Hello,
<div><br></div><div>I&#39;m looking for help reducing the time and communication of a parallel MatMatSolve using MUMPS. On a single processor I experience decent solve times (~9 seconds each), but when moving to multiple processors I see longer times with more cores. I&#39;ve run with -log_summary and confirmed (practically) all the time is spent in MatMatSolve. I&#39;m fairly certain it&#39;s all communication between nodes and I&#39;m trying to figure out where I can make optimizations, or if it is even feasible for this type of problem. It is a parallel, dense, direct solve using MUMPS with an LU preconditioner. I know there are many smaller optimizations that can be done in other areas, but at the moment it is only the solve that concerns me.</div>
<div><br></div><div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">---------------------------------------------- PETSc Performance Summary: ----------------------------------------------</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">./cntor on a complex-c named hpc-1-0.local with 2 processors, by abyrd Mon Aug  1 16:25:51 2011</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Using Petsc Release Version 3.1.0, Patch 8, Thu Mar 17 13:37:48 CDT 2011</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br>
</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">                         Max       Max/Min        Avg      Total </font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Time (sec):           1.307e+02      1.00000   1.307e+02</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Objects:              1.180e+02      1.00000   1.180e+02</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Flops:                0.000e+00      0.00000   0.000e+00  0.000e+00</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Flops/sec:            0.000e+00      0.00000   0.000e+00  0.000e+00</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Memory:               2.091e+08      1.00001              4.181e+08</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">MPI Messages:         7.229e+03      1.00000   7.229e+03  1.446e+04</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">MPI Message Lengths:  4.141e+08      1.00000   5.729e+04  8.283e+08</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">MPI Reductions:       1.464e+04      1.00000</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Flop counting convention: 1 flop = 1 real number operation of type (multiply/divide/add/subtract)</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">                            e.g., VecAXPY() for real vectors of length N --&gt; 2N flops</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">                            and VecAXPY() for complex vectors of length N --&gt; 8N flops</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br>
</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Summary of Stages:   ----- Time ------  ----- Flops -----  --- Messages ---  -- Message Lengths --  -- Reductions --</font></div><div>
<font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">                        Avg     %Total     Avg     %Total   counts   %Total     Avg         %Total   counts   %Total </font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"> 0:      Main Stage: 1.3072e+02 100.0%  0.0000e+00   0.0%  1.446e+04 100.0%  5.729e+04      100.0%  1.730e+02   1.2% </font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">See the &#39;Profiling&#39; chapter of the users&#39; manual for details on interpreting output.</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Phase summary info:</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">   Count: number of times phase was executed</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">   Time and Flops: Max - maximum over all processors</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">                   Ratio - ratio of maximum to minimum over all processors</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">   Mess: number of messages sent</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">   Avg. len: average message length</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">   Reduct: number of global reductions</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">   Global: entire computation</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">   Stage: stages of a computation. Set stages with PetscLogStagePush() and PetscLogStagePop().</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      %T - percent time in this phase         %F - percent flops in this phase</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      %M - percent messages in this phase     %L - percent message lengths in this phase</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      %R - percent reductions in this phase</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">   Total Mflop/s: 10e-6 * (sum of flops over all processors)/(max time over all processors)</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br>
