MPI_Scatter是一种消息传递接口(Message Passing Interface,MPI)中的函数,用于将一个数组的数据分散(scatter)到多个进程中。它是一种并行计算中常用的通信操作...
frommpi4pyimportMPIcomm=MPI.COMM_WORLDrank=comm.Get_rank()num_elements=3ifrank==0:send_data=[rank+iforiinrange(num_elements)]else:send_data=Nonerecv_data=comm.scatter(send_data,num_elements,root=0)print(f"Process {rank} received data: {recv_data}") 进阶用法 mpi4py的高级特性包括动态通...
下面联合scatter和gather组成一个完成的分发和收回过程: Root进程将数据通过scatter等分发给所有的进程,等待所有的进程都处理完后(这里只是简单的乘以2),root进程再通过gather回收他们的结果,和分发的原则一样,组成一个list。Gather还有一个变体就是allgather,可以理解为它在gather的基础上将gather的结果再bcast了一次。啥...
5.分发数据:您可以使用MPI_Scatter等函数将数据分布到多个进程中,以便在并行计算中共享数据。 6.收集数据:您可以使用MPI_Gather等函数将多个进程中的数据收集到一个中央位置,以便进行进一步的处理。 7.使用标签:在发送和接收消息时,您可以使用标签来指定要发送或接收的消息的标识符。这有助于区分不同的消息并在多个...
import mpi4py.MPI as MPI comm = MPI.COMM_WORLDcomm_rank = comm.Get_rank()comm_size = comm.Get_size() if comm_rank == 0: data = range(comm_size)else: data = Nonelocal_data = comm.scatter(data, root=0)print('rank %d, got:' % comm_rank)print(local_data) ...
除了上述的几个常用MPI函数外,还有许多其他有用的函数,如MPI_Bcast、MPI_Reduce、MPI_Scatter、MPI_Gather等。这些函数在不同的并行计算场景中有着重要的作用,可以实现数据的广播、归约、分发和收集等操作。 总的来说,MPI函数是并行计算中不可或缺的工具,它可以帮助程序员实现多个处理器之间的通信和协作,从而提高...
我做了一个简单的例子来了解MPI_Scatter是如何工作的。我想为每个进程分配两个整数。但我总是会出现分割错误。我的代码有什么问题。 void do_work(int val, int rank){ printf("I am rank number %d and i got the randval %d.\n",rank,val); } int main(int argc, char** argv){ MPI_Init(&argc...
正如我们在学习集体例程时所看到的那样,MPI 允许您立即与通讯器中的所有进程进行对话,以执行诸如使用MPI_Scatter将数据从一个进程分发到多个进程或使用MPI_Reduce执行数据归约的操作。 但是,到目前为止,我们仅使用了默认的通讯器MPI_COMM_WORLD。 对于简单的应用程序,使用MPI_COMM_WORLD进行所有操作并不罕见,但是对于...
local_data= comm.scatter(data, root=0)print('rank %d, got:'%comm_rank)print(local_data) 3.3收集gather 将所有数据搜集回来 importmpi4py.MPI as MPI comm=MPI.COMM_WORLD comm_rank=comm.Get_rank() comm_size=comm.Get_size()ifcomm_rank ==0: ...
12、的一般化聚集MPI_Reduce多对一归约MPI_AllreduceMPI_Reduce的一般化MPI_Reduce_scatterMPI_Reduce的一般化MPI_Scan扫描同步MPI_Barrier路障同步群集通信(通信)收集是多对一通信的典型例子,其调用格式下:MPI_Gather(SendAddress, SendCount, SendDatatype,RecvAddress, RecvCount, RecvDatatype, Root, Comm)群集通...