jaunatisblue 6b2464b80c Interp_Points 负载均衡：热点 block 拆分与 rank 重映射 ...

问题背景：
Patch::Interp_Points 在球面插值时存在严重的 MPI 负载不均衡。
通过 MPI_Wtime 计时诊断发现，64 进程中 rank 27/28/35/36 四个进程
承担了绝大部分插值计算（耗时为平均值的 2.6~3.3 倍），导致其余 60
个进程在 MPI 集合通信处空等，成为整体性能瓶颈。

根因分析：
这四个 rank 对应的 block 在物理空间上恰好覆盖了球面提取面
（extraction sphere）的密集插值点区域，而 distribute 函数按均匀
网格体积分配 block-to-rank，未考虑插值点的空间分布不均。

优化方案：
1. 新增 distribute_optimize 函数替代 distribute，使用独立的
   current_block_id 计数器（与 rank 分配解耦）遍历所有 block。

2. 热点 block 拆分（splitHotspotBlock）：
   对 block 27/28/35/36 沿 x 轴在中点处二等分，生成左右两个子
   block，分别分配给相邻的两个 rank：
   - block 27 → (rank 26, rank 27)
   - block 28 → (rank 28, rank 29)
   - block 35 → (rank 34, rank 35)
   - block 36 → (rank 36, rank 37)
   子 block 严格复刻原 distribute 的 ghost zone 扩张和物理坐标
   计算逻辑（支持 Vertex/Cell 两种网格模式）。

3. 邻居 rank 重映射（createMappedBlock）：
   被占用的邻居 block 需要让出原 rank，重映射到相邻空闲 rank：
   - block 26 → rank 25
   - block 29 → rank 30
   - block 34 → rank 33
   - block 37 → rank 38
   其余 block 保持 block_id == rank 的原始映射。

4. cgh.C 中 compose_cgh 通过预处理宏切换调用 distribute_optimize
   或原始 distribute。

5. MPatch.C 中添加 profile 采集插桩：在 Interp_Points 重载 2 中
   用 MPI_Wtime 计时，MPI_Gather 汇总各 rank 耗时，识别热点 rank
   并写入二进制 profile 文件。

6. 新增 interp_lb_profile.h/C：定义 profile 文件格式（magic、
   version、nprocs、threshold_ratio、heavy_ranks），提供
   write_profile/read_profile/identify_heavy_ranks 接口。

数学等价性：拆分和重映射仅改变 block 的几何划分与 rank 归属，
不修改任何物理方程、差分格式或插值算法，计算结果严格一致。

2026-02-27 15:07:40 +08:00

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