MPI并行计算与Fortran：无边界数据交换

"这份资料是关于IAI电缸Acon控制器的中文说明书，其中涉及到使用Fortran语言进行MPI并行计算的程序设计。内容包括MPI的基本指令、无边界和有边界数据交换的并行程序实现，以及处理格点数不能整除情况的并行程序设计。" 本文档详细介绍了如何使用Fortran语言配合MPI(Message Passing Interface)进行并行计算，特别是在处理大型数据集时的重要策略。MPI是分布式内存系统中的一种通信协议，用于协调多处理器之间的数据交换和计算任务。 首先，文档提到了“计算切割而资料不切割”的概念，这是并行计算中的一个关键点。在图2.1中，用●表示被CPU处理的数组元素，○表示未处理的元素。每个CPU负责的计算范围从istart到iend。由于MPI 1.2版本不支持并行输入/输出，CPU0需要先读取所有数据，然后通过MPI_SEND将数据分段传输给其他CPU。 接着，文档深入介绍了MPI的基本指令，包括： 1. `mpif.h`头文件：这是MPI程序中包含的标准头文件，提供了一系列的函数声明，用于进行进程间的通信。 2. `MPI_INIT`和`MPI_FINALIZE`：这两个函数分别用于初始化和结束MPI环境。 3. `MPI_COMM_SIZE`和`MPI_COMM_RANK`：获取MPI通信器中的进程总数和当前进程的秩（rank）。 4. `MPI_SEND`和`MPI_RECV`：发送和接收消息的基本操作，用于进程间的数据交换。 文档还讨论了两种类型的数据交换并行程序： 1. **无边界数据交换**：在这种情况下，数据不进行切割，而是通过`MPI_SCATTER`将数据分散到各个进程，然后用`MPI_GATHER`收集结果，或者使用`MPI_REDUCE`和`MPI_ALLREDUCE`进行聚合操作，例如求和或最大值。 2. **有边界数据交换**：这里涉及到了`MPI_SENDRECV`，允许一个进程同时发送和接收消息，以及`MPI_BCAST`广播操作，将数据从一个进程复制到所有其他进程。文档给出了实现边界的程序示例，如T3DCP_1和T3DCP_2，展示了如何处理数据切割并确保正确同步。 最后，文档还提到了处理**格点数不能整除**的情况，这是并行计算中常见的问题，需要特殊策略来分配非均匀大小的工作负载。这种情况下，可能需要更复杂的算法来确保每个进程都能正确处理其分配到的格点数量。 这份资料提供了深入理解MPI并行计算的实用知识，对于使用Fortran编写高效并行程序的开发者来说是一份宝贵的资源。