间的完整术语

α（ms）+ms·β（ms）

，除了两种情况，我怀疑可能是缺少一对大括号。然后，整个术语可以简单地替换为

p2p消息时间（消息大小）

对于该模型，我更喜欢使用α和β为常数的纯Hockney模型，或者使用将p2p消息时间描述为消息大小函数的模型。在后一种情况下，您的问题仍然相关：

例如，如果我们没有测量发送和接收30字节消息的模型参数，我们就无法预测30字节消息大小的操作时间

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您必须测量所有可能的尺寸，或者必须应用配件模型。顺便说一句，如果你使用线性回归，你最终会再次遇到霍克尼。

问题1：我使用线性回归预测α和β（通过梯度下降），但它似乎不好，因为消息大小的范围太大（从2^1到2^30）。我在哪里可以找到一篇关于使用纯霍克尼常数α和β的论文或报告？问题2：什么是拟合模型？？我在上面提到的报纸上读过，但我找不到任何报纸有什么解释@Zulanaut关于一些MPI基准（如osu基准），延迟和带宽都取决于消息大小。osu延迟基准参数和Hockney模型参数之间有什么不同？？？Q1：我认为有很多论文，其中一些被你提到的论文引用。问题2：你也可以查阅文献进行回归分析。问题3：Osu测量消息延迟和带宽。作为一种简化，0字节消息的消息延迟将等于α，无限大消息的消息宽度（或作为osu度量的流水线消息链）将为1/β：我没有在我提到的论文参考文献中看到任何使用纯霍克尼的论文。（我检查了所有参考文献）