这个应该是MPI_SUM 不是函数哦 是一个可以理解成预定义类型吧（我这么理解的）属于 Predefined Reduce ...
MPI.SUM为求和操作,过程如下: 简化操作将每个task的第i个元素相加,然后放回到P0进程(root进程)的第i个元素中。
4. ReduceScatter:它将每个进程的消息规约(规约操作一般是sum)后,分片存每个处理器上,它的作用相当于分布式AllReduce+Shard操作。它的对偶操作是:Allgather。 5. AllReduce:将每个进程的消息规约,每个处理器的结果是一致的。ReduceScatter和Allgather组合可以实现Allreduce操作。DeepSpeed ZeRO方法也正是利用了这个特性。
#include <stdio.h>#include <omp.h>int main() { // 定义共享数据结构 int sum = 0; // 使用OpenMP并行计算 #pragma omp parallel for reduction(+:sum) for (int i = 0; i < 100; i++) { sum += i; } // 输出结果 printf("The sum is %d\n", sum); ...
_Datatype datatype:数据的类型MPI_Op op:要进行的操作。MPI_SUM,MPI_MAX,…MPI_Comm comm:通信域。在那些进程上进行该操作。MPI_COMM_WORLD表示在所有... root:要归约到的进程。MPI_Comm comm:通信域。在那些进程上进行该操作。MPI_COMM_WORLD表示在所有进程上进行该操作。 图1:MPI_OP op为MPI_SUM时 ...
int sum = 0; for (i = 0; i < elements_per_process; i++) sum += a[i]; // collects partial sums from other processes int tmp; for (i = 1; i < np; i++) { MPI_Recv(&tmp, 1, MPI_INT, MPI_ANY_SOURCE, 0, MPI_COMM_WORLD, &status); ...
标准模式阻塞规约函数。将起始位置为sendbuf、数据类型为datatype、大小为count的数据通过op操作规约后,集中到root号进程的起始位置为recvbuf的数据中。其中,op操作包括MPI_SUM求和、MPI_PROD求积、MPI_MAX最大值、MPI_MIN最小值等。 2.2 MPI编程实例 下面将对第2.1节中提到的部分内容提供C语言代码实例,以展示其运...
@MPI_SUM:MPI_Op; @dest=0,rank of the process obtaining the result. */MPI_Reduce(&local_inte, &total_inte,1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM,0, MPI_COMM_WORLD);if(myid ==0) {printf("integral output is %d", total_inte); }MPI_Finalize();return0; ...
MPI_Send(&local_sum, 1, MPI_INT, 2, 0, MPI_COMM_WORLD); } else if (rank == 2) { // Process 2 receives sums from Process 0 and Process 1 MPI_Recv(∑1, 1, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); MPI_Recv(∑2, 1, MPI_INT, 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI...
<iostream>#include <mpi.h>int main( int argc, char** argv ){ int mynode, numnodes; int sum, startval, endval, accum; MPI::Status status; MPI::Init( argc, argv ); numnodes = MPI::COMM_WORLD.Get_size(); mynode = MPI::COMM_WORLD.Get_rank(); sum =...