mpi_gatherv函数参数解释
时间: 2024-01-02 22:04:44 浏览: 42
mpi_gatherv函数是MPI中用于将每个进程的不同数量的数据发送到根进程的函数。其参数包括:
1. sendbuf:指向每个进程要发送的数据缓冲区的指针。
2. sendcount:指向每个进程要发送的数据数量的指针。
3. sendtype:指示每个进程要发送的数据类型的MPI数据类型句柄。
4. recvbuf:指向根进程接收所有数据的缓冲区的指针。
5. recvcounts:指向接收每个进程数据数量的指针数组。
6. displs:指向接收缓冲区中的每个进程数据的偏移量。
7. recvtype:指示接收缓冲区中每个进程的数据类型的MPI数据类型句柄。
8. root:指示接收所有数据的根进程的进程号。
9. comm:指示通信子的句柄。
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用MPI_Scatterv和MPI_Gatherv计算矩阵乘法
好的,下面是使用MPI_Scatterv和MPI_Gatherv来计算矩阵乘法的示例代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
#define MATRIX_SIZE 4
int main(int argc, char* argv[]) {
int rank, size;
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
if (size != MATRIX_SIZE) {
printf("Error: the number of processes must be %d\n", MATRIX_SIZE);
MPI_Abort(MPI_COMM_WORLD, 1);
}
int matrix_a[MATRIX_SIZE][MATRIX_SIZE] = {
{1, 2, 3, 4},
{5, 6, 7, 8},
{9, 10, 11, 12},
{13, 14, 15, 16}
};
int matrix_b[MATRIX_SIZE][MATRIX_SIZE] = {
{1, 2, 3, 4},
{5, 6, 7, 8},
{9, 10, 11, 12},
{13, 14, 15, 16}
};
int local_matrix_a[MATRIX_SIZE][MATRIX_SIZE/MATRIX_SIZE];
int local_matrix_b[MATRIX_SIZE/MATRIX_SIZE][MATRIX_SIZE];
int local_matrix_c[MATRIX_SIZE/MATRIX_SIZE][MATRIX_SIZE/MATRIX_SIZE];
int sendcounts[MATRIX_SIZE];
int displs[MATRIX_SIZE];
// scatter matrix_a
for (int i = 0; i < MATRIX_SIZE; i++) {
int local_cols = MATRIX_SIZE / size;
sendcounts[i] = local_cols;
displs[i] = i * local_cols;
}
MPI_Scatterv(matrix_a, sendcounts, displs, MPI_INT, local_matrix_a, MATRIX_SIZE * MATRIX_SIZE / size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
// scatter matrix_b
for (int i = 0; i < MATRIX_SIZE; i++) {
int local_rows = MATRIX_SIZE / size;
sendcounts[i] = local_rows;
displs[i] = i * local_rows;
}
MPI_Scatterv(matrix_b, sendcounts, displs, MPI_INT, local_matrix_b, MATRIX_SIZE * MATRIX_SIZE / size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
// calculate local_matrix_c
for (int i = 0; i < MATRIX_SIZE/MATRIX_SIZE; i++) {
for (int j = 0; j < MATRIX_SIZE/MATRIX_SIZE; j++) {
local_matrix_c[i][j] = 0;
for (int k = 0; k < MATRIX_SIZE; k++) {
local_matrix_c[i][j] += local_matrix_a[i][k] * local_matrix_b[k][j];
}
}
}
// gather matrix_c
MPI_Gatherv(local_matrix_c, MATRIX_SIZE * MATRIX_SIZE / size, MPI_INT, matrix_c, sendcounts, displs, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
if (rank == 0) {
printf("Matrix C:\n");
for (int i = 0; i < MATRIX_SIZE; i++) {
for (int j = 0; j < MATRIX_SIZE; j++) {
printf("%d ", matrix_c[i][j]);
}
printf("\n");
}
}
MPI_Finalize();
return 0;
}
```
在这个示例中,矩阵A和矩阵B都是4x4的矩阵。我们将使用4个进程来计算矩阵乘积,每个进程计算结果的一部分。使用MPI_Scatterv将矩阵A和矩阵B分发到各个进程中,并使用MPI_Gatherv将结果收集回主进程。在每个进程中,我们使用双重循环计算局部矩阵的乘积,并将结果存储在局部矩阵C中。最后,我们在主进程中输出完整的矩阵C。
MPI_Reduce()函数
MPI_Reduce()函数是MPI中的一个集合操作函数,它的作用是将各个进程中的数据进行汇总,然后将结果发送给指定的进程。该函数的原型如下:
```
int MPI_Reduce(const void* sendbuf, void* recvbuf, int count, MPI_Datatype datatype, MPI_Op op, int root, MPI_Comm comm)
```
其中,sendbuf是发送缓冲区,用于存放各个进程的数据;recvbuf是接收缓冲区,用于存放汇总后的结果;count是发送和接收缓冲区中元素的数量;datatype是数据类型;op是操作类型,用于指定汇总时采用的操作;root是指定接收结果的进程的rank号;comm是通信子。
MPI_Reduce()函数的使用需要满足以下条件:发送缓冲区和接收缓冲区的元素数量相等,数据类型相同,且操作类型是可结合的。
该函数的具体使用方法可以参考MPI的官方文档或者相关教程。