29、MPI 并行计算：数据分发、聚集与幽灵单元交换

MPI 并行计算：数据分发、聚集与幽灵单元交换

在并行计算领域，MPI（Message Passing Interface）作为并行计算的骨干，在数据分发、聚集以及实现数据并行策略方面发挥着关键作用。下面将详细介绍 MPI 在这些方面的应用，包括数据分发与聚集的操作、数据并行的示例，如流三元组带宽测试和二维、三维网格中的幽灵单元交换。

1. MPI 数据分发与聚集

在 MPI 中，数据的分发和聚集操作需要知道所有进程的数据大小和偏移量。

• 数据分发（MPI_Scatterv） ：通过 MPI_Scatterv 函数实现数据分发。以下是典型的计算过程：

// 计算大小和偏移量
// ...
// 实际的散射操作
MPI_Scatterv(buffer, counts, offsets, data_type, recvbuf, recvcount, datatype, root, comm);

其中， buffer 是数据源， counts 和 offsets 分别表示每个进程接收的数据数量和偏移量， data_type 是数据类型， root 是发送数据的源进程编号， comm 是接收数据的通信组。

• 数据聚集（MPI_Gatherv） <