Fortran与MPI：阵列转换在并行计算中的应用

本文档主要介绍了如何在Fortran编程环境下使用MPI (Message Passing Interface)进行并行计算，特别是针对阵列转换在二维计算中的应用。阵列转换，或称为数组转置，是处理多维度数据的一种技术，当计算过程中需要在二维和一维切割之间切换时，这种转换变得尤为重要。在实际的并行计算中，如图7.1所示，数据被划分为多个块在多个CPU上分布处理，以便减少数据传输的复杂性。 首先，文档提到当格点数不能被CPU数量整除时，可能会出现不同大小的区块，这时使用衍生数据类型（derived data type）有助于管理和组织数据。通过设定不同的资料类别，可以更有效地处理非均匀分布的数据。如果格点数可以整除，那么区块大小会一致，此时一个通用的资料类别即可满足需求。 在MPI编程中，涉及到的基本指令包括`mpi_init`和`mpi_finalize`用于初始化和结束通信，`mpi_comm_size`和`mpi_comm_rank`用来获取进程组的大小和当前进程的排名，以及`mpi_send`和`mpi_recv`用于点对点的数据通信。无边界数据交换的程序设计，如`T2SEQ`，展示了如何通过这些基础指令实现数据交换。其他如`mpi_scatter`、`mpi_gather`和`mpi_reduce`则涉及数据的分割和聚合操作，适用于不同类型的并行算法。 章节还讨论了需要边界数据交换的情况，如`MPI_SENDRECV`和`MPI_BCAST`，以及相应的顺序程序设计`T3SEQ`和带有边界条件的数据切割并行程序`T3DCP_1`和`T3DCP_2`。对于格点数不能整除的情况，开发者需要特别处理，以确保数据分布的正确性和效率。 此外，文档还提到了在特定平台，如IBM系统和PCCluster上使用MPI的编译指令、job command file和执行指令的细节。这些指令和文件管理是并行编程成功的关键部分，它们确保了代码能在多处理器环境中正确配置和运行。 本文提供了丰富的Fortran和MPI并行编程知识，涵盖了从基本概念到高级技巧，特别是关于阵列转换和适应不同数据分布情况的策略，这对于理解和编写高效的并行计算程序至关重要。