我想编写一个在3D矩阵上运行的并行代码，其中每个进程都有自己的子矩阵，但为了完成他们的工作，他们需要一些关于其相邻进程的子矩阵(只是边界平面)的信息。我通过点对点通信发送这些信息，但我知道对于大型矩阵来说这不是一个好主意，所以我决定使用派生数据类型进行通信。我对mpi_type_vector有疑问:例如，我有一个NX*NY*NZ矩阵，我想将常量NY的平面发送到另一个进程我为此写下了这些行:MPI_Datatypesub;MPI_Type_vector(NX,NZ,NY*NZ,MPI_DOUBLE,&sub);MPI_Type_commit(&sub);但它不起作用(无法发送我想要的飞机
在boosttutorial有收集和减少操作的例子。gather的代码如下:#include#include#include#includenamespacempi=boost::mpi;intmain(intargc,char*argv[]){mpi::environmentenv(argc,argv);mpi::communicatorworld;std::srand(time(0)+world.rank());intmy_number=std::rand();if(world.rank()==0){std::vectorall_numbers;gather(world,my_nu
我有一个int我打算从根广播(rank==(FIELD=0))。intwinnerif(rank==FIELD){winner=something;}MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);MPI_Bcast(&winner,1,MPI_INT,FIELD,MPI_COMM_WORLD);MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);if(rank!=FIELD){cout但看来我明白了[JM:6892]***AnerroroccurredinMPI_Bcast[JM:6892]***oncommunicatorMPI_COMM_WORLD[JM:6892]*
我想通过CUDA感知MPI在不同CUDA设备之间交换数据，如thisarticle中所述.据我了解，以下代码应该可以完成这项工作:#includeintmain(intargc,char*argv[]){intrank;float*ptr=NULL;constsize_telements=32;MPI_Statusstatus;MPI_Init(NULL,NULL);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);cudaMalloc((void**)&ptr,elements*sizeof(float));if(rank==0)MPI_Send(ptr,ele
我有一个算法，在每次迭代中，每个节点都必须计算数组的一部分，其中x_的每个元素都依赖于x的所有元素。x_[i]=some_func(x)//每个x_[i]依赖于整个x也就是说，每次迭代都取x并计算x_，这将是下一次迭代的新x。MPI的一种并行化方法是在节点之间拆分x_，并在计算完x_后调用Allgather，因此每个处理器会将其x_发送到所有其他处理器的x中的适当位置，然后重复。这是非常低效的，因为每次迭代都需要昂贵的Allgather调用，更不用说它需要与节点一样多的x拷贝。我想到了一种不需要复制的替代方法。如果程序在一台机器上运行，共享RAM，是否可以在节点之间共享x_(不复制)？
MPI标准是否提供预处理器宏，因此如果我的C/C++代码是由支持MPI的编译器编译的，它可以分支？类似于OpenMP的_OPENMP宏。 最佳答案 根据MPIstandard(第335页)，您可以检查MPI_VERSION宏:InordertocopewithchangestotheMPIStandard,therearebothcompile-timeandruntimewaystodeterminewhichversionofthestandardisinuseintheenvironmentoneisusing.The"ver
我想使用MPI广播C++vector。我不允许使用boost.mpi现在我使用来自VectorUsageinMPI(C++)的最受赞誉的答案但它不起作用..好的，这是代码://declarationofvariables(ParsedDataobjectwillcontainthesevariables)intgenerators_count,intervals_count;std::vectormean_arr,variance_arr,interval_begins_arr,interval_ends_arr;std::vectoramount_of_numbers_to_gene
这个错误最常见的原因是什么MPI_ERR_BUFFER:invalidbufferpointerMPI_Bsend()和MPI_Rcev()调用的结果是什么？当并行进程数较少( 最佳答案 扩展我之前的评论:MPI中的缓冲可以在各种情况下发生。MPI库可以在内部缓冲消息以隐藏网络延迟(通常只对不超过实现相关大小的小消息进行缓冲)或者用户可以通过使用任何缓冲发送操作来强制执行缓冲MPI_Bsend()和MPI_Ibsend()。用户缓冲与内部缓冲不同:首先，由MPI_Bsend()或MPI_Ibsend()发送的消息总是被缓冲的，而内部
我正在使用MPICH2来实现“奇偶”排序。我做了实现，但是当我随机分配给每个进程他的值时，相同的数字被随机分配给所有进程。这里是每个进程的代码，每个进程随机化了他的值..intmain(intargc,char*argv[]){intnameLen,numProcs,myID;charprocessorName[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];intmyValue;MPI_Init(&argc,&argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myID);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numProcs);MPI_Ge
我正在尝试使用MPI发送和接收函数发送std:vector但我没有到达任何地方。我收到类似的错误FatalerrorinMPI_Recv:Invalidbufferpointer,errorstack:MPI_Recv(186):MPI_Recv(buf=(nil),count=2,MPI_INT,src=0,tag=0,MPI_COMM_WORLD,status=0x7fff9e5e0c80)failedMPI_Recv(124):Nullbufferpointer我尝试了多种组合A)就像用来发送数组的..std::vectorm_image_data2;//definitionof
