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。

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