</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      ##########################################################</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #                                                        #</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #                          WARNING!!!                    #</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #                                                        #</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #   This code was compiled with a debugging option,      #</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #   To get timing results run config/configure.py        #</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #   using --with-debugging=no, the performance will      #</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #   be generally two or three times faster.              #</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #                                                        #</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      ##########################################################</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br>
</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br>
</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      ##########################################################</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #                                                        #</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #                          WARNING!!!                    #</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #                                                        #</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #   The code for various complex numbers numerical       #</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #   kernels uses C++, which generally is not well        #</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #   optimized.  For performance that is about 4-5 times  #</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #   faster, specify --with-fortran-kernels=1             #</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #   when running config/configure.py.                    #</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      #                                                        #</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      ##########################################################</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br>
</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Event                Count      Time (sec)     Flops                             --- Global ---  --- Stage ---   Total</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">                   Max Ratio  Max     Ratio   Max  Ratio  Mess   Avg len Reduct  %T %F %M %L %R  %T %F %M %L %R Mflop/s</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">--- Event Stage 0: Main Stage</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br>
</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">MatSolve           14400 1.0 1.2364e+02 1.0 0.00e+00 0.0 1.4e+04 5.7e+04 2.0e+01 95  0100100  0  95  0100100 12     0</font></div><div>
<font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">MatLUFactorSym         4 1.0 2.0027e-05 1.4 0.00e+00 0.0 0.0e+00 0.0e+00 0.0e+00  0  0  0  0  0   0  0  0  0  0     0</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">MatLUFactorNum         4 1.0 3.4223e+00 1.0 0.00e+00 0.0 0.0e+00 0.0e+00 2.4e+01  3  0  0  0  0   3  0  0  0 14     0</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">MatConvert             1 1.0 2.3644e-01 2.4 0.00e+00 0.0 0.0e+00 0.0e+00 1.1e+01  0  0  0  0  0   0  0  0  0  6     0</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">MatAssemblyBegin      14 1.0 1.9959e-01 9.3 0.00e+00 0.0 3.0e+01 5.2e+04 1.2e+01  0  0  0  0  0   0  0  0  0  7     0</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">MatAssemblyEnd        14 1.0 1.9908e-01 1.1 0.00e+00 0.0 4.0e+00 2.8e+01 2.0e+01  0  0  0  0  0   0  0  0  0 12     0</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">MatGetRow             32 1.0 4.2677e-05 1.2 0.00e+00 0.0 0.0e+00 0.0e+00 0.0e+00  0  0  0  0  0   0  0  0  0  0     0</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">MatGetSubMatrice       4 1.0 7.6661e-03 1.0 0.00e+00 0.0 1.6e+01 1.2e+05 2.4e+01  0  0  0  0  0   0  0  0  0 14     0</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">MatMatSolve            4 1.0 1.2380e+02 1.0 0.00e+00 0.0 1.4e+04 5.7e+04 2.0e+01 95  0100100  0  95  0100100 12     0</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">VecSet                 4 1.0 1.8590e-02 1.0 0.00e+00 0.0 0.0e+00 0.0e+00 0.0e+00  0  0  0  0  0   0  0  0  0  0     0</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">VecScatterBegin    28800 1.0 2.2810e+00 2.2 0.00e+00 0.0 1.4e+04 5.7e+04 0.0e+00  1  0100100  0   1  0100100  0     0</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">VecScatterEnd      14400 1.0 4.1534e+00 2.2 0.00e+00 0.0 0.0e+00 0.0e+00 0.0e+00  2  0  0  0  0   2  0  0  0  0     0</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">KSPSetup               4 1.0 1.1060e-0212.6 0.00e+00 0.0 0.0e+00 0.0e+00 0.0e+00  0  0  0  0  0   0  0  0  0  0     0</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">PCSetUp                4 1.0 3.4280e+00 1.0 0.00e+00 0.0 0.0e+00 0.0e+00 5.6e+01  3  0  0  0  0   3  0  0  0 32     0</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Memory usage is given in bytes:</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br>
</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Object Type          Creations   Destructions     Memory  Descendants&#39; Mem.</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Reports information only for process 0.</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">--- Event Stage 0: Main Stage</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br>
