详细说说MPI.COMM_WORLD.rank

时间: 2023-04-01 15:00:41 浏览: 171
MPI.COMM_WORLD.rank 是 MPI 中的一个函数，用于获取当前进程在通信器 COMM_WORLD 中的排名。通信器是 MPI 中用于进程间通信的抽象概念，每个进程都有一个唯一的排名，可以通过 MPI.COMM_WORLD.rank 获取。这个排名通常用于标识进程在通信中的身份，例如在发送和接收消息时需要指定发送方和接收方的排名。
相关问题

详细说说MPI.COMM_WORLD

MPI.COMM_WORLD 是 MPI 库中的一个通信子，它包含了所有 MPI 进程。在 MPI 应用程序中，可以使用 MPI.COMM_WORLD 进行进程间通信和同步操作。MPI.COMM_WORLD 中的每个进程都有一个唯一的标识符，称为进程号或排名。可以使用 MPI_COMM_RANK 函数获取进程号。MPI.COMM_WORLD 还包含了一些其他的属性，如进程数、通信域等。MPI.COMM_WORLD 是 MPI 应用程序中最常用的通信子之一。

shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank()是什么意思

这段代码是使用MPI并行编程库进行并行计算时常见的语句。在MPI中，MPI.COMM_WORLD是一个MPI通信器，它包含了所有参与并行计算的进程。MPI.COMM_WORLD.Get_rank()返回当前进程在通信器中的排名，即进程的标识符。通过这个排名，我们可以在并行计算中对不同的进程进行不同的操作，以实现并行计算。
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MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); printf("Hello, World! I am process %d out of %d.\n", rank, size); MPI_Finalize(); return 0; } 在这个程序中，MPI...
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3. 进程的标识与排名：每个进程可以通过MPI_Comm_rank获取自己的唯一ID（排名），并通过MPI_Comm_size获取进程组的大小。 4. 通信：使用MPI提供的通信函数进行数据交换，如点对点的MPI_Send和MPI_Recv，或者...
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MPI_hello_world.zip_use mpi_world

int rank = MPI.Comm_rank(MPI.COMM_WORLD); int size = MPI.Comm_size(MPI.COMM_WORLD); Console.WriteLine("Hello, World! I am process {0} of {1}", rank, size); MPI.Finalize(); } } 这段代码首先...

#include "mpi.h" #include <stdio.h> #include <math.h> int main(int argc, char *argv[]){ int myid, numprocs; int namelen; char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; MPI_Init(&argc,&argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs); MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen); fprintf(stderr,"Hello World! Process %d of %d on %s\n",myid, numprocs, processor_name); MPI_Finalize(); }

MPI_Init()函数用于初始化MPI库，MPI_Comm_rank()函数用于获取当前进程的编号，MPI_Comm_size()函数用于获取进程总数，MPI_Get_processor_name()函数用于获取处理器的名称，最后使用MPI_Finalize()函数来关闭MPI库。
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代码结构可能涉及初始化MPI环境（MPI_Init）、获取进程ID（MPI_Comm_rank）和进程数量（MPI_Comm_size），以及最终的清理（MPI_Finalize）。C++的模板类和对象导向特性可以帮助封装MPI操作，使代码更易于理解和维护...
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2. **进程管理**：MPI提供MPI_Init和MPI_Finalize等函数来初始化和结束并行环境，MPI_Comm_rank和MPI_Comm_size用于获取进程的ID（rank）和进程组的大小。 3. **进程组与通信域**：MPI_COMM_WORLD是最基础...
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- int rank: 当前进程的ID，范围从0到MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD) - 1。 - int size: 进程总数。 - double integral: 存储单个子区间积分的变量。 - double global_integral: 存储全局积分的变量。 - ...
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MPI_Comm_rank()和MPI_Comm_size()用于获取当前进程的rank和总进程数。 3. **通信操作**：MPI提供了多种通信函数，如MPI_Send()和MPI_Recv()用于点对点通信，MPI_Bcast()进行广播，MPI_Scatter()和MPI_...
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CALL MPI_COMM_RANK(MPI_COMM_WORLD, rank, ierr) CALL MPI_COMM_SIZE(MPI_COMM_WORLD, size, ierr) 这里的MPI_INIT启动了MPI环境，MPI_COMM_RANK获取当前进程的秩（rank），MPI_COMM_SIZE则得到总进程数...

