MPI并行计算中的边界数据交换：Fortran实现

"该资源是关于使用Fortran语言进行MPI并行计算的教程，特别是针对多维阵列的二维切割边界数据交换。文档通过iai电缸acon控制器的示例，解释了MPI_SENDRECV函数在处理相邻进程间数据交换中的应用。" 在《MPI并行计算程序设计》中，作者郑守成详细介绍了使用Fortran语言进行MPI（Message Passing Interface）编程的方法。MPI是一种广泛用于并行计算的标准接口，它允许程序员在分布式内存系统中控制进程间的通信。 在多维阵列的二维切割边界数据交换中，如图5.6所示，CPU会与左右邻居进程进行数据交互。`MPI_SENDRECV`函数在这过程中扮演关键角色，它允许一个进程同时发送和接收数据。例如，CPU会将最左边的一排数据（x串）发送给左邻进程，并从右邻进程接收`JENDP1`的数据。这段代码展示了如何使用`MPI_SENDRECV`实现这个操作： ```fortran CALL MPI_SENDRECV (PS1(JSTART,1), 1, VECT_2D, L_NBR, ITAG , 1 PS1(JENDP1,1), 1, VECT_2D, R_NBR, ITAG, 2 COMM2D, ISTATUS, IERR) CALL MPI_SENDRECV (V1(1,JSTART,1), 1, VECT_3D, L_NBR, ITAG , 1 V1(1,JENDP1,1), 1, VECT_3D, R_NBR, ITAG, 2 COMM2D, ISTATUS, IERR) ``` 这里，`PS1`和`V1`代表不同的多维数组，`JSTART`和`JENDP1`定义了数据的起始和结束位置，`VECT_2D`和`VECT_3D`是用户定义的数据类型，`L_NBR`和`R_NBR`是左邻和右邻进程的标识，`ITAG`是消息标签，`COMM2D`是进程组的通信器，`ISTATUS`和`IERR`用于错误检查。 在I方向上的DO循环范围从1到M，这意味着`ISTART=1`且`IEND=M`。这种数据交换方式确保了边界数据在并行计算过程中的正确传递，对于实现网格计算或模拟等需要邻接数据交换的算法至关重要。 此外，文档还涵盖了不同计算平台（如IBM系统和PCCluster）上MPI Fortran程序的编译、作业命令文件和执行指令。章节2介绍了无边界数据交换的并行程序，包括基本的MPI函数如`MPI_SEND`和`MPI_RECV`，以及`MPI_SCATTER`, `MPI_GATHER`和`MPI_REDUCE`等集合通信函数。章节3和4则深入讨论了需要边界数据交换的情况，涉及`MPI_SENDRECV`和`MPI_BCAST`，以及如何处理格点数不能整除的并行程序问题。 这个资源为理解和实现Fortran语言的MPI并行计算提供了详尽的指导，特别强调了处理边界数据交换的技巧和方法，对于并行计算领域的学习者和开发者极具价值。