</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">              Matrix    27             27    208196712     0</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">                 Vec    36             36      1027376     0</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">         Vec Scatter    11             11         7220     0</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">           Index Set    42             42        22644     0</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">       Krylov Solver     1              1        34432     0</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">      Preconditioner     1              1          752     0</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">========================================================================================================================</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Average time to get PetscTime(): 1.90735e-07</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Average time for MPI_Barrier(): 3.8147e-06</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Average time for zero size MPI_Send(): 7.51019e-06</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">#PETSc Option Table entries:</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">-log_summary</font></div><div>
<font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">-pc_factor_mat_solver_package mumps</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">-pc_type lu</font></div><div>
<font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">#End of PETSc Option Table entries</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Compiled without FORTRAN kernels</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Compiled with full precision matrices (default)</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">sizeof(short) 2 sizeof(int) 4 sizeof(long) 8 sizeof(void*) 8 sizeof(PetscScalar) 16</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Configure run at: Mon Jul 11 15:28:42 2011</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Configure options: PETSC_ARCH=complex-cpp-mumps --with-cc=mpicc --with-fc=mpif90 --with-blas-lapack-dir=/usr/lib64 --with-shared --with-clanguage=c++ --with-scalar-type=complex --download-mumps=1 --download-blacs=1 --download-scalapack=1 --download-parmetis=1 --with-cxx=mpicxx</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">-----------------------------------------</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Libraries compiled on Mon Jul 11 15:39:58 EDT 2011 on sc.local </font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Machine characteristics: Linux sc.local 2.6.18-194.11.1.el5 #1 SMP Tue Aug 10 19:05:06 EDT 2010 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux </font></div><div>
<font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Using PETSc directory: /panfs/storage.local/scs/home/abyrd/petsc-3.1-p8</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Using PETSc arch: complex-cpp-mumps</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">-----------------------------------------</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Using C compiler: mpicxx -Wall -Wwrite-strings -Wno-strict-aliasing -g   -fPIC   </font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Using Fortran compiler: mpif90 -fPIC -Wall -Wno-unused-variable -g    </font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">-----------------------------------------</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Using include paths: -I/panfs/storage.local/scs/home/abyrd/petsc-3.1-p8/complex-cpp-mumps/include -I/panfs/storage.local/scs/home/abyrd/petsc-3.1-p8/include -I/panfs/storage.local/scs/home/abyrd/petsc-3.1-p8/complex-cpp-mumps/include -I/usr/mpi/gnu/openmpi-1.4.2/include -I/usr/mpi/gnu/openmpi-1.4.2/lib64  </font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">------------------------------------------</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Using C linker: mpicxx -Wall -Wwrite-strings -Wno-strict-aliasing -g </font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Using Fortran linker: mpif90 -fPIC -Wall -Wno-unused-variable -g  </font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Using libraries: -Wl,-rpath,/panfs/storage.local/scs/home/abyrd/petsc-3.1-p8/complex-cpp-mumps/lib -L/panfs/storage.local/scs/home/abyrd/petsc-3.1-p8/complex-cpp-mumps/lib -lpetsc       -lX11 -Wl,-rpath,/panfs/storage.local/scs/home/abyrd/petsc-3.1-p8/complex-cpp-mumps/lib -L/panfs/storage.local/scs/home/abyrd/petsc-3.1-p8/complex-cpp-mumps/lib -lcmumps -ldmumps -lsmumps -lzmumps -lmumps_common -lpord -lparmetis -lmetis -lscalapack -lblacs -Wl,-rpath,/usr/lib64 -L/usr/lib64 -llapack -lblas -lnsl -lrt -Wl,-rpath,/usr/mpi/gnu/openmpi-1.4.2/lib64 -L/usr/mpi/gnu/openmpi-1.4.2/lib64 -Wl,-rpath,/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.1.2 -L/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.1.2 -ldl -lmpi -lopen-rte -lopen-pal -lnsl -lutil -lgcc_s -lpthread -lmpi_f90 -lmpi_f77 -lgfortran -lm -lm -lm -lm -lmpi_cxx -lstdc++ -lmpi_cxx -lstdc++ -ldl -lmpi -lopen-rte -lopen-pal -lnsl -lutil -lgcc_s -lpthread -ldl  </font></div>
</div><div><br></div><div>Respectfully,</div><div>Adam Byrd</div>