使用MPI::Isendas的语法MPI::RequestMPI::Comm::Isend(constvoid*buf,intcount,constMPI::Datatype&datatype,intdest,inttag)const;是限制发送的数据量std::numeric_limits::max()许多其他MPI函数都有int参数。这是MPI的限制吗？ 最佳答案 MPI-2.2定义数据长度参数为int.自int以来，这可能而且通常是大多数64位Unix系统上的问题。仍然是32位的。此类系统称为LP64，这意味着long和指针是
这个问题在这里已经有了答案:C++std::accumulatedoesn'tgivetheexpectedsum(6个答案)关闭3年前。我正在比较这两个函数:doublepolynomials(constvector&coeffs,doublex){doublesum=0.0;doublefactor=1.0;for(doublecoeff:coeffs){sum+=coeff*factor;factor*=x;}returnsum;}和doublealgorithm_polynomials(constvector&coeffs,doublex){returnreduce(execu
使用Boost.MPI库的目的是什么？它会boost性能吗？它和MPICH库有什么区别？ 最佳答案 Boost.MPIprovidesanalternativeC++interfacetoMPIthatbettersupportsmodernC++developmentstyles,includingcompletesupportforuser-defineddatatypesandC++StandardLibrarytypes,arbitraryfunctionobjectsforcollectivealgorithms,andt
假设我有一个结构类型如下:typedefstruct{floatx,y,z;floatvelocity;intn,type;}Particle;我要发送。我必须创建一个MPI_Type。我知道4种方法。我在下面列出了它们。我想知道它们的区别、限制和好处是什么。使用MPI_Type_extent使用offsetof()在stddef.h，在这个答案中有解释:MPIDerivedTypeSendanswer使用MPI_Get_address，也是同一个答案中的一个例子。使用reinterpret_cast，我没试过，但这里有一个例子:MPICreateCustomData
我目前正在openMPI之上使用boost::mpi编写模拟，一切运行良好。但是，一旦我扩大系统规模，因此必须发送更大的std::vectors，我就会出错。我已将问题简化为以下问题:#include#include#include#include#include#includenamespacempi=boost::mpi;intmain(){mpi::environmentenv;mpi::communicatorworld;std::vectora;std::vectorb;if(world.rank()==0){for(size_ti=1;i打印出来:a1B1a2B2a4B4.
我有一个项目需要“n”个进程才能解决问题。每个从属进程执行相同的代码。当某个条件出现时，该进程需要以非阻塞方式通知所有其他进程。其他进程也需要以非阻塞的方式接收这个消息。有没有一种方法可以不用线程化一个单独的循环？ 最佳答案 我已经有一段时间没有使用MPI了。但是I函数是非阻塞的。也许是这样的:intcomm_size=comm.Get_size();intcomm_rank=comm.Get_rank();int*data=newint[comm_size];while(some_condition){//Duringeachit
我正在尝试同时使用MPI和opemMP制作并行版本的“HarmonicProgressionSum”问题。但是输出在每个过程中都是不同的。谁能帮我解决这个问题？并行程序:(MPI和OpenMP)#include#include#include#include#include#include#include#defined10//NumbersofDigits(Example:5=>0,xxxxx)#definen1000//ValueofN(Example:5=>1/1+1/2+1/3+1/4+1/5)usingnamespacestd;doublet_ini,t_fim,t_tot;
经过大量谷歌搜索，我不知道是什么导致了这个问题。在这里:我在我的代码中有一个对MPI_Allgather的简单调用，我对它进行了双重、三次和四次检查以确保正确(发送/接收缓冲区大小合适；调用中的发送/接收大小正确)，但是对于“大量”进程导致死锁或MPI_ERR_TRUNCATE。用于Allgather的通信器使用MPI_Comm_split从MPI_COMM_WORLD中分离出来。对于我当前的测试，等级0分配给一个通信器，其余等级分配给第二个通信器。对于6个或更少的总等级，Allgather工作得很好。如果我使用7个等级，我会得到一个MPI_ERR_TRUNCATE。8个行列，僵局。我
我正在尝试实现一个reduce函数，但我不知道如何获取lambda的返回类型:templateautoreducef(constIT&input,Ffunc)->decltype(func(IT::value_type)){decltype(func(typenameIT::value_type))result={};returnstd::accumulate(input.begin(),input.end(),result,func);}编译器输出如下:test.cpp:Infunction‘intmain(int,char**)’:test.cpp:37:80:error:noma
快速提问。对于我的代码的MPI实现，我在这两个方面都有很大的不同。我知道MPI_Wtime是每个处理器经过的实时时间，而clock()给出了预期时间的粗略概念。有人想添加一些断言吗？ 最佳答案 clock函数完全没用。它测量cpu时间，而不是实时/墙上时间，而且它有以下严重问题:在大多数实现中，分辨率都非常差，例如1/100秒。CLOCKS_PER_SECOND不是分辨率，只是比例。使用CLOCKS_PER_SECOND的典型值(例如，Unix标准要求它为100万)，clock将在32-分钟内溢出位系统。溢出后返回-1。大多数历史实
