MPI并行编程：归约与分散操作解析

"归约并散发-中国电信5G技术白皮书" 本文主要讨论了并行编程中的两种关键操作：MPI_REDUCE_SCATTER和MPI_ALLREDUCE，它们是Message Passing Interface (MPI) 库中的并行计算函数，常用于分布式内存系统中的数据归约和分散。MPI是并行计算领域广泛使用的接口标准，由都志辉编著的《高性能计算之并行编程技术——MPI并行程序设计》对此进行了深入介绍。 1. **MPI_REDUCE_SCATTER**： 这个函数是MPI中的一个归约并散发操作，它将数据归约（Reduction）到一个单一值，然后将这个结果分散（Scatter）到组内的所有进程中。与MPI_REDUCE不同，归约并散发的结果不是只归约到一个指定的根进程（ROOT），而是每个进程都会接收到一部分归约后的结果。MPI_REDUCE_SCATTER接受以下参数： - `sendbuf`：发送缓冲区的起始地址，包含要处理的数据。 - `recvbuf`：接收缓冲区的起始地址，每个进程将在这里接收归约后的结果。 - `recvcounts`：一个整型数组，表示每个进程接收的数据个数。 - `datatype`：数据类型句柄，指定发送缓冲区中数据的类型。 - `op`：操作句柄，定义了如何将数据归约（例如，加法、乘法等）。 - `comm`：通信域句柄，定义了参与操作的进程集合。 2. **MPI_ALLREDUCE**： MPI_ALLREDUCE则是一个全归约（All-to-all reduction）操作，它将所有进程的数据归约成一个单一值，并将这个归约结果复制到所有进程中。这意味着每个进程都有整个组的归约结果。同样，它也接收以下参数： - `sendbuf`：发送缓冲区的起始地址，包含要处理的数据。 - `recvbuf`：接收缓冲区的起始地址，所有进程都将收到完整的归约结果。 - `count`：发送消息缓冲区中的数据个数。 - `datatype`：数据类型句柄。 - `op`：操作句柄。 - `comm`：通信域句柄。 都志辉的书中还涵盖了并行程序设计的基础知识、MPI的基本功能以及高级特性，旨在帮助读者理解并掌握MPI编程，不仅教授编写简单的并行程序，还强调在解决实际问题时运用并行思维的重要性。通过学习，读者将能够有效地利用MPI编写高效、简洁的并行程序，利用并行计算的优势处理复杂的问题。书中的实例和讲解有助于读者更好地理解和应用MPI函数。