初始化: 使用 MPI_Init 初始化MPI环境,获取进程的 rank 和 size。 数组初始化: 动态分配数组 array 并根据进程 rank 进行初始化。 局部计算: 计算局部数组的和 local_sum。 全局计算: 使用 MPI_Reduce 将所有进程的局部和汇总为全局和 global_sum,并在 root 进程上输出结果。
call MPI_Scatter(a, local_n, MPI_REAL, local_a, local_n, MPI_REAL, 0, MPI_COMM_WORLD, ierr) ! 计算局部和 local_sum = sum(local_a) ! 汇总结果 call MPI_Reduce(local_sum, total_sum, 1, MPI_REAL, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD, ierr) if (rank == 0) then print *, 'Total ...
MPI_REDUCE(a,b,1,MPI_INTEGER,MPI_SUM,0,MPI_COMM_WORLD,ierr) 编译器就会报错如下: error #6404: This name does not have a type, and must have an explicit type. [MPI_INTEGER] error #6404: This name does not have a type, and must have an explicit type. [MPI_SUM] error #6404: Th...
在Map阶段,将数据集分割成多个子集,并在各个节点上并行执行数据处理任务;在Reduce阶段,将Map阶段的结果进行合并和汇总。 2.并行化改造:利用Fortran的并行计算能力,对拆分后的代码模块进行并行化改造。通过引入并行计算框架,如OpenMP或MPI,实现多节点间的数据传输和计算协同。 3.算法优化:针对数据处理过程中的关键算法,...
将一些计算任务转化为Map操作,一些任务转化为Reduce操作。 3.数据表示:定义输入和输出的数据格式,使其适应MapReduce模型的键值对形式。 4.并行化处理:利用Fortran的并行化技术,如OpenMP或MPI,实现任务的并行化处理。 5.编写Map和Reduce函数:根据拆分后的任务,编写相应的Map和Reduce函数。 6.集成与测试:将重写的代码...
初始化MPI环境:使用MPI_Init函数初始化MPI环境。 获取进程信息:使用MPI_Comm_rank和MPI_Comm_size函数获取当前进程的排名和总进程数。 执行并行计算:根据进程排名和总进程数分配计算任务。 通信和同步:使用MPI的通信函数(如MPI_Send、MPI_Recv、MPI_Reduce等)在进程间传递数据。 结束MPI环境:使用MPI_Finalize函数结束...
do concurrent (k=1:N) reduce(+:cgdot) cgdot=cgdot+x(i)*y(i) enddo GPU 性能、统一内存和数据移动 您已经用最少数量的 OpenACC 指令和依赖托管内存进行数据移动的do concurrent开发了代码。这是目前最接近的无指令代码。 图3 显示,与原始 OpenACC GPU 代码相比,此代码版本的性能下降了约 10% 。造成...
MPI并行化: 使用 use mpi 引入MPI库,并通过 MPI_Init, MPI_Comm_rank, MPI_Comm_size, MPI_Allreduce, MPI_Finalize 等MPI函数实现分布式并行计算。局部求和: 每个进程计算数组 a 的局部和。全局归约: 使用 MPI_Allreduce 函数将所有进程的局部和归约到 total_sum 中。输出结果: 主进程(rank == 0)打印...
通过MPI_REDUCE函数,我们实现了不同作业的局部求和最终的整体求和,并输出了最终的计算结果。 五、总结 在fortranmpi中实现多作业多线程并行计算的方法是一项重要而复杂的工作。通过合理的任务拆分、数据通信、负载均衡和结果合并,可以充分发挥计算资源的潜力,提高计算效率和性能。希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解...
Fortran是一种高级编程语言,主要用于科学计算和数值分析。MPI(Message Passing Interface)是一种用于并行计算的通信协议和编程模型。Fortran MPI运行时错误是指在...