class ImageDataset(Dataset): def init( self, resolution, image_paths, classes=None, shard=0, num_shards=1, random_crop=False, random_flip=False, ): super().init() self.resolution = resolution self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards] self.local_classes = None if classes is None else classes[shard:][::num_shards] self.random_crop = random_crop # 随机裁剪 self.random_flip = random_flip # 随机翻转 def len(self): return len(self.local_images) # 获取数据集的数量，对于类而言，len()函数是没有办法直接计算类的长度的，如果在类中没有定义__len__()方法 # 来指明程序到底该计算哪个属性的长度时，在终端我们必须采用len(对象.属性)才能得到我们想要的结果。 def getitem(self, idx): path = self.local_images[idx] with bf.BlobFile(path, "rb") as f: pil_image = Image.open(f) pil_image.load() pil_image = pil_image.convert("RGB") if self.random_crop: arr = random_crop_arr(pil_image, self.resolution) else: arr = center_crop_arr(pil_image, self.resolution) if self.random_flip and random.random() < 0.5: arr = arr[:, ::-1] arr = arr.astype(np.float32) / 127.5 - 1 out_dict = {} if self.local_classes is not None: out_dict["y"] = np.array(self.local_classes[idx], dtype=np.int64) return np.transpose(arr, [2, 0, 1]), out_dict,调用ImageDataset类时如果 dataset = ImageDataset( image_size, all_files, classes=classes, shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank(), num_shards=MPI.COMM_WORLD.Get_size(), random_crop=random_crop, random_flip=random_flip, )这样调用，getitem方法中的索引idx是什么

在调用ImageDataset类时，idx是指要获取的数据的索引，也就是在整个数据集中要获取哪个数据的信息。getitem方法会根据这个索引来读取对应的图片信息，并进行预处理操作。在这个方法中，首先会读取对应索引的图片路径...

def load_data( *, data_dir, batch_size, image_size, class_cond=False, deterministic=False, random_crop=False, random_flip=False, ): mage.save_img(image_path, images) if not data_dir: raise ValueError("unspecified data directory") all_files = _list_image_files_recursively(data_dir) # 递归的去找到所有图片文件 classes = None if class_cond: # Assume classes are the first part of the filename, # before an underscore. class_names = [bf.basename(path).split("_")[0] for path in all_files] sorted_classes = {x: i for i, x in enumerate(sorted(set(class_names)))} # class id 将每一类class做成一个整型变量 classes = [sorted_classes[x] for x in class_names] dataset = ImageDataset( image_size, all_files, classes=classes, shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank(), num_shards=MPI.COMM_WORLD.Get_size(), random_crop=random_crop, random_flip=random_flip, ) if deterministic: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=1, drop_last=True ) else: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=1, drop_last=True ) while True: yield from loader，data = load_data( data_dir="F://diffuse_model_ptcg//picture//test", batch_size=4, image_size=128, class_cond=False, )for batch in data:load_data中batch是无尽的吗

是的，load_data函数返回的是一个Python生成器对象，使用yield from语句使其不断地产生新的数据批次。因此，使用for循环遍历batch时可以得到无尽的数据批次，直到程序被手动终止或者发生错误。需要注意的是，由于...

def load_data( *, data_dir, batch_size, image_size, class_cond=False, deterministic=False, random_crop=False, random_flip=False, ): mage.save_img(image_path, images) if not data_dir: raise ValueError("unspecified data directory") all_files = list_image_files_recursively(data_dir) # 递归的去找到所有图片文件 classes = None if class_cond: # Assume classes are the first part of the filename, # before an underscore. class_names = [bf.basename(path).split("")[0] for path in all_files] sorted_classes = {x: i for i, x in enumerate(sorted(set(class_names)))} # class id 将每一类class做成一个整型变量 classes = [sorted_classes[x] for x in class_names] dataset = ImageDataset( image_size, all_files, classes=classes, shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank(), num_shards=MPI.COMM_WORLD.Get_size(), random_crop=random_crop, random_flip=random_flip, ) if deterministic: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=1, drop_last=True ) else: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=1, drop_last=True ) while True: yield from loader，data = load_data( data_dir="F://diffuse_model_ptcg//picture//test", batch_size=4, image_size=128, class_cond=False, )for batch in data:load_data中第一个batch代表什么

在这段代码中，load_data函数返回一个Python生成器对象，使用yield from loader语句实现。每次调用这个生成器时，会从数据集中获取一个batch的数据，并将其返回。第一个batch代表的是数据集中的第一个batch，也...

