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如何使用MPI_Reduce對來自不同處理器組的不同值進行獨立求和

小云
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2023-09-27 05:54:38
欄目: 編程語言

使用MPI_Reduce函數(shù)可以對來自不同處理器組的不同值進行獨立求和。以下是使用MPI_Reduce進行求和的步驟：

  1. 導入MPI庫：
#include <mpi.h>
  1. 初始化MPI：
MPI_Init(NULL, NULL);
  1. 獲取當前進程的rank和進程總數(shù)：
int rank, size;
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
  1. 定義每個進程的本地值：
int local_value = ...; // 每個進程的本地值
  1. 定義全局值的變量并初始化為0：
int global_value = 0; // 全局值的變量
  1. 使用MPI_Reduce函數(shù)對所有進程的本地值進行求和：
MPI_Reduce(&local_value, &global_value, 1, MPI_INT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);

這里的參數(shù)解釋如下：

  • &local_value：指向本地值的指針。

  • &global_value：指向全局值的指針。

  • 1：本地值的數(shù)量。

  • MPI_INT：本地值的數(shù)據(jù)類型。

  • MPI_SUM：指定求和操作。

  • 0：接收結果的進程的rank。

  • MPI_COMM_WORLD：通信子。

  1. 在接收結果的進程中打印全局值：
if (rank == 0) {
printf("The sum of all values is %d\n", global_value);
}
  1. 終止MPI：
MPI_Finalize();

完整的示例代碼如下所示：

#include <mpi.h>
#include <stdio.h>
int main(int argc, char** argv) {
MPI_Init(NULL, NULL);
int rank, size;
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
int local_value = rank + 1; // 每個進程的本地值
int global_value = 0; // 全局值的變量
MPI_Reduce(&local_value, &global_value, 1, MPI_INT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
if (rank == 0) {
printf("The sum of all values is %d\n", global_value);
}
MPI_Finalize();
return 0;
}

該代碼將每個進程的rank加1作為本地值，并使用MPI_Reduce函數(shù)對所有進程的本地值進行求和。最后，打印出全局值（所有本地值的求和）的結果。

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