intmain(intargc,char* argv[]){inttag, send_tag;//tag in MPI_Recvintto,from;//destination and source of MPI send/receiveintst_count, st_source, st_tag;doublestart_time =0.0;//set start and end time for MPI_Wtime()doubleend_time =0.0; MPI::Status status; MPI::Init(argc, argv);...
# 需要导入模块: from mpi4py import MPI [as 别名]# 或者: from mpi4py.MPI importStatus[as 别名]defslave_set(self):ifself.rank >0:# print("SLAVE : ", self.rank, " starting...")status = MPI.Status()# print("SLAVE : ", self.rank, " probing for message...")msg = self.COMM....
MPI_SOURCE 消息的源。 MPI_TAG 消息的标记值。 MPI_ERROR 错误,与消息相关联。 注解 有两个定义的MPI_Status指针可用于代替此结构,MPI_STATUS_IGNORE和MPI_STATUSES_IGNORE。 要求 产品 HPC Pack 2012 MS-MPI 可再发行程序包、HPC Pack 2008 R2 MS-MPI 可再发行程序包、HPC Pack 2008 MS-MPI 可再发行程...
MPI_Get_count(MPI_Status*status,MPI_Datatypedatatype,int*count) 在MPI_Get_count函数中,使用者需要传递MPI_Status结构体,消息的datatype(数据类型),并返回count。 变量count是已接收的datatype元素的数目。 为什么需要这些信息? 事实证明,MPI_Recv可以将MPI_ANY_SOURCE用作发送端的秩,将MPI_ANY_TAG用作消息...
下面给出 MPI.Status 对象的方法接口。 MPI.Status.Get_source(self) 获得并返回接收消息的源。也可以通过属性 source 获取。 MPI.Status.Set_source(self,intsource) 设置接收消息的源。也可以通过属性 source 设置。 MPI.Status.Get_tag(self) 获得并返回接收消息的 tag。也可以通过属性 tag 获取。
typedefstruct_MPI_Status{intcount;intcancelled;intMPI_SOURCE;intMPI_TAG;intMPI_ERROR; } MPI_Status, *PMPI_Status; メンバー count 受信したエントリの数。 取り消し済み 対応する要求が取り消されたかどうかを示します。 MPI_SOURCE
It uses an MPI/OpenMP hybrid parallel algorithm, which can be run on either a laptop or the largest supercomputer. The open source QuickPIC is an object-oriented program with high level classes written in Fortran 2003. It can be found at https://github.com/UCLA-Plasma-Simulation-Group/...
Background information What version of Open MPI are you using? (e.g., v4.1.6, v5.0.1, git branch name and hash, etc.) v5.0.3 Describe how Open MPI was installed (e.g., from a source/distribution tarball, from a git clone, from an operati...
#include <mpi.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <unistd.h> int main(int argc, char** argv, char** environ) { int i; int my_rank; /* Rank of process */ int p; /* Number of processors */ int source; /* Rank of sender */ int...
For large-scale scientific data processing tasks, the China SRC team also developed MPI parallel on single/multiple CPU nodes and parallel acceleration on GPU nodes [18,27-31], and also developed AI-based data processing software, e.g., deep learning-based source identification and classification...