#include "stdafx.h" #include "mpi.h" #include <string.h> #define BUFLEN 512 int main(int argc, char *argv[]){ int myid, numprocs, next; char buffer[BUFLEN]; MPI_Status status; MPI_Init(&argc,&argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid); printf("Process %d of %d\n", myid, numprocs); memset(buffer, 0, BUFLEN*sizeof(char)); //将buffer清空 if (myid == numprocs-1) next = 0; //告诉每一个进程它后一个进程号next是多少 else next = myid+1; // 最后一个进程号numprocs-1的下一个是0。 if (myid == 0){ strcpy(buffer,"hello there"); //将字符串hello there拷贝到buffer中 printf("%d sending '%s' \n",myid,buffer); //输出buffer内容 fflush(stdout); //刷新 MPI_Send(buffer, strlen(buffer)+1, MPI_CHAR, next, 99, MPI_COMM_WORLD); printf("%d receiving \n",myid);fflush(stdout); MPI_Recv(buffer,BUFLEN,MPI_CHAR,MPI_ANY_SOURCE,99, MPI_COMM_WORLD, &status); printf("%d received '%s' \n",myid,buffer);fflush(stdout); }else{ printf("%d receiving\n",myid);fflush(stdout); MPI_Recv(buffer, BUFLEN, MPI_CHAR, MPI_ANY_SOURCE, 99, MPI_COMM_WORLD, &status); printf("%d received '%s' \n",myid,buffer);fflush(stdout); MPI_Send(buffer, strlen(buffer)+1, MPI_CHAR, next, 99, MPI_COMM_WORLD); printf("%d sent '%s' \n",myid,buffer);fflush(stdout); } MPI_Finalize(); return 0; }分析以上代码

10. MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);：获取当前进程的 ID。 11. printf("Process %d of %d\n", myid, numprocs);：输出当前进程的 ID 和进程总数。 12. memset(buffer, 0, BUFLEN*sizeof(char));：将...

请帮我修改这段代码的内存访问错误：#include <mpi.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> int main(){ int rank, size; double starttime, endtime;//时间戳 int send_size=125;//125,1250,12500对应1kb、10kb、100kb信息 MPI_Init(0, 0); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); if (rank == 0) { // 初始化烫手山芋 char potato; potato=(char)malloc(send_sizesizeof(char));//分配内存空间 for(int i=0;i<send_size;i++){ potato[i]='a'; } // 发送烫手山芋给进程1 starttime = MPI_Wtime(); MPI_Send(&potato, send_size, MPI_CHAR, 1, 0, MPI_COMM_WORLD); printf("%f时,进程%d将烫手山芋发送给进程%d\n",starttime, rank, rank + 1); // 接收烫手山芋从最后一个进程 MPI_Recv(&potato, send_size, MPI_CHAR, size - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); endtime=MPI_Wtime(); printf("%f时，进程%d从进程%d接收到烫手山芋\n", endtime,rank, size - 1); free(potato); } else { // 接收烫手山芋从上一个进程 char potato; potato=(char)malloc(send_sizesizeof(char));//分配内存空间 MPI_Recv(&potato, send_size, MPI_CHAR, rank - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); endtime=MPI_Wtime(); printf("%f时，进程%d从进程%d接收到烫手山芋\n", endtime,rank, rank - 1); // 传递烫手山芋到下一个进程 starttime = MPI_Wtime(); MPI_Send(&potato, send_size, MPI_CHAR, (rank + 1) % size, 0, MPI_COMM_WORLD); printf("%f时,进程%d将烫手山芋传递给进程%d\n",starttime, rank, (rank + 1) % size); free(potato); } MPI_Finalize(); }

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); if (rank == 0) { // 初始化烫手山芋 char* potato; potato = (char*)malloc(send_size); for(int i=0;i<send_size;i++){ ...

#include<stdio.h> #include<assert.h> #include<mpi.h> #define intT long double f(double x){ return x * x; } double trap(double left_endpt, double right_endpt, int trap_count, double base_len){ double estimate, x; estimate = (f(left_endpt) + f(right_endpt)) / 2.0; for(intT i=1; i< trap_count; i++){ x = left_endpt + i * base_len; estimate += f(x); } estimate = estimate * base_len; return estimate; } int main(void) { int my_rank, comm_sz; intT n = 300000000, local_n; double a = 0.0, b = 2.0, h, local_a, local_b; double local_int, total_int; MPI_Init(NULL, NULL); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comm_sz); assert(n % comm_sz == 0); h = (b - a) / n; local_n = n / comm_sz; local_a = a + my_rank * local_n * h; local_b = local_a + local_n * h; local_int = trap(local_a, local_b, local_n, h); MPI_Reduce(&local_int, &total_int, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD); if(my_rank == 0){ printf("With a = %lf, b = %lf, n = %ld, total_int = %.10lf\n", a, b, n, total_int); } MPI_Finalize(); return 0; }将此MPI梯形积分程序修改为Pthread梯形积分程序

以下是将 MPI 梯形积分程序修改为 Pthread 梯形积分程序的代码： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <pthread.h> #include <assert.h> #define intT long #define MAX_THREADS 1024 double f...
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