特性支持与功能回退说明

场景一：节点进程不均衡（即PPN不均衡）

使用mpirun命令提交任务不指定PPN或者使用rankfile等情况下，可能出现节点进程不均衡的场景，Hyper MPI中仅MPI_Allreduce算法1、2、4，MPI_Bcast算法2，MPI_Barrier算法1、2，MPI_Alltoallv算法1支持节点进程不均衡场景，当指定其他算法时，将自动回退至支持的算法。

场景二：socket进程不均衡

所有的Socket-aware算法都要求socket进程数均衡；指定Socket-aware算法且socket进程数不均衡时，会回退到Node-aware算法。

场景三：非对易操作

MPI标准支持用户在MPI_Allreduce内进行自定义数学操作，即不局限于求和（MPI_SUM）、乘积（MPI_PROC）等MPI内置的数学操作；用户在自定义数学操作时会出现操作本身不对弈的情况，如矩阵乘法。MPI_Allreduce算法1和算法4支持此类操作。

当用户指定算法不是算法1或算法4时，Hyper MPI会根据数据包大小回退成算法1（中小包）或者算法4（大包）。

场景四：超大数据类型

MPI支持自定义数据类型，用户自定义的数据类型过长有可能导致出错。MPI_Allreduce算法1和算法4支持此类操作。

场景五：MPI_Allreduce算法8，socket内仅有一个进程

由于算法8实现的特殊性，当指定算法8且socket内仅有一个进程时，会被回退成算法7。

场景六：使用拓扑感知算法，但感知单元内进程号不连续

只有非拓扑算法、MPI_Allreduce算法2、MPI_Bcast算法2、MPI_Alltoallv算法1支持此场景；当指定算法不在这几个算法之列时，会自动回退算法。

场景七：用户指定MPI_Allreduce算法12、13和14

• 算法12：仅支持进程数为偶数的场景，其他场景会被回退成算法4。
• 算法13：仅支持节点内进程数为偶数或进程数为1的场景，其他场景会被回退成算法4或12。
• 算法14：仅支持socket内进程数为偶数或进程数为1的场景，其他场景会被回退成算法4或12。

场景八：用户指定MPI_Alltoallv算法1

算法1不支持非连续及超大MPI数据类型，在该两种场景下，将回退至Open MPI默认算法。

场景十：用户指定MPI_Alltoallv算法2

算法2不支持sdispls（发送偏移量）与rdispls （接收偏移量）非单调递增场景，将回退至算法1。